研電動車電池二次應用 嶺大學者獲最佳論文獎

2024-11-15 11:10

唐曉鵬與研究團隊訓練名為「卷積神經網絡」的AI深度學習模型。
唐曉鵬與研究團隊訓練名為「卷積神經網絡」的AI深度學習模型。

為將電動車退役的鋰離子電池二次應用,達至節能減排的目的,嶺南大學科學教研組助理教授唐曉鵬與上海理工大學組成研究團隊,通過人工智能(AI)研發嶄新的電池檢測方法,篩選已退役但壽命表現良好的電動車電池,用於能源儲存和備用電池等電力需求較低的地方,緩解能源危機和減少環境污染。該研究論文近日在IEEE期刊發布,並在IEEE的學術會議中獲頒「最佳論文獎」。

嶺南大學科學教研組助理教授唐曉鵬與上海理工大學組成研究團隊,通過人工智能(AI)研發嶄新的電池檢測方法。
嶺南大學科學教研組助理教授唐曉鵬與上海理工大學組成研究團隊,通過人工智能(AI)研發嶄新的電池檢測方法。
,篩選已退役但壽命表現良好的電動車電池,用於能源儲存和備用電池等電力需求較低的地方。
,篩選已退役但壽命表現良好的電動車電池,用於能源儲存和備用電池等電力需求較低的地方。
緩解能源危機和減少環境污染。
緩解能源危機和減少環境污染。
該研究論文近日在IEEE期刊發布,並在IEEE的學術會議中獲頒「最佳論文獎」。
該研究論文近日在IEEE期刊發布,並在IEEE的學術會議中獲頒「最佳論文獎」。
團隊解釋,基於安全性和續航力的考慮,當電動車的電池容量衰減至原有值的80%時,就必須退役。
團隊解釋,基於安全性和續航力的考慮,當電動車的電池容量衰減至原有值的80%時,就必須退役。

 

唐曉鵬與研究團隊訓練名為「卷積神經網絡」的AI深度學習模型,取得電池前3個充電迴圈周期資料,並對38個不同壽命的電池樣本進行測試驗證,再運用模型將壽命值良好且相同的電池歸類,從而更有系統地選出可二次應用的電池。

團隊解釋,基於安全性和續航力的考慮,當電動車的電池容量衰減至原有值的80%時,就必須退役,將退役電池二次應用於電力需求較低的地方,例如用作能源儲存和備用電源,有助緩解能源危機和環境污染。該篇名為《以壽命為基礎的電池分類 促進二次應用》的論文,在第25屆IEEE中國系統仿真技術及其應用學術會議中,獲得最佳論文獎。

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