Выбирая электромобиль, мы часто думаем: «А хватит ли батареи на долгие годы?» Быстрая зарядка сильно ускоряет деградацию аккумулятора, а без неё дальние поездки превращаются в мучение. Учёные из Технологического университета Чалмерса в Швеции нашли изящное решение: они научили искусственный интеллект подстраивать процесс зарядки под реальное «здоровье» батареи. Результат впечатляет — срок службы аккумулятора вырос почти на 23%, при этом время зарядки осталось практически прежним. И всё это можно внедрить простым обновлением программного обеспечения автомобиля.
При быстрой зарядке в батарею вгоняют большой ток, что провоцирует вредные химические реакции. Одна из самых опасных — литиевое покрытие (lithium plating): металлический литий осаждается на электродах вместо того, чтобы аккуратно встраиваться в структуру. Со временем это снижает ёмкость и может даже привести к короткому замыканию. Чем старше батарея, тем выше риск. При этом сегодняшние зарядные системы используют одни и те же параметры тока и напряжения независимо от возраста и состояния аккумулятора.
Как работает новая ИИ-стратегия
Исследователи под руководством профессора Чанфу Цзоу (Changfu Zou) и его коллеги Мэн Юаня (Meng Yuan) разработали алгоритм на основе обучения с подкреплением. ИИ в реальном времени анализирует химическое состояние батареи, степень заряда, температуру и другие параметры, а затем подбирает оптимальный ток для каждой конкретной зарядки. Модель обучалась на цифровом двойнике одной из самых распространённых батарей электромобилей.
«Мы показали, что можно заряжать почти так же быстро, как сейчас, но при этом значительно меньше изнашивать батарею», — объясняет Мэн Юань.
В тестах новая стратегия не только сохранила скорость зарядки, но и заметно снизила скорость деградации. При этом алгоритм учитывает, что со временем батарея меняется, и адаптирует процесс под её текущее «здоровье».
Простота внедрения и большие перспективы
Самое приятное — новую стратегию не нужно внедрять аппаратно. Достаточно обновить программное обеспечение системы управления батареей (BMS). Для разных типов аккумуляторов алгоритм можно быстро адаптировать с помощью transfer learning — ИИ уже «знает» базовые принципы и лишь подстраивается под конкретную химию.
Для автопроизводителей это означает меньшие гарантийные расходы, более высокую остаточную стоимость машин и экономию критически важного сырья. Для водителей — спокойствие, что батарея прослужит дольше, а дальние поездки не превратятся в лотерею.
Исследование опубликовано в журнале IEEE Transactions on Transportation Electrification.
