Группа ученых под руководством доктора Гарета Кондуита из Института исследования материалов и инженерии A * STAR и Технологического университета Наньяна использовала ИИ для прогнозирования состояния аккумуляторной батареи электромобиля и для «точного» прогноза состояния литий-ионных элементов. заряда и здоровья.
Согласно опубликованной статье, технология модели машинного обучения, управляемой данными, может позволить производителям встраивать программное обеспечение прямо в свои аккумуляторные устройства, чтобы увеличить срок его службы до 6% по сравнению с типичными моделями аккумуляторов, срок службы которых просчитывается примерно на 10%.
Производительность, стоимость и безопасность аккумуляторов - вот факторы, определяющие успешное развитие электромобилей (электромобилей). На данный момент литий-ионные (Li-ion) батареи предпочтительнее других аккумуляторов из-за их срока службы и разумной плотности энергии. Однако, если дальнейшие исследования литий-ионных батарей будут продолжены, это приведет к более сложной динамике батареи, где безопасность и эффективность станут предметом беспокойства. В связи с этим передовая система управления аккумулятором, которая может оптимизировать и контролировать безопасность, имеет решающее значение для электрификации транспортных средств.
Были реализованы алгоритмы машинного обучения для прогнозирования состояния здоровья, заряда и оставшегося срока службы. Основное внимание уделялось моделям, управляемым данными, и они были объединены с методами машинного обучения. Эти модели кажутся более мощными и могут предсказывать без предварительного знания системы, кроме достижения высокой точности с низкими вычислительными затратами. При снижении затрат на устройства хранения данных и развитии вычислительных технологий машинное обучение на основе данных кажется наиболее многообещающим подходом для расширенного моделирования аккумуляторов в будущем.
Цель исследования - оказать преобразующее влияние на индустрию аккумуляторов и показать, как машинное обучение может точно прогнозировать и улучшать состояние и срок службы аккумулятора. Это позволит производителям встраивать программное обеспечение прямо в свои аккумуляторные устройства и улучшать качество обслуживания потребителей.