研究人員開發(fā)出全新機器學習算法 可準確估算電池健康狀況

時間:2021-04-13 09:06來源:蓋世汽車 作者:劉麗婷
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       據(jù)外媒報道,從整合間歇性能源和需求,到交通運輸部門通過電動汽車(EV)、火車和船舶解鎖無碳電力,再到先進的電子和機器人應用,電池在各種應用中變得日益重要。但電池存在一個重大問題,即其性能會隨工作條件快速退化。而評估電池的當前健康狀態(tài)非常困難,不僅需要中斷電池工作,并且需要專用設備才能完成較長的充放電過程。
 
       英國愛丁堡赫瑞-瓦特大學(Heriot-Watt University)智能系統(tǒng)小組(Smart Systems Group)的研究人員與美國馬里蘭大學(University of Maryland)計算機輔助壽命周期工程中心(CALCE)的研究人員共同開發(fā)出一種全新方法,可通過向人工智能(AI)算法提供原始電池電壓和當前運行數(shù)據(jù)來估算電池健康狀態(tài),無需考慮工作環(huán)境及電池設計或化學性能。
 
       AI框架設計Darius Roman博士表示:“目前,電池退化數(shù)據(jù)驅(qū)動模型的開發(fā)取決于進行更快推理的算法的發(fā)展。盡管研究人員通常在模型或算法開發(fā)上花費大量時間,但很少有人會花時間理解算法應用的工程環(huán)境。相較之下,此次研究是從頭開始。首先,馬里蘭大學CALCE小組內(nèi)部進行了電池退化測試,我們通過與其合作了解電池退化。之后又利用數(shù)據(jù)設計可抓取電池退化信息的功能,隨后選出最重要的功能,最終部署該AI技術(shù)評估電池健康狀況。”
 
       此外,研究人員發(fā)現(xiàn),當前用于電池健康狀況評估的數(shù)據(jù)驅(qū)動模型并未考慮模型置信度。而模型置信度對于決策理解AI模型如何得出特定結(jié)論以及該模型是否可以信任至關(guān)重要。在此項工作中,提出的AI模型能夠量化其預測中的不確定性,以更好地支持運營決策。所開發(fā)的框架將根據(jù)新的化學性質(zhì)進行擴展,包括即將推出的新型固態(tài)電池、電池設計和工作條件,并且有可能解鎖電池使用的新策略。
 
       智能系統(tǒng)小組的Valentin Robu表示:“從機器人到可再生能源集成等應用,電池越來越重要,但對電池健康狀態(tài)進行準確、高可信度評估卻很難。例如,對遠程環(huán)境(如深海海底監(jiān)控)中工作的機器人而言,確保其電池的健康狀況至關(guān)重要。同理,對于項目經(jīng)濟可行性而言,準確評估能源應用中的電池剩余使用壽命也非常重要。”
 
(責任編輯:子蕊)
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