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機器學習模型可以更精確估算鋰電池充電水平

鉅大LARGE  |  點擊量:468次  |  2022年09月29日  

美國哥倫比亞大學(Columbia)的兩位教授MatthiasPreindl和AlanWest正在研發(fā)一種機器學習模型,可以更精確地估算鋰離子電池的充電水平。


據外媒報道,電動汽車由可充電的鋰離子電池(LIB)驅動,但是目前,人們還沒有完全了解和完善鋰離子電池。鑒于電動汽車有望取代燃油車,任何可以提升鋰離子電池性能的研究將有利于電動汽車發(fā)展,改善環(huán)境。美國哥倫比亞大學(Columbia)的兩位教授MatthiasPreindl和AlanWest正在研發(fā)一種機器學習模型,可以更精確地估算鋰離子電池的充電水平。目前,估算電池充電狀態(tài)仍有5%的出錯率,該團隊研發(fā)的模型目標是將出錯率降至1%,該項研究獲得了哥倫比亞數據科學研究所(DataScienceInstitute)種子基金的資助。


大家都知道,電池管理系統(tǒng)主要用于捕捉電池的健康狀態(tài),預測期剩余壽命。上述兩個概念可幫助電動汽車車主知道何時應該停車給電池充電,以及何時應該安排更換電池。然后,一個估算精度高的模型可讓電池管理系統(tǒng)識別和保護弱電池,從而延長電池組的壽命。


為設計該機器學習模型,該團隊將把擾動信號(由電力電子變換器產生的一系列電流信號)應用到鋰離子電池上,該系列信號可讓電池發(fā)出能夠檢測到的電反應。該團隊將在實驗室中測試此類電池,并且使用電力電子變換器從安裝在電動汽車上的電池中獲取數據。此類數據每分鐘生成一次,可以測量電池溫度、電壓和電流波動等電池功能,從而產生數十萬個數據點。因此,該團隊正在設計一種算法,以評估此類數據并設計一個優(yōu)化模型。


Preindl是電池與外部元件如何相互作用方面的專家,而化學工程師AllenWest了解電池內部的化學成分。他們二人正結合自己的工程學知識和先進的數據科學技術,設計一個模型,可以預測如何讓目前的鋰離子電池獲得最佳性能。

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充電溫度:0~45℃
-放電溫度:-40~+55℃
-40℃最大放電倍率:1C
-40℃ 0.5放電容量保持率≥70%

Preindl表示:“事實上,我們沒有量化的方法來了解鋰離子電池的行為。一旦我們有了量化的數據,我們就會知道電池什么時候需要充電,可以使用多久,什么時候需要更換,以及如何延長電池的壽命。”

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