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智能电池可以告诉您的电动汽车是否能回家
电动汽车驾驶员都知道这种感觉：仪表板显示电池已充电 40%，但这个数字并不能告诉您是否可以在加热器运行的情况下在山路上再行驶 100 公里。加州大学河滨分校的工程师希望消除这种不确定性。他们开发了一种跟踪电池健康状况的新方法[…]这篇文章《智能电池可以告诉你的电动汽车是否能回家》首先出现在 Knowridge 科学报告上。
来源:Knowridge科学报告电动汽车驾驶员都知道这种感觉：仪表板显示电池已充电 40%，但这个数字并不能告诉您是否可以在加热器运行的情况下在山路上再行驶 100 公里。
加州大学河滨分校的工程师希望消除这种不确定性。
他们开发了一种跟踪电池健康状况和性能的新方法，称为“任务状态”或 SOM，该方法重点关注真正重要的事情 - 电池是否能够在现实条件下处理特定工作。
与当前的“充电百分比”读数不同，SOM 使用电池数据和海拔变化、交通和温度等外部因素来给出特定于任务的预测。
“SOM 填补了这一空白，”UCR 工程学教授 Mihri Ozkan 说道。 “这是一种任务感知措施，结合数据和物理来预测电池是否能够在现实条件下完成计划的任务。”
这项研究发表在 iScience 上，引入了一种混合方法，使 SOM 有别于现有模型。
iScience传统方法要么仅依赖物理方程（对于不断变化的条件来说可能过于僵化），要么仅依赖机器学习（虽然灵活但难以解释）。 UCR 团队将两者结合起来。
他们的模型学习电池的行为方式（充电、放电和加热的方式），但也遵循化学和热力学的物理定律。
即使在压力下，例如陡峭的上坡或突然寒冷的天气，这种双重方法也能产生准确且值得信赖的预测。
“通过将它们结合起来，我们可以两全其美，”该项目的共同领导者、UCR 教授 Cengiz Ozkan 解释道。 “该模型灵活地从数据中学习，但始终立足于物理现实。这使得预测更加可靠。”
为了测试他们的框架，该团队使用了来自 NASA 和牛津大学的真实电池数据集。
资料来源：加州大学河滨分校。