विद्युत उपकरणों के समुचित कार्य के लिए लिथियम बैटरी जीवनकाल की सटीक भविष्यवाणी महत्वपूर्ण है।हालाँकि, क्षमता में गिरावट की गैर-रैखिकता और परिचालन स्थितियों की अनिश्चितता के कारण बैटरी जीवनकाल की सटीक भविष्यवाणी करना चुनौतीपूर्ण है।
हाल ही में, प्रोफेसर चेन झोंगवेई और एसोसिएट।चाइनीज एकेडमी ऑफ साइंसेज के डालियान इंस्टीट्यूट ऑफ केमिकल फिजिक्स के प्रो. माओ झियू ने शीआन जियाओतोंग विश्वविद्यालय के प्रो. फेंग जियांगताओ के सहयोग से एक नया गहन शिक्षण मॉडल, कुशल स्व-दृष्टि के साथ दोहरी धारा-दृष्टि ट्रांसफार्मर तैयार किया।लक्ष्य बैटरी के वर्तमान चक्र जीवन (सीसीएल) और शेष उपयोगी जीवन (आरयूएल) की भविष्यवाणी करने के लिए ध्यान तंत्र (डीएस-वीआईटी-ईएसए)।अध्ययन में प्रकाशित किया गया थापरिवहन विद्युतीकरण पर आईईईई लेनदेन.
शोधकर्ताओं ने इसे विकसित किया हैगहन शिक्षण मॉडलचार्जिंग चक्र डेटा की थोड़ी मात्रा का उपयोग करना।इस मॉडल ने कई समय के पैमाने पर छिपी हुई विशेषताओं को पकड़ने और एकीकृत करने के लिए एक दोहरे-धारा ढांचे और एक कुशल आत्म-ध्यान तंत्र के साथ एक दृष्टि ट्रांसफार्मर संरचना को नियोजित किया।
मॉडल बैटरी के सीसीएल और आरयूएल का सटीक अनुमान लगाने में सक्षम था।केवल 15 चार्जिंग चक्र डेटा बिंदुओं के साथ, इसने क्रमशः केवल 5.40% और 4.64% की आरयूएल और सीएलएल भविष्यवाणी त्रुटियां हासिल कीं।इसके अलावा, प्रशिक्षण डेटासेट में शामिल नहीं की गई चार्जिंग रणनीतियों पर परीक्षण किए जाने पर भी मॉडल ने कम भविष्यवाणी त्रुटियों को बनाए रखा, जो इसकी शून्य-शॉट सामान्यीकरण क्षमता को प्रदर्शित करता है।
यह बैटरी जीवनकाल भविष्यवाणी मॉडल पहली पीढ़ी के बैटरी डिजिटल ब्रेन का एक महत्वपूर्ण घटक भी था, जिसे पीबीएसआरडी डिजिट कहा जाता है।इस एल्गोरिदम के साथ एकीकृत प्रणाली ने सटीकता में काफी सुधार किया है।वर्तमान में, बैटरी डिजिटल ब्रेन प्रणाली बड़े पैमाने पर वाणिज्यिक भंडारण के लिए मुख्य ऊर्जा प्रबंधन प्रणाली के रूप में कार्य करती हैइलेक्ट्रिक वाहन, क्लाउड सर्वर और क्लाइंट-साइड एम्बेडेड डिवाइस दोनों पर तैनात करने की क्षमता के साथ।
"दबैटरीजीवनकाल भविष्यवाणी मॉडल कम्प्यूटेशनल लागत के साथ भविष्यवाणी सटीकता को प्रभावी ढंग से संतुलित करता है, जिससे बैटरी डिजिटल ब्रेन के अनुप्रयोग मूल्य में वृद्धि होती हैजीवनकालअनुमान," प्रोफेसर चेन ने कहा। "हम सिस्टम की मजबूती और संसाधन उपयोग को बढ़ाने के लक्ष्य के साथ मॉडल डिस्टिलेशन और प्रूनिंग जैसी तकनीकों का उपयोग करके मॉडल को और अधिक अनुकूलित करने की योजना बना रहे हैं।"अधिक जानकारी:
युनपेंग लियू एट अल, छोटी मात्रा में चार्जिंग चक्रों के आधार पर लिथियम-आयन बैटरियों के लिए गहन शिक्षण संचालित जीवनकाल भविष्यवाणी,परिवहन विद्युतीकरण पर आईईईई लेनदेन(2024)।डीओआई: 10.1109/टीटीई.2024.3434553उद्धरण:
बैटरी जीवनकाल की भविष्यवाणी के लिए नवीन गहन शिक्षण मॉडल विकसित किया गया (2024, 12 सितंबर)12 सितंबर 2024 को पुनः प्राप्तhttps://techxplore.com/news/2024-09-dep-battery-lifespan.html से
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