采用AI模型可帮助延长锂电池寿命

锂离子电池性能管理有了最新进展，这对于向可持续能源转型至关重要。来自英国坎特伯雷克赖斯特大学工程、技术与设计学院的研究团队，专注于利用机器学习和深度学习来提升锂离子电池充电状态（SOC）的估算能力，特别针对回收利用的电池。

高效且安全地运行锂离子电池对减少对化石燃料的依赖、促进电动汽车的普及以及利用可再生能源为基础设施供电尤为重要。该领域的一大挑战是准确估算SOC。SOC的估算错误可能导致过度充电或过度放电，这两种情况都会显著降低电池的性能和使用寿命。

估算SOC的挑战

SOC就像是电池的油量表，防止电池过度放电或充电至危险水平至关重要。准确的SOC估算对于确保电池的长寿命和安全性尤为关键，尤其是在电动汽车和大规模储能系统中。

该团队在《能源储存杂志》上最新发表的研究显示，一种创新方法可以用来解决这一挑战。该团队开发了一种基于聚类的学习模型（CBLM），将K-Means聚类与长短期记忆（LSTM）网络相结合。聚类技术能够对相似的数据点进行分组，从而更有效地预测模式。

通过将聚类与擅长处理序列和时间序列数据的LSTM结合，SOC估算的精度得到了显著提升。该模型的一个关键特点是动态聚类中心选择机制，可以根据电池的运行数据实时选择最合适的聚类模型。

测试和结果

该方法使用特斯拉Model 3中32,170个锂离子电池单元的数据进行了测试。结果令人满意，达到了0.65%的均方根误差（RMSE）和0.51%的平均绝对误差（MAE）。该方法优于现有技术，误差减少了60%以上，展现出卓越的稳健性和可靠性，适用于实际应用。

为了理解该方法在实际应用中的影响，团队进一步分析了改进的SOC估算方法对电池健康状况和经济性能的影响，并将CBLM模型与标准LSTM模型在回收利用电动车电池退化模型中的能量套利进行了对比。

增强的SOC估算方法在不同温度条件下，尤其是在高深度充放电情况下，显著改善了电池的长期健康状态。在经济方面，此方法在七年内，特别是在高放电深度的情况下，显著提升了盈利能力，带来了可观的成本节约。

准确的SOC估算不仅确保了电动汽车电池的可靠性和安全性，还提高了储能系统的效率，促进回收电池的有效再利用，延长其使用寿命，减少浪费。该方法的可适应性使其能够在各种操作环境中应用，成为追求可持续能源解决方案的多功能工具。

这一进步标志着迈向可持续能源未来的重要一步。目前该团队正在寻求与行业合作伙伴共同将这一创新从实验室转化为实际应用。

总之，增强的SOC估算方法有助于电池更智能、更可靠和更安全，推动向清洁能源驱动的世界持续前行。

穆罕默德·哈利法·阿拉维（Mohammed Al-Alawi）是坎特伯雷克赖斯特大学（Canterbury Christ Church University）的博士研究生，专注于能源储存和可再生能源工程。他的研究重点是开发可持续的电动汽车退役电池再利用解决方案，并着重于利用机器和深度学习技术提高充电状态（SOC）的估算能力。他拥有可再生能源工程硕士学位和电气电子工程学士学位。