哥伦比亚大学机器学习模型精确估算锂离子电池充电水平 延长电池组寿命

据外媒报道，电动汽车由可充电锂离子电池供电，但目前人们还没有完全了解和改进锂离子电池。鉴于电动汽车有望取代燃油汽车，任何能够提高锂离子电池性能的研究都将有利于电动汽车的发展和环境的改善。哥伦比亚大学的两位教授Matthias Preindl和Alan West正在开发一种机器学习模型，该模型可以更准确地估计锂离子电池的充电水平。目前，在估计电池充电状态时仍然存在5%的错误率。该团队开发的模型旨在将错误率降低到1%，这项研究得到了哥伦比亚数据科学研究所种子基金的资助。众所周知，电池管理系统主要用于捕捉电池的健康状况并预测其剩余寿命。以上两个概念可以帮助电动车主知道何时停车给电池充电以及何时安排更换电池。然后，具有高估计精度的模型可以使电池管理系统能够识别和保护弱电池，从而延长电池组的寿命。为了设计机器学习模型，该团队将对锂离子电池施加干扰信号，锂离子电池可以发出可检测的电反应。该团队将在实验室测试此类电池，并使用电力电子转换器从安装在电动汽车上的电池中获取数据。这种类型的数据每分钟生成一次，可以测量电池功能，如温度、电压和电流波动，从而产生数十万个数据点。因此，该团队正在设计一种算法来评估这些数据，并设计一个优化模型。Preindl是电池如何与外部组件相互作用的专家，而化学工程师Allen West了解电池内部的化学成分。他们正在结合自己的工程知识和先进的数据科学技术，设计一个模型，可以预测如何实现当前锂离子电池的最佳性能。Preindl说：“事实上，我们没有定量的方法来了解锂离子电池的行为。一旦我们有了定量的数据，我们就会知道电池什么时候需要充电，可以使用多久，什么时候需要更换，以及如何延长寿命。”

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