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    AI实现了锂离子电池寿命的早期预测

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    AI实现了锂离子电池寿命的早期预测

    发布日期:2019-05-29 作者: 点击:

    AI实现了锂离子电池寿命的早期预测

    通过对受控锂离子电池测试的大量数据使用人工智能,研究人员设计了基于早期循环性能评估电池寿命预期的算法。

    比尔施韦伯|2019521

    确定任何电池有用的时间的众多挑战之一是难以在其使用周期的早期进行评估。由于斯坦福/麻省理工学院合作团队在电池数据驱动设计中心的支持下开展项目,这种情况可能会发生变化。学术-工业合作包括丰田研究所,其目标是整合理论,实验和数据科学

    他们使用AI/机器学习的复杂性和算法来开发模型,通过使用从电池寿命早期阶段仅测量的充放电循环收集的数据,准确预测长期电池寿命?!安馐孕碌绯厣杓频谋曜挤椒ㄊ嵌缘绯爻涞绾头诺?,直到它们发生故障。由于电池使用寿命长,这个过程可能需要数月甚至数年,“联合主要作者PeterAttia说,他是斯坦福大学材料科学与工程博士候选人?!罢馐堑绯匮芯恐械囊桓霭汗蟮钠烤??!?/span>

    目的是准确地预测锂离子电池(使用磷酸铁锂阴极和石墨阳极)的使用寿命,这些电池仅仅是在其容量下降之前很久就获得的早期循环数据。为了生成训练数据集并开发模型,他们循环充电/放电124个商用电池,直到每个电池达到其使用寿命(他们定义为容量损失20%)。A123系统的电池标称容量为1.1Ahr,额定电压为3.3V,在30°C的强制对流温度室中在水平圆柱形灯具中循环。

    1. 超过80SOC,所有电池均在1C3.6V恒电流充电,然后恒电充电至3.6V.每个电流的上限值限制在制造商的3.6V电压上限。(来源:斯坦福大学)

      他们使用两种快速充电模式,但具有相同的放电条件,以便在电池达到其使用寿命之前改变电池的循环寿命(图1)。充电模式为“C1Q1-C2”,其中C1C2分别是第一和第二恒流步骤,Q1是电流切换的充电状态(SOC,%)。第二电流步骤以80SOC结束,之后电池以1CCC-CV充电。所有电池在4℃下放电(C是电池的容量)。通过平均10个±3.6℃的脉冲,脉冲宽度为30ms33ms,在80SOC充电期间获得内部电阻测量值。测试电池经历1502,300次充电/放电循环。

      由此产生的数亿个数据点集用于训练他们的模型和算法。这确定了每个电池的健康状态(SOH),并预测每个电池将持续多少个周期,主要使用电压下降数据和早期周期中的一些其他因素(图2)。请注意,电池SOH是一个复杂的状态,涉及老化电池的两个主要特征(以及其他考虑因素):它们逐渐丧失存储容量(称为容量衰减);并且内部阻抗增加,这减少了电池可以输送到负载的实际功率。

      2.在闭环优化系统中,电池测试电池的数据进入早期预测模型。这些预测适用于贝叶斯最优实验设计算法,该算法推荐下一个要测试的策略。

    该团队的预测在最终电池寿命周期数的9%以内。此外,该算法能够将电池分类为仅在前五次充电/放电循环后具有长或短的预期寿命,这些预测在95%的时间被认为是正确的。

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