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【报告7380】基于人工智能和机器学习的电池管理系统

智能座舱与自动驾驶  · 公众号  ·  · 2025-01-24 20:30

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指导整个搜索过程中指导解决方案,即使他们不能保证找到最好的解决方案。元启发式算法可应用于各种优化问题,包括优化、连续优化和多目标优化。
算法的一些例子包括遗传算法(GA)受选择概念的启发,操作于一个解决方案的种群,如交叉、突变和选择。模拟退火(SA)从冶金学中的退火过程中获得灵感,从一个溶液开始。允许接受较差的解,以避免陷入局部最优。
图5:数据驱动的身份验证

图6:延长生命周期
在多电池电池中,采用元启发式算法来控制或平衡单个电池的电压。电池的平衡对于防止特定电池的过放电/过充电以增加电池的健康状况更为重要。它有助于延长电池的使用寿命,确保电池不必要的压力。采用元启发式算法来分配功耗负荷。它可以在实时变化的条件下去适应和调整他们的策略。这可以帮助利用最大的电池容量,而不损害其健康状况。这包括在充放电过程中优化电荷状态(SOC)水平,以最有效地利用可用能源。
电动汽车:
在电动移动性领域,电池管理系统中的人工智能和ML优化了电动汽车电池的性能和寿命。预测分析有助于准确地估计电荷状态(SOC),允许有效的能源使用和范围预测。基于机器学习的自适应充电策略有助于延长电池寿命,解决了电动汽车可持续性的一个关键方面。
可再生能源储存:
电池系统在储存太阳能和风能等可再生能源的能源方面起着至关重要的作用。A智能和ML通过预测能源需求、优化充放电周期和适应可变的可再生能源输入来提高这些存储系统的效率。这有助于电网的稳定,并促进了可再生能源与电网的整合。
结论
在不断变化的电池技术领域,人工智能(AI)和机器学习(ML)在电池管理系统(BMS)中的结合已经成为游戏规则的改变者。充电状态(SOC)和健康状态(SOH)的关键方面对于确定电池的有效性和耐用性至关重要,技术的集成彻底改变了我们对这些因素的理解和管理。传统上,SOC的估算依赖于经常无法捕捉电池行为动态的算法。然而,随着人工智能和ML的引入,SOC监测已经达到了一定的精度。受类似人脑网络启发的算法现在分析了一系列影响因素,如温度充电/放电率和历史使用模式。这允许实时适应充电条件,从而准确预测SOC。嵌入电池管理系统中的智能还扩展到了解电池的健康状况或SOH。BMS就像医生一样,利用AI和ML技术来评估电池的适用性。这种积极主动的方法能够识别最终有助于优化性能和延长使用寿命的问题。人工神经网络(ANN)在这一范式转变中发挥着至关重要的作用。凭借其处理大型数据集和学习复杂模型的能力,ANN确保了电池温度的准确预测。这不仅增强了BMS的决策能力,而且提高了电池系统的整体效率。此外,遗传算法和模拟退火等元启发式算法的结合进一步优化了充电和放电模式。通过最大限度地提高能源效率并将负载均匀分布在电池单元上,这些算法积极促进SOC的有效管理,最终增强电池健康。

……

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