智能技术赋能电池健康管理，突破传统局限实现高效评估

智能技术赋能电池健康管理，突破传统局限实现高效评估

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https://www.sohu.com/a/683277452_120370286

2.

https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_13238875

3.

https://www.bit.edu.cn/xww/xzw/xsjl1/4a9339912abc4103b822bb30aa8b55a7.htm

4.

https://me.bit.edu.cn/szdw/jsml/jlgcx/ddjlgcjzzx/bssds4/fc60fc69a21a4ba0bdadd2245e876a13.htm

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http://battery.dicp.ac.cn/info/1026/1475.htm

6.

https://bit.edu.cn/publish/bit/xww/xzw/xsjl1/a148563.htm

近日，北京理工大学电动车辆国家工程研究中心孙逢春院士团队在电池健康管理领域取得重大突破。其最新研究成果发表于《自然通讯》，提出了一种基于深度学习的电池健康状态评估方法，该方法无需额外老化实验即可实现高精度的电池状态监测。

锂离子电池作为新能源汽车和电化学储能系统的核心供能部件，其性能衰退问题一直困扰着行业的发展。传统的电池健康状态评估方法依赖于全寿命周期的老化实验，耗时长且成本高，严重阻碍了新技术的快速应用。

孙逢春院士团队设计了一个创新的深度学习框架，该框架能够直接利用已有电池数据来评估新电池的健康状态。框架集成了多个深度神经网络，通过群体估计降低训练不确定性，并针对每个网络进行了特征分布差异最小化设计，以促进知识迁移。

经过5款电池（共71,588个样本）的交叉验证，该框架展现出卓越的性能：在没有新电池全寿命周期老化实验数据的情况下，能够确保89.4%样本的估计绝对误差在3%以内，98.9%样本的估计绝对误差在5%以内，最大误差控制在8.87%以内。更值得一提的是，该方法仅需约0.7小时的训练时间，即可替代耗时数月甚至数年的传统老化实验。

无独有偶，中国科学院大连化学物理研究所与双登集团也于近期联合发布了新一代智能电池管理系统——电池数字大脑PBSRD Digit 2.0。该系统通过AI算法与电池管理技术的深度融合，实现了多层级、多维度的故障预警，将预警时效从分钟级提升至天级。

电池数字大脑PBSRD Digit 2.0具备全面监测与精准预警、多级保护与高效管理、协同计算与联动优化等核心优势。系统通过实时监控电池电压、温度、内阻等关键参数，构建了完善的故障预警机制，并通过云端与边缘计算的协同工作，实现了高效管理。

智能电池管理技术的突破正在加速从实验室走向产业化应用。孙逢春院士团队的研究成果为电池管理算法的快速开发提供了全新思路，而电池数字大脑PBSRD Digit 2.0已在西藏大储电站和华北工商储能电站等多个项目中成功部署，显著提升了系统的稳定性和安全性。

这些技术突破不仅优化了电池的使用效率和寿命，还降低了运维成本，为新能源汽车和储能行业的发展注入了新的动力。随着智能技术的不断进步，我们有理由相信，未来的电池管理系统将更加智能、高效和可靠，为实现碳中和目标提供强有力的技术支撑。