3159
Швидка зарядка економить час, але створює для літій-іонної батареї складніші умови, особливо коли великий струм подається на холодні або вже частково зношені елементи. Дослідники розробили адаптивну систему, яка змінює режим заряджання залежно від стану конкретної батареї та намагається зберегти високу швидкість без зайвого старіння.
В основі методу лежить підкріплювальне навчання — один із підходів штучного інтелекту. Алгоритм постійно оцінює стан акумулятора та коригує струм і напругу під час заряджання, замість того щоб використовувати один жорстко заданий профіль протягом усього життя батареї.
Особлива увага приділяється явищам, які прискорюють деградацію, зокрема осадженню літію на аноді. Такі процеси можуть посилюватися при високій потужності заряджання й поступово зменшувати корисну місткість елементів.
У лабораторних випробуваннях батарея з новою системою досягла 703 еквівалентних повних циклів. Це приблизно на 22,9% більше порівняно зі стандартними алгоритмами заряджання, які використовували як контрольні сценарії.
Важливо, що збільшення ресурсу не досягалося простим сильним уповільненням зарядки. Система саме підбирала параметри відповідно до поточного стану елемента, поступово змінюючи стратегію в міру старіння батареї.
Поки технологія перевірена лише в лабораторних умовах. Перед застосуванням у серійних електромобілях необхідно підтвердити результат на різних хімічних складах, температурах і реальних режимах експлуатації. Але сам підхід показує, що програмне забезпечення BMS може впливати на строк служби батареї не менше, ніж її фізична конструкція.
https://insideevs.com/news/795781/ai-powered-ev-battery-charging-system/
