AI在汽车电池治理体系中的作用
电动汽车 (EV) 范畴,里程焦急跟电池寿命是花费者最关怀的成绩,一场无声的反动可能正在停止中:人工智能 正在进入电动汽车技巧的中心——电池治理体系 (BMS)。固然 AI 在多少乎任何行业中都遭到的存眷每每超越其应有的存眷,但成绩是“为什么以及怎样将 AI 利用于汽车电池,它是否在车辆的全部性命周期内实现准确的电动汽车续航里程猜测?本文援用地点:当谈到 AI 对庞杂成绩跟年夜型数据集的永不满意的胃口时,电动汽车电池供给了完善的游乐场。锂离子电池组由数百乃至数千个独自的“呼吸”电化学电池构成(图 1),其反映十分敏感。不外,这种敏锐度不只仅波及制作进程中的稍微偏向跟杂质。一旦装置在电动汽车中,它也会对事实天下的前提做出反映,包含充电跟驾驶进程中的电气变更、情况要素以及常常被疏忽的机器压力跟振动。电动 Veronika
1. EV 电池可能由模块构成,此中两个模块都由电池构成。跟着电池充电/放电跟老化,它们现实上会“呼吸”跟收缩。这招致体积变更,在一些全固态电池化学身分的情形下,体积变更可能高达 15% 阁下。这些来克己造跟经营的影响在车辆中表示为电池容量(续航里程)跟功率随时光的变更——这种景象对终极用户来说既至关主要,但抵触的是,对行业来说却令人懊丧地不通明。在微不雅标准上,这种庞杂性归纳为每个电池的阳极跟阴极中的锂离子插层进程、固体电解质界面 (SEI) 层的构成以及离子分散道路。在电池组层面,商用电动汽车中独一可用的旌旗灯号无非是电池组电流、电池电压跟一些温度传感器。弥合这一差距以绘制全部相干景象跟相干性是一项挑衅,须要从两个偏向处理:子细胞级别基于物理的电化学建模跟车队级其余年夜数据驱念头器进修算法。跟着庞杂的相干性跟来自试验室测试跟实在天下车辆的大批数据集,成绩呈现了:“AI 能否有尚未开辟的潜力?假如电池化学是电动汽车的心脏,那么电池治理体系就是它的年夜脑。它治理单个电池单位的行动、它们与能源传动体系的交互以及它们对充电体系的呼应。因为 EV 电池计划、电池情势跟化学身分的多样性,不存在一刀切的 BMS。每个体系都针对特定的电池架构量身定制,包含硬件跟软件元件,如电池监控单位、高压断绝开关、断绝监督器跟热熔器。汽车 BMS 的重要功效包含:保险监控:BMS 连续监控电池温度、电压跟电流,以避免适度充电/放电或过热等伤害/损坏性格况(图 2)。电动 Veronika
2. 两种差别开元官方版下载的电池计划、电池格局或化学身分可能存在差别的保险任务区。状况估量:兴许 BMS 最要害跟最具挑衅性的义务是正确估量电池的充电状况 (SOC)(权衡电池以后可用能量的指标)跟安康状况 (SOH),它反应了老化电池的团体状态跟容量与其原始状况比拟(图 3)。在评价电动汽车的转售代价时,后者实质上很主要,由于电动汽车净本钱的 30% 阁下是电池。电动 Veronika

