Китайские исследователи разработали новую модель глубокого обучения для прогнозирования срока службы тяговых аккумуляторов

Шэньян, 24 августа /Синьхуа/ -- Китайские исследователи предложили новый тип модели глубокого обучения для прогнозирования срока службы литий-ионных батарей /ЛИБ/, говорится в статье, опубликованной в журнале IEEE Transactions on Transportation Electrification.

Модель глубокого обучения помогла эффективно устранить зависимость от большого количества данных о тестировании зарядки и предоставила новую идею для прогнозирования срока службы аккумуляторной батареи в режиме реального времени.

В статье отмечается, что точное прогнозирование срока службы ЛИБ необходимо для нормальной и эффективной работы электрических устройств. Однако такая оценка сталкивается с огромными трудностями из-за нелинейного процесса деградации емкости ЛИБ и неопределенности условий ее эксплуатации.

Исследователи из Даляньского института химической физики /DICP/ при Академии наук Китая и Сианьского университета "Цзяотун" предложили модель глубокого обучения на основе небольшого количества данных о циклах заряда для прогнозирования текущего срока службы и остаточного срока службы ЛИБ.

Модель обучения может точно предсказать как текущий, так и оставшийся срок службы ЛИБ, используя данные лишь о 15 циклах заряда. Согласно результатам эксперимента, эти данные позволяют сделать точный прогноз.

Ожидается, что предложенная модель позволит найти решение для интеллектуального управления тяговыми аккумуляторными батареями, сказал директор Государственной ключевой лаборатории катализа при DICP Чэнь Чжунвэй.