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FPC之人工智能助力改善電動汽車電池的使用壽命 應(yīng)用將逐步廣泛

文章來源:OFweek鋰電網(wǎng)作者:悄悄 查看手機網(wǎng)址
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人氣:2737發(fā)布日期:2020-02-24 04:07【

  電池性能可以決定電動汽車的使用體驗,從行駛里程到充電時間再到汽車的使用壽命。FPC小編發(fā)現(xiàn),現(xiàn)在人工智能已經(jīng)使像在加油站給電動車充電這樣的夢想更有可能成為現(xiàn)實,并可能有助于改善電池技術(shù)的其他方面。

  幾十年來,電動汽車電池的發(fā)展一直受到一個主要瓶頸的限制:評估時間。在電池開發(fā)過程的每個階段,新技術(shù)都必須經(jīng)過數(shù)月甚至數(shù)年的測試,才能確定它們的壽命。但是現(xiàn)在,由斯坦福大學(xué)教授斯特凡諾埃爾蒙和威廉覺領(lǐng)導(dǎo)的一個團(tuán)隊開發(fā)了一種基于機器學(xué)習(xí)的方法,可以將這些測試時間減少98%。研究小組測試了他們的電池充電速度的方法,他們說,該方法可以應(yīng)用于電池開發(fā)管道的許多其他部分,甚至非能源技術(shù)。

  “在電池測試中,你必須嘗試大量的東西,因為你得到的性能會有很大的不同,”計算機科學(xué)助理教授埃爾蒙說。“有了人工智能,我們能夠迅速找出最有前途的方法,并省去許多不必要的實驗。”

  這項研究發(fā)表在2月19日的《自然》雜志上,是斯坦福大學(xué)、麻省理工學(xué)院和豐田研究院科學(xué)家之間更大規(guī)模合作的一部分。他們的目標(biāo)是:找到在10分鐘內(nèi)為電動汽車電池充電的最佳方法,使電池的整體壽命最大化。軟板廠獲悉,研究人員編寫了一個程序,根據(jù)幾個充電周期預(yù)測電池對不同充電方式的反應(yīng)。該軟件還可以實時決定關(guān)注或忽略哪些收費方式。通過縮短試驗時間和次數(shù),研究人員將試驗時間從近兩年縮短到16天。

  彼得阿提亞是這項研究的聯(lián)合負(fù)責(zé)人,當(dāng)時他還是一名研究生。然而,真正令人興奮的是這種方法。我們可以把這種方法應(yīng)用到其他許多問題上,而這些問題目前正阻礙電池的發(fā)展達(dá)數(shù)月或數(shù)年之久。”

更智能的電池測試方法

  設(shè)計超高速充電電池是一個主要的挑戰(zhàn),主要是因為它很難持久。快速充電的強度會給電池帶來更大的壓力,這通常會導(dǎo)致電池過早失效。電池組的成本占電動汽車總成本的很大一部分,為了防止電池組受損,電池工程師必須測試一系列詳盡的充電方法,以找到最有效的充電方法。

  新的研究試圖優(yōu)化這一過程。在一開始,團(tuán)隊就發(fā)現(xiàn)快速充電的優(yōu)化意味著要進(jìn)行很多的反復(fù)試驗——這對人類來說是低效的,但對機器來說是毫無問題的。

  “機器學(xué)習(xí)是一種反復(fù)嘗試的過程,但它們更聰明,”參與領(lǐng)導(dǎo)這項研究的計算機科學(xué)研究生阿蒂亞格羅弗說。“在何時探索——嘗試新的和不同的方法——以及何時開發(fā)(或瞄準(zhǔn))最有前途的方法方面,計算機比我們做得好得多。”

  柔性電路板廠了解到,該團(tuán)隊在兩個關(guān)鍵方面采用了機器學(xué)習(xí)。首先,他們用機器學(xué)習(xí)來減少每次循環(huán)實驗的時間。在之前的一項研究中,研究人員發(fā)現(xiàn),他們可以預(yù)測電池在第一次充電100次后的續(xù)航時間。這是因為機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)在接受了幾次電池循環(huán)失靈的訓(xùn)練后,可以從早期數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)預(yù)測電池壽命的模式。

  第二,機器學(xué)習(xí)減少了他們必須測試的方法的數(shù)量。計算機從以往的經(jīng)驗中吸取教訓(xùn),迅速找到最佳的協(xié)議進(jìn)行測試,而不是對每一種可能的充電方法都進(jìn)行同等的測試,或者依靠直覺。

  通過在更少的周期內(nèi)測試更少的方法,研究團(tuán)隊很快找到了一種最優(yōu)的超高速充電方案。埃爾蒙說,除了顯著加快測試過程之外,這臺計算機的解決方案也比電池科學(xué)家可能設(shè)計出的方案更好,而且更不尋常。

  埃爾蒙說:“它給我們帶來了一種意想不到的簡單充電協(xié)議。”該算法的解決方案不是在充電開始時以最高電流充電,而是在充電過程中使用最高電流。“這就是人與機器的區(qū)別:機器不受人類直覺的影響,雖然人類直覺是強大的,但有時會誤導(dǎo)人。”

更廣泛的應(yīng)用

  研究人員表示,他們的方法可以加速電池開發(fā)的幾乎每一個環(huán)節(jié):從設(shè)計電池的化學(xué)成分,到確定電池的大小和形狀,再到尋找更好的制造和存儲系統(tǒng)。這不僅會對電動汽車產(chǎn)生廣泛影響,還會對其他類型的能源存儲產(chǎn)生廣泛影響,而這是全球范圍轉(zhuǎn)向風(fēng)能和太陽能的關(guān)鍵要求。

  “這是一種進(jìn)行電池開發(fā)的新方法,”該研究的作者之一、豐田研究院的科學(xué)家帕特里克赫林說。“你可以與學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的許多人共享數(shù)據(jù),并自動分析這些數(shù)據(jù),這將大大加快創(chuàng)新的速度。”

  赫林補充說,這項研究的機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)以后將供電池科學(xué)家免費使用。他說,通過使用這個系統(tǒng)來優(yōu)化機器學(xué)習(xí)過程的其他部分,電池的發(fā)展——以及更新更好的技術(shù)的到來——可能會加快一個數(shù)量級甚至更多。

  埃爾蒙說,這項研究方法的潛力甚至超出了電池領(lǐng)域。其他大數(shù)據(jù)測試問題,從藥物開發(fā)到優(yōu)化x射線和激光的性能,也可以通過使用機器學(xué)習(xí)優(yōu)化技術(shù)來實現(xiàn)。最終,他說:”隨著我們得到越來越好的算法,我們希望整個科學(xué)發(fā)現(xiàn)過程能夠大大加快。”

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