JavaScript is currently disabled.Please enable it for a better experience of Jumi. AI hjälper forskare förutsäga batteriers livstid

En AI-modell som ger en mer exakt bild av battericellers åldrande under olika användningsmönster – det har forskare vid Uppsala och Ålborgs universitet tagit fram.

Genom att addera sex nya indata till AI-modeller lyckades forskarna öka precisionen i förutsägelser av battericellers hälsa med upp till 69 procent. 

AI:n används för att modellera de kemiska reaktioner som gör att batteriet genererar ström. Modellen kan fånga hur cellen åldras under olika typer av användning – efter vilken kurva de snabbladdas, hur de urladdas, hur djupt de urladdas, et cetera.  

Forskarna använder nya indataparametrar baserade på mätningar som görs med hjälp av korta laddningssekvenser. Mätningarna ger skattningar av elektrodernas partikelradie och elektroddjup, av litiumdiffusiviteten i det aktiva materialet och av porositeten i den aktiva elektroden.

Efter laddmätningen spottar AI-modellen på några sekunder ur sig prognoser om State of Health (SOH) och Remaining Useful Life (RUL). Prognoserna blir upp till 69 procent bättre när de extra indataparametrarna adderas till konventionella AI-modeller som flerskiktade neruonnät, linjär regression och random forest. 

Batteriers åldrande är en central problematik i elbilsekosystemet. Livslängsmodellering som tar hänsyn till användandet blir extra intressant när användningsmönstren förändras – som nu när dubbelriktad laddning står på tröskeln till att börja användas i större skala. 

Bättre åldrandemodeller skulle kunna stoppas in direkt i BMS:ernas algoritmer – fordonsindustrin testar att använda AI där. Modellerna kan också användas av fordonsägaren för att lägga upp en strategi kring hur elbilarnas batterier ska användas. Och de kan användas redan för att styra designen av battericeller.

Modellen utvecklades för NMC-battericeller i nordiska klimat.

Artikeln publiceras i Energy & Environmental Science.

Prenumerera på Elektroniktidningens nyhetsbrev eller på vårt magasin.


MER LÄSNING:
 
KOMMENTARER
Kommentarer via Disqus

Rainer Raitasuo

Rainer
Raitasuo

+46(0)734-171099 rainer@etn.se
(sälj och marknads­föring)
Per Henricsson

Per
Henricsson
+46(0)734-171303 per@etn.se
(redaktion)

Jan Tångring

Jan
Tångring
+46(0)734-171309 jan@etn.se
(redaktion)