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研究人员开发机器学习技术 优化分析和预测锂离子电池寿命
盖世汽车讯 据外媒报道，苏格兰的研究人员开发了一种机器学习技术，以改进对锂离子电池寿命的分析和预测。
（图片来源：sciencedirect）
爱丁堡大学（The University of Edinburgh）和赫瑞瓦特大学（Heriot-Watt University）的Gonçalo dos Reis等研究人员进行了相关程序的开发和应用。该程序可以在电池生命周期早期预测其退化过程，从而优化电池管理、测试和设计。
锂离子电池是各种个人电子设备（包括手机和笔记本电脑）中的常用电源，其电容量会随着时间的推移而降低。在经历了长时间、缓慢且几乎呈线性的下降之后，容量往往会开始以不断加剧的非线性退化方式下降。当绘制容量和使用周期图表时，下降曲线中最明显的弯曲处称为拐点。
该团队定义了一种程序，可以在早期阶段预测退化曲线和拐点（knee point），而无需监测整个生命周期的容量下降趋势。这有助于开发新的电池和监测电池的健康状况。
新方法的关键之处在于，可以识别容量曲线中的一个较早出现的点，研究人员称之为拐点的起始点（knee-onset point）。这是新发现的向着拐点下降的初始阶段。研究人员利用机器学习开发的算法，可以根据拐点的起始点来预测拐点，以及电池有效寿命何时结束。通过该算法，可以利用每一个特征来识别其他特征的出现时间。
在这种新方法的辅助下，可以更好地进行电池管理，包括优先处理和优化关键应用的可用能量，以及优化充电周期。
