我们很高兴能够介绍锂离子电池性能管理方面的一项进步，这是向可持续能源转型的关键组成部分。我们来自英国坎特伯雷基督教会大学工程、技术与设计学院的团队专注于利用机器/深度学习来增强锂离子电池的充电状态(SOC)估计，尤其是那些用于二次利用的电池。

锂离子电池的高效安全运行对于减少对化石燃料的依赖、支持电动汽车的普及以及使可再生能源为基础设施供电至关重要。该领域的一个关键挑战是准确估计SOC。错误估计SOC会导致过度充电或深度放电，这两者都会严重降低电池性能和寿命。

SOC估算的挑战

SOC的作用相当于电池的电量计。正如意外耗尽燃料是不可取的一样，防止电池耗尽或充电超过安全限度也至关重要。准确的SOC估算对于确保电池的使用寿命和安全性至关重要，尤其是在电动汽车和大型储能系统中。

我们最近发表在《能源存储杂志》上的一项研究通过一种新颖的方法解决了这一挑战。我们开发了一种基于集群的学习模型(CBLM)，将K-Means聚类与长短期记忆(LSTM)网络相结合。聚类允许对相似的数据点进行分组，从而促进模式预测。

通过将聚类与擅长处理序列和时间序列数据的LSTM相结合，SOC估计的精度显著提高。该模型的一个关键特性是质心接近度选择机制，它根据电池的运行数据实时动态选择最合适的聚类模型。

测试和结果

该方法使用特斯拉Model32,170锂离子电池的数据进行了测试。结果非常出色，均方根误差(RMSE)为0.65%，平均绝对误差(MAE)为0.51%。该方法优于现有技术，可将误差降低60%以上，证明了其在实际应用中的稳健性和可靠性。

为了了解实际意义，我们进一步研究了改进的SOC估计对电池健康和经济性能的影响。在能源套利应用中，我们使用二次EV电池退化模型将CBLM模型与标准LSTM模型进行了比较。

增强型SOC估算方法在长时间和各种温度条件下保持电池健康方面表现出显著改善，特别是在高深度充电和放电情况下。从经济角度来看，这种方法在七年内提高了盈利能力，特别是在高深度放电情况下，从而节省了大量成本。

准确的SOC估算可确保电动汽车电池的可靠性和安全性，提高储能系统的效率，并促进二次电池的有效再利用，从而延长其使用寿命并减少浪费。这种方法的适应性使其可应用于各种操作环境，使其成为追求可持续能源解决方案的多功能工具。

这项进步标志着我们朝着可持续能源未来迈出了重要一步。我们寻求与行业合作伙伴合作，将这项创新从实验室转变为实际应用。总之，增强SOC估算有助于使电池更智能、更可靠、更安全，迈向清洁能源驱动的世界。