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堪薩斯大學研發鋰離子電池熱失控機器學習技術

鉅大LARGE  |  點擊量:832次  |  2019年05月15日  

據外媒報道,現在,手機、電子設備、手提電腦、豐田和特斯拉等電動汽車、波音787飛機以及美國海軍的艦艇都使用鋰離子電池提供動力。此類電池雖然應用普及,但是它們也有很多風險。因為金屬鋰具很高的反應性,因而此類電池和電池芯會發生“熱失控”,即會過熱、起火甚至爆炸。盡管發生的事故并不多見,但還是引發了公眾對鋰離子技術的擔憂。


現在,在美國國家科學基金會(National Science Foundation)一項為期5年、50萬美元的新撥款的支持下,堪薩斯大學(the University of Kansas)的研究人員研發出一項技術,可監控和防止鋰離子電池過熱。該大學機械工程系助理教授Huazhen Fang和他的學生一起研發出一種機器學習法,以監測電池內部的溫度。


據堪薩斯大學研究人員所說,目前大多數追蹤鋰離子電池溫度的技術還不夠成熟,因為傳感器只能讀取電池外部的表面溫度。


Fang教授表示:“通常,電池表面的溫度不足以告知我們有關電池的狀態,而電池內部的溫度會告訴我們更多有關熱力學的信息。但是,現在很少有方法可以將傳感器放置在電池里面。然而,利用人工智能和機器學習,我們能夠預測電池芯內部的溫度,從而讓我們能夠檢測電池行為。電池表面的溫度可為機器學習方法提供豐富的數據,結合數學模型,就可以預測到電池內部發生了什么”。


沒有將電池溫度假設為統一的溫度,現今有一種建模法稱為“集總參數模型”,就是將電池溫度假設為統一溫度。Fang教授表示其計算機學習技術可以預測電池內部的溫度變化,是一種更精確、更現實的方法,可計算出電池發生熱失控的可能性。

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

Fang教授表示:“當電池充放電時,溫度分布是不均勻的,通常靠近電極的電池內部溫度會較高,但是外部表面溫度較低。集總參數模型只考慮到電池溫度均勻分布的情況,而我們的方法在時間和空間上重建了電池的溫度。”


堪薩斯大學研究人員將鋰離子電池的數據輸入人工智能,以推斷電池內部溫度。此類數據可以在由電池供電的設備中進行處理,或者與云計算相連。如果電池發生熱失控,該設備可經編程,將電池關閉會斷開,以免電池變熱起火或是引發爆炸。


憑借上述創新,鋰離子電池可通過將數百塊電池綁在一起,擴展到更多的工業應用中。據Fang教授所說,鋰離子技術越來越多地應用于大規模電網中,以存儲和排放太陽能和風能等可持續技術產生的電力。


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