隨著時間推移，電池會老化，逐漸失去能量和存儲能力。不過，不同電池之間的老化過程不同，幾乎無法測量或為所有導致電池老化的相互作用機制進行建模。因此，大多數(shù)用于管理充電水平、估計電動汽車續(xù)航里程的系統(tǒng)都會對電池內部工作情況的變化視而不見。

此類系統(tǒng)的運作方式就像醫(yī)生在不了解病人心肺狀況、不了解病人生活環(huán)境、生活方式、壓力對其造成破壞的特殊方式，就給出治療處方。如果大家有用過筆記本電腦或手機，就會知道，隨著時間的推移，對電池剩余壽命的估計往往會與實際情況相去甚遠。

不過，據外媒報道，美國斯坦福大學（Stanford University）的科學家們研發(fā)了一個模型，可實時預測可充電電池的真實狀況。該種新算法將傳感器數(shù)據與鋰離子電池物理降解過程的計算機建模相結合，以預測電池的剩余存儲容量和充電水平。

此種新方法有助于實現(xiàn)尺寸更小的電池組以及讓電動汽車實現(xiàn)更長的續(xù)航里程?，F(xiàn)在，汽車制造商都增加了額外的電池制造成本和材料，如一些稀缺或有毒的材料，以提升電池的儲能，應對未知的電池衰退情況。

據研究人員所說，從實驗中收集來的數(shù)據可以看到，該模型的預測準確性非常高，可以到電池實際壽命的2%以內，也可以讓舊電動汽車電池能夠更容易、更便宜地用于電網存儲能量。

每個電池都有陰極和陽極兩個電極，中間夾著通常是液體的電解質。在可充電鋰離子電池中，鋰離子在充放電過程中會在電極之間來回穿梭。一輛電動汽車會使用成百上千個這樣的電池芯，組裝成一個大電池組，通常占整個汽車成本的30%左右。傳統(tǒng)的電池管理系統(tǒng)通常依賴于假設每個電極中鋰含量不會變化的模型，不過，在現(xiàn)實中，隨著電池退化，鋰會因為副反應而流失。因此，此類假設都來自不準確的模型。

研究人員在設計系統(tǒng)時，不斷更新了鋰濃度的估計值，并為每個電極設計了專用算法，在系統(tǒng)運行時根據傳感器測量值進行調整。之后，研究人員用標準的工業(yè)硬件在現(xiàn)實場景中驗證了算法。

該模型的數(shù)據來自電池管理系統(tǒng)的傳感器，而此類傳感器正在目前上路的電動汽車上運行。研究人員表示：“我們的算法可以集成至當前的技術中，以更智能的方式運行。從理論上講，許多已經上路的汽車都可以在電控單元上安裝此種算法，而且費用很低，更有可能讓汽車制造商將此種算法應用到尚未投產的汽車上?！?/p>

該團隊的實驗主要關注于電動汽車中常用的一種鋰離子電池（鋰鎳錳鈷氧化物電池），以估計電池內部的關鍵變量，如鋰濃度和電池容量。不過，該框架可通用，應該也適用于其他種類的鋰離子電池，并能夠考慮到電池退化的其他機制。
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