盖世汽车讯 据外媒报道，瑞典查尔姆斯理工大学（Chalmers University of Technology）的研究人员开发出一种人工智能（AI）方法，可将电动汽车电池寿命延长近23%。该系统能够根据电池的具体健康状况和化学成分调整快速充电过程，而不会增加总充电时间。

这项改进只需更新车辆的电池管理软件即可实现，因此对于现有电动汽车而言，该方法是一个易于实现的解决方案。

图片来源：查尔姆斯理工大学

目前，电动汽车电池的预计寿命为8至15年，具体取决于使用情况。快速充电的普及对于消费者和企业来说至关重要，对于重型工业车辆运营商、出租车司机和长途驾驶者而言更是如此。

虽然频繁的快速充电对于这些应用来说不可避免，但却会给电池单元带来压力，并加速电池的衰减过程。

基于强化学习的AI驱动自适应

现有的充电标准无论电池是新的还是已经使用了好几年，都使用相同的电流和电压。这种缺乏自适应性的做法增加了锂沉积的风险，锂沉积是指金属锂在电极上析出而不是被正确储存的过程。

研究人员表示：“锂沉积会降低电池容量，也可能影响安全性，因为锂电池结构不均匀在最坏的情况下会导致短路。”

研究人员发现，他们的AI方法能够在保持充电速度与当前标准速度相差几秒的同时，减少这种内部损耗。

为此，查尔姆斯理工大学电气工程系教授Changfu Zou与新西兰惠灵顿维多利亚大学（Victoria University of Wellington）助理教授、前查尔姆斯理工大学研究员Meng Yuan合作开发出一种基于强化学习的策略。他们利用常见电动汽车电池的数字模型以及影响电池健康状况和充电速度的各种变量的仿真对AI系统进行训练。

研究人员解释说：“AI模型经过训练，能够根据电池充电时的电量状态调整充电方式。它还需要考虑电池的整体健康状况，因为这对电池容量和电化学性能都至关重要。最终的充电策略既能缩短充电时间，又能最大限度地减少有害反应。”

经济高效的策略

研究表明，该策略在保持现有充电速度的同时，可以降低电池的长期衰减。研究人员指出，该策略部署成本低廉，因为它利用了现有的电池管理硬件。

Changfu Zou教授指出：“我们的研究表明，在充电过程中，根据电池不断变化的电化学状态智能调整电流，可以最大限度地提高电池的性能和寿命。”

虽然该方法需要针对不同类型的电池进行校准，但研究团队计划利用迁移学习，更快地将AI模型应用于新的电池化学体系。

下一步研究人员将在实际电池上直接测试该方法。他们希望这项基于AI的充电策略能够为交通运输行业的电动化做出重大贡献。