人工智能模型提高电池诊断效率

快速阅读: 据《清洁技术》称，国家可再生能源实验室开发的物理信息神经网络（PINN）结合AI与物理建模，通过传统模型训练验证，生成开源模型以助电池老化研究和寿命评估。此研究推动电池技术发展，为行业提供工具，助力高效设计优化电池系统，开辟能源存储新路径。

国家可再生能源实验室（NREL）开发的一种物理信息神经网络（PINN）代理模型，将人工智能的预测能力与基于物理建模的精确性相结合。这项分两部分发表于《能源存储期刊》的研究展示了研究人员如何通过传统SPM（单粒子模型）和P2D（二维伪元模型）来训练和验证PINN代理模型。这种方法使NREL的研究团队能够针对多种电池内部特性进行训练，由此生成的开源模型有助于深入理解电池老化过程中的变化，并能快速评估电池在其他环境下的使用寿命。

这项研究不仅推动了电池技术的发展，还为行业提供了宝贵的工具。借助这些开源模型，工程师和科学家可以更高效地设计和优化电池系统，确保其在各种复杂工况下表现出色。这种创新方法既体现了对基础科学的尊重，也展现了现代科技融合带来的巨大潜力，为未来的能源存储解决方案开辟了新路径。

(以上内容均由Ai生成)