Mô hình AI nâng cao độ chính xác dự đoán tuổi thọ pin lithium lên 87%

Các nhà nghiên cứu đã phát triển một mô hình AI lai giúp cải thiện đáng kể độ chính xác trong việc dự đoán tuổi thọ còn lại (RUL) của pin lithium-ion, đạt mức cải tiến lên đến 87,27% so với các phương pháp truyền thống. Mô hình này tích hợp mạng nơ-ron tích chập (CNN) để trích xuất đặc trưng, đơn vị hồi tiếp có cổng (GRU) để dự báo chuỗi thời gian, và bộ lọc hạt để điều chỉnh lỗi dự đoán và ổn định kết quả đầu ra. Bằng cách tiền xử lý dữ liệu pin với phương pháp phân rã phổ nghiệm tổ hợp hoàn chỉnh có nhiễu thích nghi, hệ thống hiệu quả trong việc loại bỏ nhiễu đồng thời giữ lại các mẫu suy giảm. Cách tiếp cận lai này khắc phục những hạn chế của các mô hình chỉ dựa trên vật lý hoặc dữ liệu, cung cấp dự đoán dài hạn đáng tin cậy và ổn định hơn ngay cả khi dữ liệu bị hạn chế hoặc nhiễu. Kiểm tra trên các bộ dữ liệu chuẩn từ NASA và CALCE đã chứng minh hiệu suất vượt trội của mô hình so với các GRU đơn lẻ, bộ lọc hạt và các mô hình lai đơn giản hơn. Độ chính xác được cải thiện trong dự đoán RUL có ý nghĩa thực tiễn đối với xe điện, lưu trữ lưới điện và thiết bị điện tử tiêu dùng bằng cách giảm thiểu sự cố pin bất ngờ, hạ thấp chi phí bảo trì và nâng cao an toàn. Mô hình này