鋰電池管理系統(tǒng)AI算法研究
本項目聚焦于鋰電池管理系統(tǒng)在智能化監(jiān)測與預(yù)測中的關(guān)鍵痛點，尤其擬面向電池容量衰減預(yù)測、SOC/SOH估計不準(zhǔn)、電池剩余時間不準(zhǔn)確、MAP/SOP估算等方面。通過引入人工智能算法，構(gòu)建融合機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的電池狀態(tài)預(yù)測模型，擬實現(xiàn)高精度SOC（荷電狀態(tài)）與SOH（健康狀態(tài)）估計的優(yōu)化，提升電池管理系統(tǒng)的智能水平與安全性。
解決方案方面，項目基于實地檢測磷酸鐵鋰電池充放電數(shù)據(jù)構(gòu)建訓(xùn)練集，采用輕量級線性回歸模型及改進(jìn)型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模優(yōu)化，并結(jié)合特征工程技術(shù)提高預(yù)測精度。同時，設(shè)計適用于邊緣計算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平臺實時運(yùn)行，降低對計算資源的依賴。
在競爭優(yōu)勢方面，項目成果具備算法輕量化、部署便捷、預(yù)測準(zhǔn)確度高、兼容性強(qiáng)等特點，特別適用于電力儲能、電動汽車等對安全性和可靠性要求高的場景。相比傳統(tǒng)BMS方案，該AI算法可顯著提升電池使用效率與壽命，精準(zhǔn)估算SOC/SOH，降低維護(hù)成本。
目前項目成果已在合作企業(yè)內(nèi)部儲能設(shè)備中開展應(yīng)用測試，初步反饋表明荷電狀態(tài)預(yù)測準(zhǔn)確度提升40%左右，電池健康度準(zhǔn)確度提升40%左右，系統(tǒng)響應(yīng)及時，具備較高實用性和推廣價值。專家評審一致認(rèn)為，該項目在智能電池管理系統(tǒng)方向具有較強(qiáng)的創(chuàng)新性和實際應(yīng)用前景。
西南大學(xué)
2025-05-12
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