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蓋世汽車訊 據(jù)外媒報道，研究人員開發(fā)了一種機器學習算法，可以預(yù)測不同的駕駛模式如何影響電池性能，幫助減少電動汽車的充電時間并延長電池壽命，從而提高安全性和可靠性。


劍橋大學（University of Cambridge）的研究人員表示，這種算法有助于駕駛員、制造商和行業(yè)充分利用電池，為電動汽車提供動力。通過提示路線、駕駛模式，將電池退化程度和充電時間降至最低。

該團隊開發(fā)了一種非侵入式探測方法，以全面了解電池健康狀況，然后將這些結(jié)果輸入機器學習算法。該算法能夠預(yù)測不同的駕駛模式將如何影響電池的健康狀況。如果進行商業(yè)化開發(fā)，該算法可用于向駕駛員推薦最短行駛時間路線，或者推薦最快的充電方式，而不會損壞電池。

無論是智能手機還是汽車，電池的健康狀況遠比屏幕上的單個數(shù)字復(fù)雜得多。劍橋卡文迪什實驗室（Cambridge's Cavendish Laboratory）的Penelope Jones表示：“如同人類的健康，電池健康是一個多維度問題，有很多種退化方式。大多數(shù)監(jiān)測電池健康狀況的方法都基于相同的電池使用方式。然而，在現(xiàn)實生活中，并不是如此使用電池的。如果用手機觀看電視節(jié)目，電量消耗速度會比用手機發(fā)信息快得多。電動汽車也一樣，具體的駕駛方式會影響電池的退化程度。”

這項研究的負責人Dr. Alpha Lee表示：“大多數(shù)人都會在手機電池沒法用之前換掉手機，但是汽車中的電池需要使用5年、10年，甚至更長時間。在這段時間內(nèi)，電池容量會發(fā)生很大的變化。因此，研究人員希望提出一種更好的電池健康檢測方式。”

研究人員開發(fā)了一種非侵入式探測儀，可以向電池內(nèi)部發(fā)送高維電脈沖并測試其反應(yīng)，從而提供一系列電池健康“生物標記”。這種方法對電池很溫和，不會導(dǎo)致電池進一步退化。電池中發(fā)出的電子信號可用于描述電池狀態(tài)，然后輸入到機器學習算法中。根據(jù)電池充電的速度，以及汽車下一次上路時的速度，該算法能夠預(yù)測電池在下一次充放電循環(huán)中的反應(yīng)。對88塊商業(yè)電池進行的測試表明，該算法不需要以前的任何電池使用信息，就可以做出準確的預(yù)測。

這項實驗重點關(guān)注可充電電池中廣泛使用的鈷酸鋰電芯（LCO）。但是，該方法適用于當今電動汽車中使用的不同類型電池化學物質(zhì)。Lee表示：“無論是制造商、終端用戶還是回收商，這種方法可以釋放不同供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)的價值。通過預(yù)測性方法了解電池的健康狀況，而不僅僅是一個數(shù)字。這樣可以減少新型電池的開發(fā)時間，因為能夠預(yù)測其在不同操作條件下的降解狀態(tài)。”

研究人員表示，除了制造商和駕駛員，這種方法也可能對運營大量電動汽車的企業(yè)有幫助，比如物流公司。Lee表示：“這種框架可以幫助很多公司優(yōu)化車輛使用方式，以提高車隊的整體電池壽命，具有很大的潛力。”

目前，研究人員正在與電池制造商合作，加快開發(fā)更安全、更持久的下一代電池。另外，還在探討如何利用該框架來開發(fā)最佳的快速充電協(xié)議，以減少電動汽車充電時間，而不造成退化。

原標題： 劍橋大學通過機器學習算法預(yù)測EV電池狀態(tài)