锂离子电池是向可持续能源转型的关键组成部分。据外媒报道，英国坎特伯雷大学（Canterbury Christ Church University）工程、技术和设计学院的研究团队开发出基于聚类的学习模型（CBLM），在锂离子电池性能管理方面取得新进展。该研究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）估算，尤其是用于二次寿命应用的锂离子电池。
图片来源：《Journal of Energy Storage》
锂离子电池的高效和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为基础设施提供可再生能源至关重要。该领域的一个关键挑战是如何准确估算SOC，因为误判SOC会导致过度充电或深度放电，而这两者都会显著降低电池的性能和使用寿命。
SOC估算面临的挑战
SOC就像蓄电池的燃油表。正如驾驶员不希望意外耗尽燃油一样，防止电池耗尽或充电超过安全限度也至关重要。准确估算SOC对于确保电池的使用寿命和安全性至关重要，特别是在电动汽车和大型储能系统中。
研究人员发表在期刊《能源存储》（Journal of Energy Storage）上的研究通过新方法解决了这一挑战。研究人员开发出基于聚类的学习模型（CBLM），将K-Means聚类与长短期记忆（LSTM）网络相结合。聚类可以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估算的精度得到了显著提高。该模型的一个关键特征是质心邻近度选择机制，它能够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
研究人员利用特斯拉Model 3使用的2170型锂离子电池的数据对该方法进行了测试。结果非常显著，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，误差降低60%以上，证明了其在实际应用中的鲁棒性和可靠性。
为了了解其实际影响，研究人员进一步研究了改进SOC估算对电池健康和经济性能的影响。在能源套利应用中，研究人员使用二次寿命电动汽车电池退化模型将CBLM模型与标准LSTM模型进行了比较。
增强的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取得了显著改善，特别是在高深度充电和放电情况下。从经济上讲，这种方法能够提高7年内的盈利能力，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。这种方法能够适用于各种操作环境，使其成为追求可持续能源解决方案的通用工具。
这一进步标志着向可持续能源未来迈出了重要一步。研究人员目前正在寻求与行业伙伴合作，将这一创新从实验室研究转化为实际应用。总之，增强SOC估算有助于使电池更智能、更可靠以及更安全，推动世界向清洁能源的方向发展。
