AI 機房備援電源（BBU）· LFP＋LIC 混合儲能 × 數位孿生
峰值與擺盪， 交給電容。
AI 機櫃的功率持續擺盪；市電一斷，每台備援電池得瞬間扛約 6C 的峰值。HyperBuffer 讓 LIC 電容先吸收峰值與瞬態、LFP 電池只負責平穩輸出，再用數位孿生預測每一台的剩餘壽命。
2.66 載入時讀自 rack_60s_graceful.json（stats.dod_pct）· 43 為 XCHECK 斷言數（scripts/check_whitepaper_numbers.py 輸出，未另存 JSON）
01痛點
擺盪與峰值，不該全壓在電池上。
AI 機房的備援電源同時卡在三個問題上，分屬電化學、電力電子與機器學習，整合成本高。
- 01
秒級功率擺盪＋斷電峰值
AI 訓練的機櫃功率在 0.2–3 Hz 擺盪（Choukse et al. 2025, arXiv 2508.14318 §III-A）；市電一斷，每台 BBU 瞬間要扛約 6C 的峰值。ORv3 架構下 BBU 平常不放電，混合拓樸在市電正常時參與平滑屬下一步，非本作品已驗證成果。
- 02
48 V → ±400 V HVDC 換代
機房配電正在換代，2027 年後既有 BBU 需要整批汰換。
- 03
千台級機隊維運
動輒上千台 BBU，卻缺少單台等級的剩餘壽命（RUL）預測。
這個倍率怎麼讀。約 5.7× 是 0–10 秒全窗、含濾波器啟動暫態算出的示意值，不是上界，也不是壽命倍率。看頻率響應比較準：τ = 0.5 s 的截止頻率是 0.318 Hz，1 Hz 的擺盪 LFP 仍承擔約三成；在 0.2–0.25 Hz（Choukse 2025 主頻帶的低端）幾乎不分流，LFP 仍扛 96–99% 的峰對峰。見自我稽核 A1
資料：transient_lfp_only / _hybrid.json（PyBaMM DFN；stats.v_cell_pp_stable 穩態窗 4–6 s、p_lfp_std_kw）· 全部為模擬 · 計入 DC-DC 電流迴路（頻寬假設 26–42 Hz）後，功率標準差約降 3.1–3.9×；原「電壓峰對峰 2.4–3.2×」重現不出，已撤回 · 稽核：docs/audit/A1-frequency.md、A2-power-electronics.md
02即時模擬 · transient_hybrid.json
混合儲能即時模擬
- 01 / 04
負載每 100 ms
跳一次。AI 機櫃的功率在 56 與 104 kW 之間來回切換，每 100 ms 一次。
- 02 / 04
電容先
接住尖峰。LIC 瞬間吐出最高 47.5 kW；負載一回落，就由電池慢慢補回。
- 03 / 04
電池只管
平穩輸出。LFP 只看到濾波後的平均功率，平穩收斂在 80 kW 附近。
- 04 / 04
τ = 0.5 s，
切開高低頻。一階互補濾波在 1 kHz 控制迴圈中分配功率。畫面是 PyBaMM 模擬的真實資料（慢動作）。
03分頻解法
一個 τ，決定誰扛什麼。
負載功率先經過一階低通濾波：低頻交給 LFP，剩下的高頻由 LIC 吸收。拖動 τ，看兩者分到的功率怎麼變。
採用值 · 與 PyBaMM 模擬同一控制律
- 截止頻率 fc = 1/(2πτ)
- 0.32 Hz
- LFP 穩態漣波（峰對峰）
- 4.7 kW
- LIC 峰值功率
- 47.1 kW
- LIC 能量擺幅
- 13.5 kJ
P_LFP[n] = P_LFP[n−1] + Δt/(τ+Δt)·(P_LOAD[n] − P_LFP[n−1])
P_LIC[n] = P_LOAD[n] − P_LFP[n]
—
資料：transient_hybrid.json（series.p_total_kw、series.p_lfp_kw）· 漣波＝t ≥ 5 s 每 200 ms 週期的峰對峰平均；LIC 峰值與能量擺幅取全程 10 s · τ ≠ 0.5 s 的曲線為前端以同一控制律即時計算的示意，不是 PyBaMM 模擬結果
04斷電 60 秒 · 全部為模擬
斷電 60 秒，
八台一起撐住。
8 台 BBU 並聯，每台 2.5 kWh。負載先衝到 120 kW，1.5 秒內斜降到 30 kW 連續輸出。切到 N−1，看 t = 15 s 拔掉一台後剩下 7 台怎麼分擔。
- P_RACK 負載
- —kW 峰值保持
- P_LIC 電容
- —kW 待命
- 每台 C-rate
- —C 8 台運作
- 電芯溫度
- —°C 警戒 50°C
1912.5 kJ／72000 kJ
警戒 50°C
+14.3%，上限 2.5C
時間軸 0–3 s 放大 · 每台放電深度為前端對 P_LFP 積分 · 全部為模擬。資料：rack_60s_graceful.json（stats.dod_pct、energy_headroom_ratio、t_cell_max_c、stages）· rack_n_minus_1.json（stats.c_rate_continuous_post_fault、c_rate_post_increase_pct、pass_criteria；fault_injection.fault_time_s）· 示意中離線的是 BBU-8，資料未指定哪一台
05AI 壽命預測
預測壽命，也說出多不確定。
TCN 從每顆電芯的循環特徵預測剩餘壽命，再用 split conformal 校準 90% 預測區間。準的地方和不準的地方，我們都放上來。
資料：model_validation.json（predicted_vs_actual 188 筆；metrics；uncertainty；model.n_parameters）· 對數座標，單位 cycles
- TCN · 無洩漏 10 種子
- 28.2% 中位數
- bagged-GBT · 同切分
- 14.4% · 10/10 勝
- conformal 90% · 換批次
- 39.8% 覆蓋
改用獨立驗證集做 early-stop、跑 10 個種子：TCN 中位數 28.2%，其中 3 個種子超過 60%；同一切分下 bagged-GBT 為 14.4 ± 1.9%，每個種子都比 TCN 好。conformal 90% 區間只在同分布成立（同分布 91.6%，整批換成未見過的 Severson b3 只剩 39.8%）。精度以 GBT 為準；TCN 留著，只因它能完整靜態 INT8 量化，定位為部署管線示範。
scripts/audit/ml_e1_tcn_multiseed.py → data/processed/audit/ml_e1_tcn_multiseed.json · docs/audit/A3-ml-rigor.mdV5 測的是以 Severson 實驗室工況訓練的 bagged-GBT 基線，不是上方的 TCN：直接套到 BBU 工況時誤差大幅上升，量化了工況落差。這是目前最大的已知限制。
severson_transfer_mape.json:5、:31-3206系統架構
五層系統，一條驗證鏈貫穿。
從電化學模型到機隊儀表板，每一層的輸出都是下一層的輸入，也都有對應的驗證關卡，可重跑驗證。還沒有關卡的層，我們直接標成概念設計或模擬資料。
- 已實作
- 模擬資料
- 概念設計
- 資料流
所有數字取自專案資料檔與作品說明書；邊緣推論為概念設計，機隊資料為模擬資料。
07驗證與限制
能重跑的，才算數。
make verify 一條指令重跑 V1–V5、V8 與 XCHECK（V1 需另下載約 8.3 GB 資料集），V7 為獨立腳本。拿到 repo 的人都能自己重跑，也看得到我們還沒做到的地方。
交叉驗證全數通過全驗 6/6 略過 V1 · 55.2 s（verify_all_report.json）· XCHECK 43/43（README.md:70）
誠實的限制
- 沒有實體硬體原型。8S 實驗機已於 2026-05-27 退貨，現階段為純數位孿生；實機波形量測、電力電子閉環與 UL 9540／9540A 皆尚未完成。README.md:14 · 說明書:82、:120
- 韌體只是骨架。STM32 韌體為 skeleton，控制律以 Python 模擬器為準。firmware/stm32_hybrid_control/README.md:14
- 機隊資料是模擬的。1000 台設備與站點皆為合成資料；儀表板設全頁聲明，機隊資料面板帶模擬浮水印。fleet_devices.json → disclaimer
- 跨工況誤差大。V5（bagged-GBT 基線）：MAPE 從 9.04% 升到 80.20%，模型尚不能直接套用到 BBU 現場資料。severson_transfer_mape.json:5、:31-32
- 邊緣推論尚未實測。STM32N6 NPU 為概念設計；目前唯一的實測延遲來自筆電 CPU。model_validation.json → latency · README.md:390
08自我稽核 · 2026-10-09
口試前，我用同一套驗證鏈稽核了自己。
作品說明書已經繳交，內容不再更動。繳交後，我把競賽期的頭條數字放回同一套驗證鏈：重跑、換協定、找反例。下面五項是需要更正的說法，每項列出原本怎麼說、稽核量到什麼、現在怎麼說。全部是模擬或公開資料集上的重算，前提假設寫在每項底下。
-
A1 · 頻域
5.7× 的定義
定義更正5.7× 上界→fc 0.318 Hz原說法LFP 功率波動降 5.7×，寫成「理想無損耗上界」；程式註解把 ±30%、每 100 ms 切換的示範波形歸給 Choukse 2025。
→ 稽核結果5.7× 是 0–10 秒全窗的標準差比，窗內含濾波器啟動暫態；同一波形的穩態是 17.2×，乾淨方波長窗穩態 17.4×（解析解 17.36×），所以它不是上界。Choukse 2025 沒有 ±30% 或 100 ms 擺盪，主頻帶是 0.2–3 Hz；在 0.2–0.25 Hz，τ = 0.5 s 時 LFP 仍承擔 96–99% 的峰對峰。
→ 現在怎麼說5.7× 只當「10 秒全窗示意值」，定義有瑕疵，改用頻率響應說明：τ = 0.5 s 的截止頻率是 0.318 Hz。要涵蓋 0.2 Hz，τ 得拉到約 5 s，LFP 承擔降到約 25%，LIC 能量擺幅約 103 kJ。
前提 Choukse 式波形為假設：120 kW 機櫃、通訊階段 30% TDP、50% duty 方波；LIC 能量未扣 ESR 損耗與 UVLOscripts/audit/a1_freq_split_audit.py · a1_dfn_cases.py
-
A2 · 電力電子
計入 DC-DC 的倍率
半撤回2.4–3.9×→3.1–3.9×只剩功率原說法計入 DC-DC 後典型約 2.4–3.9×，其中電壓峰對峰 2.4–3.2×。這個區間是賽後審查的估計，沒有對應的腳本。
→ 稽核結果補寫雙向 DC-DC 平均值模型後，功率標準差降 3.1× 與 3.9× 分別需要約 26 Hz 與 42 Hz 的電流迴路頻寬。電壓峰對峰在迴路頻寬 ≤ 1 kHz 時全部小於 1（0.55–0.57），比沒有 LIC 還差，重現不出來。
→ 現在怎麼說只講功率倍率 3.1–3.9×，並附上迴路頻寬 26–42 Hz 的假設；電壓那一半撤回。高頻也要看迴路：200 Hz 的波形需要約 340 Hz 頻寬才有 1.5×。
前提 平均值模型：一階電流迴路、50 µs 控制延遲、η 0.95、無 bus 大電容、理想方波，皆為假設scripts/audit/a2_dcdc_average_model.py
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A2 · 規格邊界
電容超出規格
超規 · 重新設計51.3 V→13S3P建議 39 顆 LIC原說法LIC 參數錨定 Eaton XLR-48R6167-R，模擬把滿電電壓設在 51.3 V。該型號實為 EDLC，賽後已揭露。
→ 稽核結果模組端電壓最高 51.81 V，超過規格上限 48.6 V，三個情境都超。5 Hz 示範波形下每模組 RMS 電流 233 A，是連續額定 86 A 的 2.7 倍；峰值 463–877 A 則在 1 秒峰值 2200 A 以內。
→ 現在怎麼說改用 3300 F 級 LIC 單體重算：建議 13 串 3 並、共 39 顆（最低可行 36 顆；建議值另要求電壓參考可行區間 ≥ 0.2 V/cell），中點約 3.5 V/cell；DC-DC 限在 60 kW 時建議 14 串 2 並、28 顆（最低 26 顆）。綁住尺寸的是單體峰值電流與 ESR 壓降，不是能量。
前提 LIC 單體參數取自 2012 年原型的暫定值，不是量產規格書；Eaton 的 86 A／2200 A 只取得官網摘錄scripts/audit/a2_spec_bounds_lic_sizing.py
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A3 · ML 方法
Severson 頭條數字
頭條下修8.38%→12.69%巢狀選擇原說法Severson 資料集 MAPE 8.38%，「優於」論文的 9.1%。
→ 稽核結果8.38% 可以逐位重現，但它是 24 組「過濾 × 模型」在測試集上比出來的最小值，並用了 cycle_life ≥ 400 的過濾。改成巢狀選擇（設定只在訓練資料內交叉驗證挑選）後，論文式過濾（≥ 200）的中位數是 12.69%；≥ 400 過濾是 9.47%，但測試母體已排除最短命的電芯。
→ 現在怎麼說在論文的過濾條件下，我們沒有超越論文。頭條改引巢狀選擇的 12.69%（10 種子中位數）。
前提 隨機 70/30 切分、10 種子；論文的固定切分沒有重現，兩邊不能直接比優劣scripts/audit/ml_e3_severson_nested.py
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A3 · ML 方法
TCN 壽命模型
模型降級18.15%→28.2%GBT 14.4%原說法TCN 測試 MAPE 18.15%，搭配 conformal 校準的 90% 預測區間。
→ 稽核結果18.15% 是單一切分、單一種子，early-stop 也看了測試集。改用獨立驗證集、跑 10 個種子：中位數 28.2%，3 個種子超過 60%；同切分 bagged-GBT 為 14.4 ± 1.9%，10 個種子全勝。conformal 在同分布覆蓋 91.6%，整批換成 Severson b3 只剩 39.8%。
→ 現在怎麼說精度以 GBT 為準。TCN 保留的理由只有部署格式：能完整靜態 INT8 量化，定位為部署管線示範。conformal 區間只宣稱在同分布成立，新批次要用現場資料重新校準。
前提 每個種子測試 37 顆；其中 BBU 電芯是合成資料，標籤與特徵出自同一個生成器，不代表真實 BBU 精度scripts/audit/ml_e1_tcn_multiseed.py
另有 A4：元件級公開價格與競品公開規格對照，只算元件價格量級、不是量產報價，只放在文件裡。四組稽核的腳本與輸出 JSON、圖都在 repo，每組附重跑指令；稽核沒有改動任何既有模擬數值，上方各段的模擬數字維持原樣，改的是說法。
09深入展示
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