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快速充電（簡(jiǎn)稱(chēng)“快充”）是電動(dòng)汽車(chē)普及的重要支撐，同時(shí)也被視為損害電池壽命的隱形代價(jià)。如今，來(lái)自瑞典查爾姆斯理工大學(xué)與新西蘭惠靈頓維多利亞大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)，開(kāi)發(fā)出一種基于人工智能（AI）的快充策略，可根據(jù)電池健康狀況實(shí)時(shí)調(diào)整充電過(guò)程，在不增加充電時(shí)間的情況下，將電動(dòng)汽車(chē)電池壽命延長(zhǎng)近23%。研究成果發(fā)表于最新一期《IEEE交通電氣化匯刊》。

電動(dòng)汽車(chē)電池使用壽命通常為8至15年，具體取決于使用強(qiáng)度和充電習(xí)慣。當(dāng)前主流快充系統(tǒng)通常采用固定的電流和電壓參數(shù)，無(wú)論電池是全新?tīng)顟B(tài)，還是已經(jīng)使用多年，充電方式幾乎都相同。實(shí)際上，隨著電池老化，其內(nèi)部電化學(xué)環(huán)境會(huì)持續(xù)變化，對(duì)高電流的承受能力也會(huì)下降。如果繼續(xù)沿用統(tǒng)一的充電策略，容易造成額外損耗。

其中最棘手的問(wèn)題之一，是“鋰沉積”現(xiàn)象?？斐鋾r(shí)，大電流會(huì)快速將鋰離子推入電池內(nèi)部，部分鋰離子來(lái)不及嵌入電極材料結(jié)構(gòu)，便會(huì)直接在電極表面析出形成金屬鋰。這種現(xiàn)象反復(fù)發(fā)生后，不僅會(huì)造成容量衰減、續(xù)航縮短，還可能形成枝晶刺穿隔膜，帶來(lái)短路風(fēng)險(xiǎn)。

為解決這一問(wèn)題，團(tuán)隊(duì)采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練AI模型。他們建立了市場(chǎng)常見(jiàn)電動(dòng)車(chē)電池的數(shù)字模型，并模擬影響充電速度和電池壽命的關(guān)鍵參數(shù)，讓AI在虛擬環(huán)境中不斷嘗試不同充電策略。系統(tǒng)則逐漸學(xué)會(huì)在速度與損耗之間找到最佳平衡。

經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后，AI能夠根據(jù)電池當(dāng)前剩余電量、使用年限以及整體健康狀況，實(shí)時(shí)決定充電電流大小。測(cè)試結(jié)果顯示，新方法將電池壽命延長(zhǎng)了約23%，而充電時(shí)間僅變化幾秒鐘，幾乎可以忽略不計(jì)。

這項(xiàng)技術(shù)的優(yōu)勢(shì)在于推廣門(mén)檻較低。原則上，只需通過(guò)車(chē)輛電池管理系統(tǒng)的軟件更新即可部署，不需要新增硬件設(shè)備。