鋰電池管理系統AI算法研究
本項目聚焦于鋰電池管理系統在智能化監測與預測中的關鍵痛點,尤其擬面向電池容量衰減預測、SOC/SOH估計不準、電池剩余時間不準確、MAP/SOP估算等方面。通過引入人工智能算法,構建融合機器學習與深度學習的電池狀態預測模型,擬實現高精度SOC(荷電狀態)與SOH(健康狀態)估計的優化,提升電池管理系統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據構建訓練集,采用輕量級線性回歸模型及改進型人工神經網絡進行建模優化,并結合特征工程技術提高預測精度。同時,設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行,降低對計算資源的依賴。
在競爭優勢方面,項目成果具備算法輕量化、部署便捷、預測準確度高、兼容性強等特點,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BMS方案,該AI算法可顯著提升電池使用效率與壽命,精準估算SOC/SOH,降低維護成本。
目前項目成果已在合作企業內部儲能設備中開展應用測試,初步反饋表明荷電狀態預測準確度提升40%左右,電池健康度準確度提升40%左右,系統響應及時,具備較高實用性和推廣價值。專家評審一致認為,該項目在智能電池管理系統方向具有較強的創新性和實際應用前景。
西南大學
2025-05-12