用機器學習預測電池壽命,助降低開發成本

作者 | 發布日期 2022 年 05 月 10 日 14:00 | 分類 能源科技 , 電力儲存 , 電池 Telegram share ! follow us in feedly


比起知道自己的壽命,許多人可能對手機電池壽命還比較有興趣,最近美國科學家便想透過機器學習來愈測電池的壽命。

現階段電池壽命多長,取決於使用方式、以及電池設計和化學成分,時至今日還沒有一個很好的辦法可以知道這顆電池可以使用多久,偏偏人們往往想要知道,自己多久才要買新的電池。

美國能源部(DOE)阿貢國家實驗室運算科學家 Noah Paulson表示,無論是從手機、電動車還是電網級儲能系統,針對不同類型的電池應用,電池壽命都是非常重要的資料。然而電池壽命長達好幾年,阿貢國家實驗室電化學家 Susan “Sue” Babinec 也補充,目前評估電池容量衰減速度的唯一方法,便是實際讓電池開始充放電循環,但成本非常高也很花時間。

對此阿貢國家實驗室團隊想利用機器學習的力量,來預測各種不同電池化學物質的壽命。團隊首先收集 300 個電池實驗數據,其中那些電池包含六種不同化學成分,讓科學家可以確定不同電池的循環壽命,隨後再透過機器學習演算法,先訓練電腦程式推斷初始資料,再套用到另一組資料上。

Babinec 指出,進一步研究有機會推導出鋰離子電池的未來,畢竟透過在已知的化學物質上訓練演算法,電腦之後也能預測其他化學物質的電池應用潛力,就某方面來說,該系統可能有助於為之後的電池材料指路、提供新材料和改進方向。

Babinec 認為機器學習可以加速電池材料的開發和測試,之後不用再實際測試新材料的循環壽命,可以先用該系統來預測它的壽命,然後再決定是否要繼續投資下去。

(首圖來源:pixabay