مدیریت هوشمند عمر باتری با استفاده از مکانیزم‌ها و یادگیری ماشین در شرایط واقعی خودرو

باتری‌های لیتیوم-یون به عنوان یکی از فناوری‌های کلیدی در تحقق اهداف کربن خنثی شناخته می‌شوند. با این حال، دوام و عمر این باتری‌ها یکی از چالش‌های اصلی در گسترش استفاده از آن‌ها است. به همین دلیل، تحقیقات درباره روش‌های تخمین و مدیریت عمر باتری برای کاربردهای عملی بسیار ضروری است. روش‌های فعلی که بر پایه داده‌ها کار می‌کنند، به دلیل مشکلاتی مانند عدم تفسیرپذیری، ضعف در مقاومت و قابلیت انتقال، نمی‌توانند به خوبی در داده‌های واقعی خودروها استفاده شوند. این مقاله با ایجاد یک مدل پیش‌بینی حالت‌های تخریب باتری که خطای آن کمتر از ۰.۹٪ است، تفسیرپذیری را بهبود بخشیده و از روش‌های افزایش داده‌ها برای مقاوم‌تر کردن مدل در شرایط کاری مختلف استفاده کرده است. این مدل در شرایط واقعی کارکرد خودرو آزمایش شده و با استفاده از تکنیک‌های یادگیری انتقالی، به باتری‌هایی با ترکیبات شیمیایی کاملاً متفاوت نیز منتقل شده است.

باتری‌های لیتیوم-یون به دلیل کارایی بالا و قابلیت‌های منحصر به فرد، به یکی از فناوری‌های کلیدی در صنعت خودروهای الکتریکی و سیستم‌های ذخیره‌سازی انرژی تبدیل شده‌اند. با این حال، یکی از چالش‌های اصلی در استفاده از این باتری‌ها، دوام و عمر محدود آن‌ها است. این موضوع به دلیل واکنش‌های شیمیایی پیچیده‌ای است که در طول زمان در داخل باتری‌ها اتفاق می‌افتد و منجر به کاهش ظرفیت و عملکرد آن‌ها می‌شود. این پژوهش با توسعه یک مدل پیش‌بینی حالت‌های تخریب باتری که تفسیرپذیری، مقاومت و انتقال‌پذیری بالایی دارد، گامی مهم در جهت بهبود مدیریت عمر و ایمنی باتری‌ها برداشته است.
با توجه به هدف جهانی برای کاهش انتشار کربن و حرکت به سمت انرژی‌های پاک، تعداد خودروهای الکتریکی و سیستم‌های ذخیره‌سازی انرژی به سرعت در حال افزایش است. باتری‌های لیتیوم-یون به دلیل داشتن چگالی انرژی بالا، چگالی توان بالا، نرخ خود تخلیه کم و کاهش مداوم هزینه‌ها، نقش بسیار مهمی در این تحول ایفا می‌کنند. با این حال، عمر این باتری‌ها اغلب کمتر از نیاز کاربران است و این موضوع به یکی از موانع اصلی در توسعه بیشتر آن‌ها تبدیل شده است. علاوه بر این، عمر باتری‌ها تحت شرایط کاری مختلف به دلیل واکنش‌های جانبی پیچیده، بسیار متفاوت است. بنابراین، نظارت دقیق و مداوم بر وضعیت سلامت باتری‌ها برای اطمینان از عملکرد ایمن و قابل اعتماد سیستم‌های باتری بسیار مهم است.

باتری‌های لیتیوم-یون به دلیل کارایی بالا و قابلیت‌های منحصر به فرد، به یکی از فناوری‌های کلیدی در صنعت خودروهای الکتریکی و سیستم‌های ذخیره‌سازی انرژی تبدیل شده‌اند. با این حال، یکی از چالش‌های اصلی در استفاده از این باتری‌ها، دوام و عمر محدود آن‌ها است. این موضوع به دلیل واکنش‌های شیمیایی پیچیده‌ای است که در طول زمان در داخل باتری‌ها اتفاق می‌افتد و منجر به کاهش ظرفیت و عملکرد آن‌ها می‌شود. این پژوهش با توسعه یک مدل پیش‌بینی حالت‌های تخریب باتری که تفسیرپذیری، مقاومت و انتقال‌پذیری بالایی دارد، گامی مهم در جهت بهبود مدیریت عمر و ایمنی باتری‌ها برداشته است.

در این پژوهش، یک مدل مبتنی بر داده‌ها برای تخمین عمر باتری‌های لیتیوم-یون تحت شرایط واقعی کارکرد خودرو توسعه داده شده است. این مدل از یک شبکه عصبی کانولوشنال یک‌بعدی استفاده می‌کند تا حالت‌های تخریب باتری را پیش‌بینی کند. داده‌های آزمایشی از دو نوع باتری LFP و NCM811 جمع‌آوری شده‌اند. سپس، این مدل با استفاده از تکنیک‌های یادگیری انتقالی، به باتری‌هایی با ترکیبات شیمیایی کاملاً متفاوت نیز منتقل شده است.

این مدل از یک شبکه عصبی کانولوشنال یک‌بعدی (1D-CNN) استفاده می‌کند که قادر است الگوهای پیچیده در داده‌های باتری را شناسایی کند. علاوه بر این، از روش‌های افزایش داده‌ها برای بهبود مقاومت مدل در شرایط کاری مختلف استفاده شده است. این روش‌ها باعث می‌شوند که مدل حتی در حضور نویز ولتاژ و جریان نیز عملکرد خوبی از خود نشان دهد.

- تفسیرپذیری: مدل پیش‌بینی حالت‌های تخریب با دقت بالا (خطای کمتر از ۰.۹٪) توسعه داده شد. این مدل قادر است حالت‌های تخریب باتری را با دقت بالا پیش‌بینی کند و به بهبود مدیریت عمر باتری‌ها کمک کند.
- مقاومت: مدل در شرایط واقعی کارکرد خودرو، حتی در حضور نویز ولتاژ و جریان، عملکرد بسیار خوبی از خود نشان داد. این مقاومت باعث می‌شود که مدل در شرایط کاری مختلف و ناشناخته نیز عملکرد قابل قبولی داشته باشد.
- انتقال‌پذیری: مدل با استفاده از یادگیری انتقالی، به باتری‌هایی با ترکیبات شیمیایی متفاوت نیز منتقل شد و نتایج قابل قبولی ارائه کرد. این قابلیت انتقال، مدل را به یک ابزار قدرتمند برای بهبود مدیریت عمر و ایمنی باتری‌ها تبدیل کرده است.

این پژوهش نشان می‌دهد که مدل پیش‌بینی حالت‌های تخریب مبتنی بر شبکه عصبی کانولوشنال یک‌بعدی، می‌تواند به طور مؤثر برای تخمین عمر باتری‌های لیتیوم-یون تحت شرایط واقعی کارکرد خودرو استفاده شود. این مدل نه تنها تفسیرپذیری بالایی دارد، بلکه در برابر نویز و شرایط کاری ناشناخته نیز مقاوم است. همچنین، قابلیت انتقال این مدل به باتری‌های مختلف، آن را به یک ابزار قدرتمند برای بهبود مدیریت عمر و ایمنی باتری‌ها تبدیل کرده است.

یکی از ویژگی‌های مهم این مدل، قابلیت انتقال آن به باتری‌هایی با ترکیبات شیمیایی متفاوت است. این قابلیت با استفاده از تکنیک‌های یادگیری انتقالی به دست آمده است و باعث می‌شود که مدل بتواند به راحتی به انواع مختلف باتری‌ها منتقل شود. این موضوع از اهمیت بالایی برخوردار است، زیرا در صنعت خودروهای الکتریکی، انواع مختلفی از باتری‌ها با ترکیبات شیمیایی متفاوت استفاده می‌شوند.

نتیجه‌گیری
باتری‌های لیتیوم-یون به عنوان یکی از فناوری‌های کلیدی در تحقق اهداف کربن خنثی شناخته می‌شوند. با این حال، دوام و عمر این باتری‌ها یکی از چالش‌های اصلی در گسترش استفاده از آن‌ها است. این پژوهش با توسعه یک مدل پیش‌بینی حالت‌های تخریب باتری که تفسیرپذیری، مقاومت و انتقال‌پذیری بالایی دارد، گامی مهم در جهت بهبود مدیریت عمر و ایمنی باتری‌ها برداشته است. این مدل می‌تواند به طور مؤثر در شرایط واقعی کارکرد خودرو استفاده شود و به بهبود عملکرد سیستم‌های باتری کمک کند.

باتری‌های لیتیوم-یون به دلیل کارایی بالا و قابلیت‌های منحصر به فرد، به یکی از فناوری‌های کلیدی در صنعت خودروهای الکتریکی و سیستم‌های ذخیره‌سازی انرژی تبدیل شده‌اند. با این حال، یکی از چالش‌های اصلی در استفاده از این باتری‌ها، دوام و عمر محدود آن‌ها است. این موضوع به دلیل واکنش‌های شیمیایی پیچیده‌ای است که در طول زمان در داخل باتری‌ها اتفاق می‌افتد و منجر به کاهش ظرفیت و عملکرد آن‌ها می‌شود. این پژوهش با توسعه یک مدل پیش‌بینی حالت‌های تخریب باتری که تفسیرپذیری، مقاومت و انتقال‌پذیری بالایی دارد، گامی مهم در جهت بهبود مدیریت عمر و ایمنی باتری‌ها برداشته است.