文章摘要: 電動汽車電池管理系統(tǒng)的核心在于利用人工智能技術(shù)進行數(shù)據(jù)收集、監(jiān)測預(yù)測、狀態(tài)估計、故障診斷及壽命預(yù)測,以提升電池的安全、高效運行及延長使用年限,為電動汽車的發(fā)展提供堅實的技術(shù)支撐。電池是電動汽車的核心部件,而電動汽車的電池管理系統(tǒng)是確保電動汽
電動汽車電池管理系統(tǒng)的核心在于利用人工智能技術(shù)進行數(shù)據(jù)收集、監(jiān)測預(yù)測、狀態(tài)估計、故障診斷及壽命預(yù)測,以提升電池的安全、高效運行及延長使用年限,為電動汽車的發(fā)展提供堅實的技術(shù)支撐。

電池是電動汽車的核心部件,而電動汽車的電池管理系統(tǒng)是確保電動汽車的安全和高效運行方面起著至關(guān)重要的作用。其性能直接影響著電動汽車的續(xù)航里程、安全性和使用年限。包括監(jiān)控電量狀態(tài)(State of Charge,SOC)、健康狀態(tài)(State of Health,SOH)等,并對電池進行充放電管理,以確保電池在安全范圍內(nèi)運行。
數(shù)據(jù)收集與監(jiān)測預(yù)測:利用車載傳感器實時監(jiān)測電池的電壓、電流、溫度和充電狀態(tài)等數(shù)據(jù)。將這些數(shù)據(jù)實時傳輸?shù)皆贫嘶虮镜叵到y(tǒng)進行分析。在行車時可以利用車輛的 GPS 數(shù)據(jù)、加速度數(shù)據(jù)等,結(jié)合電池數(shù)據(jù),對電池的剩余續(xù)航里程進行更準(zhǔn)確的預(yù)測,未來人工智能還可以為個人駕駛員進行個性化定制電池管理,給出最佳充電時段和電門深度。機器學(xué)習(xí)算法:通過歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型,以識別電池性能的模式以深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)技術(shù)等為代表的新一代人工智能技術(shù)在 SOH 預(yù)估中發(fā)揮著重要作用,例如,通過對電池單體與電池系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析,利用人工智能模型可以有效地表征動力電池性能。AI可以提高對電池的SOH預(yù)測準(zhǔn)確性,為成本和耐久性考慮提供更好的決策依據(jù)來預(yù)測電池的健康狀態(tài)。循環(huán)壽命分析:分析電池在不同充放電循環(huán)中表現(xiàn)出來的特性,包括容量損耗速率以及內(nèi)阻變化,從而評估電池的老化程度。AI可以更準(zhǔn)確預(yù)估電池的健康狀態(tài)對于電動汽車的動力電池維護和壽命管理至關(guān)重要。狀態(tài)估計技術(shù):使用卡爾曼濾波等狀態(tài)估計技術(shù),綜合各種傳感器數(shù)據(jù)和模型預(yù)測,實時估計電池的狀態(tài)(如SOC和SOH)。在現(xiàn)有的電動汽車鋰離子電池充電狀態(tài)估計方法中,各種基于人工智能的直接測量技術(shù)被廣泛應(yīng)用。例如,使用庫侖計數(shù)法、支持向量機(SVM)方法和最佳前饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)進行 SOC 估計,并對不同存儲溫度、初始條件和壓力測試下的性能進行比較5。當(dāng)電壓和電流作為輸入時,訓(xùn)練后的模型可以預(yù)測 SOC。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電動汽車電池 SOC 準(zhǔn)確估算方面具有很大潛力,在一個完整的周期內(nèi),其平均絕對偏差(MAE)在 0.5 - 1.4% 的范圍內(nèi)。故障診斷:通過檢測異常行為(如過熱、快速損耗等),結(jié)合大數(shù)據(jù)分析,識別潛在的故障或健康風(fēng)險,提前采取維護措施。人工智能目前已經(jīng)在電池健康精致診斷和故障分析方面受到了大量關(guān)注。例如,通過實時監(jiān)測電池的電壓、電流等參數(shù),利用人工智能算法可以及時發(fā)現(xiàn)電池的潛在故障,并進行準(zhǔn)確的診斷。這有助于提高電動汽車的安全性和可靠性,減少因電池故障造成的事故發(fā)生。壽命預(yù)測模型:建立基于使用習(xí)慣和環(huán)境因素的預(yù)測模型,從而為電池的剩余使用年限提供定量評估。提升在混合動力汽車中熱效率管理,人工智能算法未來將用于混動車輛的能源管理,優(yōu)化電池、燃料和車輛配置,以實現(xiàn)最佳發(fā)動機熱效率和電池充電效率。云計算與大數(shù)據(jù)分析:利用物聯(lián)網(wǎng)(IOT)和人工智能(AI)可以改進對電池狀態(tài)的監(jiān)測,從而實現(xiàn)對電動汽車電池的能量管理優(yōu)化。比如滴滴公司將電動汽車數(shù)據(jù)實時傳輸?shù)皆破脚_,利用算法進行收集和評估,通過監(jiān)測電池電量的磨損情況,同時利用整個車隊的數(shù)據(jù)進行調(diào)整,精確預(yù)測各個電池的壽命,從而實現(xiàn)電池的故障分析與診斷現(xiàn)在人工智能發(fā)展速度和深度已呈爆發(fā)狀態(tài),人工智能在電動汽車電池管理中具有廣闊的應(yīng)用前景,植入合適的AI程序可以幫助車主及生產(chǎn)商更好地管理電池,延長其使用年限,并提高電動汽車的整體性能和安全性。通過不斷優(yōu)化算法、提高數(shù)據(jù)質(zhì)量、加強硬件集成等措施,在多個維度充彰顯人工智能的優(yōu)勢,提高電動汽車電池管理的水平,為電動汽車的發(fā)展提供更加可靠的技術(shù)支持。
人工智能將在電動汽車電池管理中起重要作用
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