中國儲能網(wǎng)訊：美國康奈爾大學Shuangqi Li博士和Fengqi You教授合作在Cell Press細胞出版社交叉學科期刊Nexus上發(fā)表題為“基于AI4Sci的電化學儲能系統(tǒng)研究：多尺度系統(tǒng)工程方法”的文章。該論文系統(tǒng)性地回顧了人工智能在動力電池、電化學儲能系統(tǒng)和電動汽車應用中的現(xiàn)狀與未來前景。重點介紹了人工智能領域研究的前沿，如大語言模型、基礎模型、多模態(tài)學習和少樣本學習，為實現(xiàn)高效可靠的電池與管理系統(tǒng)提供了新的途徑與方案。
研究背景
在全球可持續(xù)發(fā)展的浪潮中，低排放交通運輸作為綠色轉(zhuǎn)型的核心支柱，其重要性日益凸顯。電動汽車，作為這場變革的先鋒，正以前所未有的速度重塑交通版圖。然而，電動汽車的廣泛普及之路并非坦途，其關鍵在于電池技術(shù)的突破，其性能瓶頸成為制約電動汽車發(fā)展和普及的關鍵因素。在此背景下，人工智能技術(shù)以其強大的數(shù)據(jù)處理與分析能力，為電池技術(shù)的革新注入了新活力。生成式人工智能、大語言模型等前沿技術(shù)的融合應用，不僅加速了電池材料的探索與優(yōu)化，還可以精準預測電池性能，優(yōu)化管理系統(tǒng)，展現(xiàn)了巨大的應用前景。然而，人工智能在電化學儲能領域的深入應用亦面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量、算法通用性、跨學科整合及倫理監(jiān)管等多重挑戰(zhàn)。本研究旨在深入剖析人工智能方法在該領域的現(xiàn)狀與未來趨勢，聚焦其在電動汽車中的應用，明確核心挑戰(zhàn)，并提出針對性的解決策略，旨在為低排放交通的未來提供堅實的科學支撐與技術(shù)引領。
核心內(nèi)容
1. 人工智能在電化學儲能領域中的應用
人工智能在電池及電化學儲能領域正發(fā)揮著不可估量的變革性作用。從材料到設備，再到系統(tǒng)優(yōu)化，人工智能技術(shù)貫穿于電池技術(shù)發(fā)展的各個環(huán)節(jié)。生成式人工智能在材料發(fā)現(xiàn)與優(yōu)化方面展現(xiàn)出非凡能力，通過模擬生成并預測新電池材料的電化學性能，極大加速了高性能材料的研發(fā)進程。監(jiān)督學習利用歷史數(shù)據(jù)與模擬分析，精準優(yōu)化電池單元設計，提高能量密度與安全性。此外，強化學習預測電池維護需求，優(yōu)化充電策略，促進清潔能源的應用。一系列人工智能技術(shù)的應用，不僅推動了電池技術(shù)的快速發(fā)展，還提升了電動汽車的性能與可持續(xù)性，為新能源汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展注入了強勁動力。
圖1：人工智能在電化學儲能系統(tǒng)研究中的應用：無監(jiān)督學習、有監(jiān)督學習、強化學習和生成式人工智能
2. 基于人工智能的電池材料和電化學結(jié)構(gòu)研發(fā)
人工智能在電池材料和電化學領域的應用標志著研究范式的重大變革。傳統(tǒng)的電池材料研發(fā)方法通常需要較長的開發(fā)周期和大量資源，而人工智能的整合提供了一種革命性的方法。例如，其在電池和電化學儲能技術(shù)領域的應用包括三維電極微觀結(jié)構(gòu)的重建、電化學性能的預測建模以及衰退機制的解析。此外，人工智能在X射線計算機斷層掃描分析中的應用，極大提高了圖像重建、實時分析、材料分割和故障檢測的能力。進一步，人工智能與機器人技術(shù)的結(jié)合在電池仿真和實驗中也代表了重大發(fā)展，利用機器學習算法預測和引導實驗過程可以實現(xiàn)自動化實驗系統(tǒng)和優(yōu)化實驗規(guī)劃，顯著減少傳統(tǒng)方法所需的時間和資源?？傮w而言，人工智能技術(shù)的整合正在重塑電池材料科學，使研究流程更加高效。
圖2：電池材料科學中的人工智能：三維微觀結(jié)構(gòu)重建、電化學性能預測和衰退機制解析
3. 基于人工智能的電池狀態(tài)估計和壽命預測
在設備層面，狀態(tài)估計和剩余壽命預測對于電池管理至關重要。狀態(tài)估計提供實時數(shù)據(jù)，反應電池剩余電量和功率，是優(yōu)化性能和延長壽命的關鍵。人工智能可以通過從大量包含多樣電池行為的數(shù)據(jù)集中學習電池外特性，在準確和穩(wěn)定預測電池狀態(tài)方面具有顯著優(yōu)勢。近年來，人工智能技術(shù)在預測電池壽命方面也取得了顯著進展。與傳統(tǒng)的電化學技術(shù)相結(jié)合，如電壓松弛分析、阻抗譜分析和充電曲線分析，顯著提高了電池壽命預測的準確性和可靠性。例如，阻抗譜結(jié)合人工智能，能夠快速分析大量的阻抗數(shù)據(jù)，識別復雜的降解模式，提高剩余壽命預測的準確性。人工智能技術(shù)簡化了電池健康預測過程，提供了更高效、成本更低且更精確的方法。
圖3：在電池健康評估與壽命預測中的人工智能：電壓松弛法、阻抗譜和充電曲線分析
4. 基于人工智能的電池全壽命周期管理與優(yōu)化
在交通電氣化領域，優(yōu)化電池壽命周期管理對于提升性能、延長壽命和確保可持續(xù)性至關重要。圖4展示了電動汽車電池的可持續(xù)生命周期管理框架，強調(diào)了人工智能在優(yōu)化各階段的作用，包括電網(wǎng)集成、快速充電、電池再利用和回收策略。人工智能通過精細建模電池材料老化與運行工況之間的耦合關系，可以進一步優(yōu)化快速充電協(xié)議，使其與特定電池工作條件相匹配，減少電池老化。進一步，人工智能驅(qū)動的決策支持系統(tǒng)在管理退役電池生命周期中起到了關鍵作用，自動化地確定電池何時從車輛使用中退役、用于電網(wǎng)儲能或回收。
圖4：基于人工智能的電動汽車動力電池全生命周期管理與優(yōu)化：從電網(wǎng)整合到回收利用
5. 未來發(fā)展新機遇
我們進一步探討了電化學儲能中人工智能應用的前沿領域，指出了未來可能的突破和趨勢，以及主要面臨的六大挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)的可用性和質(zhì)量、算法適應性、跨學科整合、監(jiān)管和倫理、以及模型復雜性。為應對這些挑戰(zhàn)，我們提出了一系列有針對性的解決方案，以充分發(fā)揮人工智能在該領域的變革潛力，包括：數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡基礎設施、大語言模型、基礎模型、多模態(tài)機器學習以及少樣本學習。在電化學儲能研究中，數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡基礎設施對于人工智能驅(qū)動的方法至關重要。通過建立先進的數(shù)據(jù)基礎設施，跨機構(gòu)和行業(yè)共享數(shù)據(jù)，可以深入理解電池性能和衰退機理，有助于開發(fā)更高效的電池技術(shù)。未來，人工智能研究人員與電池專家之間的合作至關重要，以確保人工智能模型針對電化學儲能領域的獨特挑戰(zhàn)進行優(yōu)化，并滿足社會價值和消費者期望。
圖5：基于人工智能的電化學儲能研究：大型語言模型、基礎模型、多模態(tài)機器學習和少樣本學習
論文總結(jié)
人工智能作為促進科學進步的強大推動力，影響著幾乎技術(shù)、工程和社會生活的各個方面，毫無疑問，它為推動社會的可持續(xù)性發(fā)展提供了機遇，包括通過交通電氣化徹底改變我們的出行方式。本文全面探討了人工智能與電化學儲能系統(tǒng)的高效整合方法，特別是其在電動汽車中的應用。通過文獻綜述，文章強調(diào)了人工智能在各類電池技術(shù)中的變革性作用——從材料發(fā)現(xiàn)和電化學結(jié)構(gòu)設計到生命周期管理及與智能電網(wǎng)整合。值得一提的是，盡管人工智能在儲能系統(tǒng)的研發(fā)與管理方面展示出了巨大的潛力，但數(shù)據(jù)管理、隱私問題以及可解釋的人工智能模型的開發(fā)等挑戰(zhàn)依然存在。展望未來，研究應著眼于數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡基礎設施、大語言模型、基礎模型、多模態(tài)機器學習和少樣本機器學習等領域。
