霍克蓄电池的发展前程挑战与展望

挑战与展望

当前研究探讨了将AI/ML作为设计与优化加速器应用于有效估算SOH（健康状态）的思路、方法、工具、成果及难点，这是当前应用于电动出行领域的锂离子电池（LIBs）的最新研究议题。尽管人们对AI和ML寄予厚望，但数据驱动技术在SOH估算领域的广泛应用仍有很长的路要走。表6列出了在SOH中实施机器学习的不同挑战。对SOH的详尽解释、其估算方法以及应用仍给电池管理系统带来了一些重大挑战。

在SOH中实施机器学习的挑战

由于外部行为是许多相互关联的内部反应的综合体现，因此在锂离子电池（LIBs）的内部状态和老化机制尚不明确且无法直接监测的情况下，对其进行监测和模拟颇具挑战。在轻微老化条件下（1C倍率，25°C温度），主要老化原因是固体电解质界面（SEI）层的形成。但即使在中度老化情况下，也已观察到“异常”现象，如容量突然下降，这表明存在一种与SEI生长不同的老化过程。

老化过程的异质性使得SOH（健康状态）和RUL（剩余使用寿命）预测变得困难。多样化的老化情况在某一阶段可能表现出相同的容量/电阻，但在下一阶段却差异巨大，这验证了多参数SOH模型的必要性。在实际使用模式中，快速放电阶段可能交替出现较慢的放电或休眠期；因此，为了更精确的健康评估和寿命预测，需要对这一环节进行进一步研究。电压、电流和温度是多种内部电化学过程相互作用的常见结果。利用目前可用的工作数据来提取和估计正确的特征以全面定义SOH仍然具有挑战性。电动汽车电池容量衰减和健康状态估计面临诸多挑战，如所示，机器学习方法有助于解决这些挑战。图8面临的挑战包括缺乏标准、功能选择不当、电池老化与退化、电池化学特性、变异性与不确定性、缺乏实时监测、训练数据有限、成本安全系统以及模型可解释性。

使用机器学习方法进行电动汽车电池容量衰减和健康状态估计的普遍挑战

基于老化机制的寿命终止（EOL）参数的精确阈值目前尚未公开，与容量或阻抗不同，它们具有明确的EOL值；需要大量的试验来验证基于老化机制的EOL参数。从电芯级到电池包级的SOH映射过程复杂，且锂离子电池包设计中电芯数量与工业及实验室规模的差异，使得在电池包级准确且实用地监测SOH变得困难。对于电池包而言，由于结构复杂性和计算需求，SOH估算难以协调。由于SOH变化缓慢，不像SOC那样总是需要立即更新，但这并不意味着计算成本可以忽略不计。

目前，所建议的SOH预测技术的验证尚不充分，仅在广泛的环境和运行条件下对电池包层面进行了少量老化测试，且存在不同程度的不确定性。大多数研究工作是在电池单体层面进行验证，采用不同的电流曲线进行充放电，并设定固定的环境温度。大多数研究方法是利用实验室数据创建的，导致实验室测试结果与实际应用之间存在显著差距。为了利用数据驱动方法提高预测的准确性和有效性，建议基于小样本数据研究有效的特征选择和估计技术。理想情况下，SOH估计模型应在首次充放电循环后立即开始估计SOH。

4 结论

AI/ML技术通过利用海量电池数据并捕捉复杂关系，在改善锂离子电池健康状态（SOH）和剩余使用寿命（RUL）估计方面取得了令人鼓舞的成果。然而，必须仔细解决数据可用性、可解释性和模型泛化能力等挑战，以确保AI/ML在电动出行领域的有效可靠应用。需要持续的研究与合作来克服局限性，从而充分释放AI/ML在电动汽车锂离子电池管理方面的潜力。不同类型的电动汽车采用锂离子电池，在相关领域，这些应用需要安全、可靠且热性能适宜的电池选择。由于缺乏足够的沟通工具，材料科学家（他们对锂离子电池内部结构有全面了解）与负责确保电动汽车最佳电池管理的工程师之间无法有效沟通，导致电池预测技术常被误用，其价值也未被充分认识。

锂离子电池的循环寿命正从几百次提升至数千次，所有先前只需处理较小数据集的状态计算，如今都必须应对更多的数据。高效深度学习策略的选择必须能够处理具有众多维度的数据样本。目前，大多数研究基于实验室数据，尽管NASA、MIT、牛津大学、松下和CALCE等公开数据集是在不同的动态工况下采集的。为了提高预测的准确性和有效性，建议采用数据驱动的方法，研究基于小样本数据的有效特征选择和估计技术。关于锂离子电池（LIB）的健康状态（SOH）估计已有相关研究，探讨了如何在电动汽车（EV）应用中实时应用该技术。理想的SOH估计模型应在初始充放电循环后立即开始估计SOH。在锂离子电池的SOH和剩余使用寿命（RUL）估计中，深度学习（DL）技术的可解释性采用监督学习和无监督学习方法，属于一种黑箱模型。探究计算结果背后的深层意义可以提供更具洞察力的信息，有助于指示电池的健康状态，并提升健康预测与评估的性能。