據(jù)外媒報(bào)道，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)的一支研發(fā)團(tuán)隊(duì)提議，利用人工智能優(yōu)化算法來評估電動汽車車載電池組的健康狀況，該方法是種新的電池健康度評估方法。該團(tuán)隊(duì)在《電源學(xué)報(bào)》（Journal of Power Sources）發(fā)表了一篇文章以介紹其研究工作。

在電動汽車應(yīng)用中，準(zhǔn)確評估電池組健康狀況是件很重要的事情，其原因包括：可獲得電池組的動態(tài)響應(yīng)并提升其安全可靠性。然而，電池充放電性能及電池組工作環(huán)境各不相同，這使得評估電池組的健康狀況變得很難。研究人員將電池組健康狀況定義為電池組最大能量存儲的變化，其中包含了所有電芯的信息：電池容量，荷電狀態(tài)（SOC）與開路電壓間的關(guān)聯(lián)性及電池的不一致性。

為預(yù)計(jì)電池組的健康狀況，該團(tuán)隊(duì)采用了粒子群優(yōu)化遺傳算法（particle swarm optimization－genetic algorithm）。基于實(shí)驗(yàn)結(jié)果，該團(tuán)隊(duì)使用粒子濾波預(yù)估電池荷電狀態(tài)以及開路電壓，以避免在電池終端電壓測量中產(chǎn)生噪音影響及漂移電流。該團(tuán)隊(duì)還采用了遞歸最小二乘算法（A recursive least square method）提升了電池的容量。

據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該測試方法在實(shí)際操作中可預(yù)估電池狀態(tài)，并具有高度的準(zhǔn)確性。（本文圖片選自thedrive．com）