Während der 135. Sitzung der China Import and Export Fair in Guangzhou, der Provinz Guangdong im Süden Chinas, wurden Energielagerschauen präsentiert. Chinesische Forscher haben in einem kürzlich veröffentlichten Artikel im Journal IEEE Transactions on Transportation Electrification ein neues Modell des maschinellen Lernens vorgeschlagen, um die Lebensdauer von Lithium-Ionen-Batterien (LIBs) vorherzusagen. Das Modell eliminiert effektiv die Abhängigkeit von einer großen Menge Ladeprüfdaten und bietet eine neue Idee zur Echtzeitvorhersage der Batterielebensdauer.
Die genaue Lebensdauervorhersage von LIBs ist für den normalen und effektiven Betrieb elektrischer Geräte unerlässlich. Die Forscher des Dalian Institute of Chemical Physics (DICP) der Chinesischen Akademie der Wissenschaften und der Xi’an Jiaotong University schlugen ein tiefes Lernmodell vor, das auf einer geringen Menge von Ladezyklusdaten basiert, um den aktuellen Zykluslebenslauf der Zielbatterie und die verbleibende Nutzungsdauer vorherzusagen. Das Modell kann den aktuellen Zykluslebenslauf der Batterie und die verbleibende Nutzungsdauer genau vorhersagen, indem es nur 15 Ladezyklusdaten verwendet.
Dieses Modell könnte eine Lösung für das intelligente Batteriemanagement bieten, so Chen Zhongwei, der Direktor des State Key Laboratory of Catalysis am DICP. Es ermöglicht eine effiziente Vorhersage der Batterielebensdauer und kann zur Verbesserung der Leistung und Effizienz von Energiegeräten beitragen.