哥倫比亞大學機器模型精確估算鋰離子電池充電水平

據外媒報道，電動汽車由可充電鋰離子電池（LIB）驅動，但目前人們還沒有完全理解和改進鋰離子電池。由于電動汽車有望取代燃油汽車，任何能夠提高鋰離子電池性能的研究都將有利于電動汽車的發展和環境的改善。哥倫比亞大學的兩位教授Matthias Preindl和Alan West正在開發一種機器學習模型，該模型可以更準確地估計鋰離子電池的充電水平。目前，在估計電池充電狀態時仍然存在5%的錯誤率。該團隊開發的模型旨在將錯誤率降低到1%，這項研究由哥倫比亞數據科學研究所的種子基金資助。眾所周知，電池管理系統主要用于捕捉電池的健康狀況和預測剩余壽命。以上兩個概念可以幫助電動車主知道何時停車給電池充電，以及何時安排更換電池。然后，一個具有高估計精度的模型可以使電池管理系統識別和保護弱電池，從而延長電池組的壽命。為了設計機器學習模型，該團隊將對鋰離子電池施加擾動信號（電力電子轉換器產生的一系列電流信號），這可以使電池發出可檢測的電反應。該團隊將在實驗室測試此類電池，并使用電力電子轉換器從安裝在電動汽車上的電池中獲取數據。這種數據每分鐘生成一次，可以測量電池溫度、電壓和電流波動等電池功能，從而生成數十萬個數據點。因此，該團隊正在設計一種算法來評估這些數據，并設計一個優化模型。Preindl是研究電池如何與外部組件相互作用的專家，而化學工程師Allen West知道電池內部的化學成分。他們兩人正在結合他們的工程知識和先進的數據科學技術，設計一個模型，可以預測如何獲得當前鋰離子電池的最佳性能。Preindl說：“事實上，我們沒有定量的方法來了解鋰離子電池的行為。一旦我們有了定量的數據，我們就會知道電池什么時候需要充電，可以使用多長時間，什么時候需要更換，以及如何延長電池的壽命。”據外媒報道，電動汽車是由可充電鋰離子電池（LIB）驅動的，但目前，人們還沒有完全理解和改進鋰離子電池。由于電動汽車有望取代燃油汽車，任何能夠提高鋰離子電池性能的研究都將有利于電動汽車的發展和環境的改善。哥倫比亞大學的兩位教授Matthias Preindl和Alan West正在開發一種機器學習模型，該模型可以更準確地估計鋰離子電池的充電水平。目前，在估計電池充電狀態時仍然存在5%的錯誤率。該團隊開發的模型旨在將錯誤率降低到1%，這項研究由哥倫比亞數據科學研究所的種子基金資助。眾所周知，電池管理系統主要用于捕捉電池的健康狀況和預測剩余壽命。以上兩個概念可以幫助電動車主知道何時停車給電池充電，以及何時安排更換電池。然后，一個具有高估計精度的模型可以使電池管理系統識別和保護弱電池，從而延長電池組的壽命。為了設計機器學習模型，該團隊將對鋰離子電池施加擾動信號（電力電子轉換器產生的一系列電流信號），這可以使電池發出可檢測的電反應。該團隊將在實驗室測試此類電池，并使用電力電子轉換器從安裝在電動汽車上的電池中獲取數據。這種數據每分鐘生成一次，可以測量電池溫度、電壓和電流波動等電池功能，從而生成數十萬個數據點。因此，該團隊正在設計一種算法來評估這些數據，并設計一個優化模型。Preindl是研究電池如何與外部組件相互作用的專家，而化學工程師Allen West知道電池內部的化學成分。他們兩人正在結合他們的工程知識和先進的數據科學和……

hnology設計了一個模型，可以預測如何獲得當前鋰離子電池的最佳性能。Preindl說：“事實上，我們沒有定量的方法來了解鋰離子電池的行為。一旦我們有了定量的數據，我們就會知道電池什么時候需要充電，可以使用多長時間，什么時候需要更換，以及如何延長電池的壽命。”

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