美國哥倫比亞大學（Columbia）的兩位教授MatthiasPreindl和AlanWest正在研發(fā)一種機器學習模型，可以更精確地估算鋰離子電池的充電水平。

據(jù)外媒報道，電動汽車由可充電的鋰離子電池（LIB）驅(qū)動，但是目前，人們還沒有完全了解和完善鋰離子電池。鑒于電動汽車有望取代燃油車，任何可以提升鋰離子電池性能的研究將有利于電動汽車發(fā)展，改善環(huán)境。美國哥倫比亞大學（Columbia）的兩位教授MatthiasPreindl和AlanWest正在研發(fā)一種機器學習模型，可以更精確地估算鋰離子電池的充電水平。目前，估算電池充電狀態(tài)仍有5％的出錯率，該團隊研發(fā)的模型目標是將出錯率降至1％，該項研究獲得了哥倫比亞數(shù)據(jù)科學研究所（DataScienceInstitute）種子基金的資助。

大家都知道，電池管理系統(tǒng)主要用于捕捉電池的健康狀態(tài)，預測期剩余壽命。上述兩個概念可幫助電動汽車車主知道何時應該停車給電池充電，以及何時應該安排更換電池。然后，一個估算精度高的模型可讓電池管理系統(tǒng)識別和保護弱電池，從而延長電池組的壽命。

為設計該機器學習模型，該團隊將把擾動信號（由電力電子變換器產(chǎn)生的一系列電流信號）應用到鋰離子電池上，該系列信號可讓電池發(fā)出能夠檢測到的電反應。該團隊將在實驗室中測試此類電池，并且使用電力電子變換器從安裝在電動汽車上的電池中獲取數(shù)據(jù)。此類數(shù)據(jù)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，從而產(chǎn)生數(shù)十萬個數(shù)據(jù)點。因此，該團隊正在設計一種算法，以評估此類數(shù)據(jù)并設計一個優(yōu)化模型。

Preindl是電池與外部元件如何相互作用方面的專家，而化學工程師AllenWest了解電池內(nèi)部的化學成分。他們二人正結合自己的工程學知識和先進的數(shù)據(jù)科學技術，設計一個模型，可以預測如何讓目前的鋰離子電池獲得最佳性能。

Preindl表示：“事實上，我們沒有量化的方法來了解鋰離子電池的行為。一旦我們有了量化的數(shù)據(jù)，我們就會知道電池什么時候需要充電，可以使用多久，什么時候需要更換，以及如何延長電池的壽命。”