Інноваційні AI-моделі оптимізують діагностику батарей
Нові технології в діагностиці батарей: впровадження штучного інтелекту
Дослідники NREL розробили і продемонстрували унікальну модель нейронної мережі, що дозволяє прогнозувати стан батарей майже в 1,000 разів швидше за традиційні методи.
Штучний інтелект у вирішенні проблеми зношування батарей
Надійність енергетичних систем багато в чому залежить від ефективності роботи батарей. Зокрема, літій-іонні батареї повинні витримувати тривалий вплив часу, циклів зарядки та зовнішніх умов, що призводять до поступового зношування. Для оптимізації експлуатаційних характеристик батарей важливо розуміти їхній стан.
Дослідники NREL впровадили передову модель фізично обґрунтованої нейронної мережі (PINN), яка здатна виконувати діагностику стану батареї значно швидше за стандартні моделі. Це дозволяє новому поколінню систем зберігання енергії досягти більшої ефективності.
Ефективність та майбутнє досліджень
PINN замінює традиційні фізичні моделі, які потребують значних ресурсів, використовуючи штучний інтелект для аналізу складних, нелінійних наборів даних. Такий підхід не лише підвищує ефективність діагностики зношування, а й відкриває можливості для масштабного впровадження технологій з управління збереженням енергії.
Зняття обмежень на комп’ютерні ресурси для діагностики батарей відкриває шлях до широкомасштабного застосування моделі PINN, що забезпечує швидке оцінювання стану батареї у будь-яких умовах.
