AI与模型设计在电池容量评估中的应用及集成开发

"人工智能与基于模型设计在电池容量评估中的应用" 在现代电子设备和可再生能源存储系统中，电池性能的评估至关重要，特别是电池的荷电状态（SOC）。本报告主要探讨了如何运用人工智能（AI）技术和基于模型设计（Model-Based Design, MBD）来改善电池容量的评估。演讲者马文辉来自MathWorks，他详细阐述了这两种技术在电池管理系统（BMS）中的应用。 电池荷电状态（SOC）是衡量电池剩余能量的关键指标，它定义为当前可用电荷量与额定电荷量的比例。准确的SOC估计对于电池的寿命、安全性和效率具有决定性的影响。然而，由于SOC无法直接测量，我们需要依赖间接方法，如扩展的卡尔曼滤波器进行估算。 传统的SOC估算方法，如扩展的卡尔曼滤波，需要建立详尽的电池物理模型，这需要大量计算且在复杂系统中可能难以准确建模。相比之下，数据驱动的方法，如机器学习和深度学习模型，能够通过历史运行数据进行训练，实现对SOC的预测。这种方法不依赖于电池模型，反应速度快，但可能存在可解释性不足的问题。 AI与MBD的集成开发流程涉及多个步骤，包括数据清洗、模型设计、与嵌入式设备的集成、参数调整、复杂系统的模拟以及硬件系统验证。MATLAB和Simulink这样的工具可以用于数据预处理和仿真测试，加速AI算法的训练，并确保系统的一致性和兼容性。 通过将AI模型融入MBD流程，可以利用实时数据来优化电池性能的预测。这一过程可以促进模型的持续改进，确保在边缘设备、云端以及桌面环境下的数据生成和验证，从而提高电池容量评估的准确性和可靠性。 人工智能和基于模型设计的结合为电池容量评估提供了新的可能性。这种融合不仅提高了SOC估算的精度，还简化了复杂系统的建模，减少了计算负担，使BMS能够更好地适应不同工作条件和应用场景，推动了电池技术在新能源领域的发展。