Institut Fizik Kimia Dalian, Akademi Sains China dan lain-lain membangunkan model pembelajaran mendalam untuk ramalan hayat bateri

Laman web ini melaporkan pada 3 September bahawa ramalan tepat hayat bateri litium adalah penting untuk operasi normal peralatan elektrik. Walau bagaimanapun, ramalan jangka hayat bateri yang tepat menghadapi cabaran disebabkan oleh ketidaklinearan proses penurunan kapasiti bateri dan ketidakpastian keadaan operasi. Akademi Sains China menyatakan bahawa pasukan penyelidik Chen Zhongwei dan penyelidik bersekutu Mao Zhiyu dari Bateri Kuasa dan Jabatan Penyelidikan Sistem Makmal Utama Kebangsaan Penukaran Pemangkin Tenaga Institut Fizik Kimia Dalian, bersama Profesor Feng Jiangtao dari Xi 'Universiti Jiaotong, telah membuat kemajuan dalam penyelidikan pengurusan kesihatan bateri. Hasil penyelidikan yang berkaitan telah diterbitkan dalam Jurnal Elektrokimia Pengangkutan Institut Jurutera Elektrik dan Elektronik (DOI: 10.1109/TTE.2024.3434553 dilampirkan pada tapak ini).

1 Menurut laporan, pasukan penyelidik telah membangunkan model pembelajaran mendalam baharu, yang mengatasi pergantungan kaedah tradisional pada sejumlah besar data ujian pengecasan, memberikan idea baharu untuk hayat bateri masa nyata. anggaran, dan mencapai penilaian hujung ke hujung hayat bateri litium.

2. Model ini berfungsi sebagai komponen model teras PBSRD Digit otak digital bateri generasi pertama yang dibangunkan oleh pasukan, menyediakan penyelesaian untuk pengurusan bateri pintar.

   

   1. Model ramalan hayat bateri berdasarkan pembelajaran mendalam

Kajian ini mencadangkan model pembelajaran mendalam berdasarkan sejumlah kecil data kitaran pengecasan . Model ini menangkap dan menggabungkan ciri-ciri tersembunyi berskala berbilang masa melalui struktur Pengubah Penglihatan dan mekanisme perhatian kendiri yang cekap untuk mencapai ramalan tepat hayat kitaran semasa dan hayat perkhidmatan yang tinggal bateri.

2. Ketepatan ramalan dan keupayaan generalisasi

Pada masa yang sama, model menggabungkan baki hayat perkhidmatan dan Ralat ramalan hayat kitaran semasa dikawal dalam 5.40% dan 4.64% masing-masing. Tambahan pula, model ini masih mampu mengekalkan ralat ramalan yang rendah apabila berhadapan dengan strategi pengecasan yang tidak muncul dalam set data latihan, menunjukkan keupayaan generalisasi sifar-pendeknya.

3. Integrasi dengan Otak Digital Bateri

Model ramalan hayat bateri ini ialah generasi pertama Otak Digital BateriDigit PBSRD komponen. Para penyelidik menambah baik lagi ketepatan sistem dengan menyepadukan model di atas ke dalam sistem.

4. Pengedaran dan Aplikasi

Pada masa ini, sistem otak digital bateri berfungsi sebagai teras pengurusan tenaga untuk penyimpanan tenaga industri dan komersial berskala besar dan kenderaan elektrik dan boleh digunakan pada pelayan awan dan peranti terbenam pelanggan.

5. Pengoptimuman model

Model ini mengimbangi ketepatan ramalan dan kos pengkomputeran, meningkatkan otak digital bateri untuk aplikasi anggaran hayat nilai. Pada masa hadapan, pasukan akan terus mengoptimumkan model melalui penyulingan model, pemangkasan dan kaedah lain untuk meningkatkan keteguhan sistem dan penggunaan sumber.

Atas ialah kandungan terperinci Institut Fizik Kimia Dalian, Akademi Sains China dan lain-lain membangunkan model pembelajaran mendalam untuk ramalan hayat bateri. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!