中國(guó)儲(chǔ)能網(wǎng)訊：
摘 要 隨著大規(guī)模儲(chǔ)能系統(tǒng)和電氣設(shè)備的不斷適應(yīng)，電池和超級(jí)電容器(supercapacitors)的儲(chǔ)能能力面臨著越來(lái)越多的需求和挑戰(zhàn)。其中漫長(zhǎng)的研發(fā)周期及低效率的材料篩選是儲(chǔ)能材料(energy storage materials，ESM)開發(fā)的兩大難題，將人工智能(artificial Intelligence，AI)應(yīng)用于ESM的研發(fā)是解決該問題的新方案。而機(jī)器學(xué)習(xí)(machine Learning，ML)作為AI的子領(lǐng)域，已被證明是從數(shù)據(jù)中獲得見解的強(qiáng)大工具，ML可以挖掘大數(shù)據(jù)背后有價(jià)值的信息和隱含的關(guān)聯(lián)，有助于揭示ESM的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)或性質(zhì)與性能關(guān)系，大大加快了ESM的研發(fā)和篩選，同時(shí)AI為儲(chǔ)能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和運(yùn)行提供了先進(jìn)的預(yù)測(cè)工具。因此，未來(lái)AI與儲(chǔ)能技術(shù)的融合研究將是值得關(guān)注的新興領(lǐng)域。本文首先闡述了AI的關(guān)鍵技術(shù)框架，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)以及可解釋的人工智能(XAI)。然后從ESM設(shè)計(jì)、識(shí)別篩選和性能預(yù)測(cè)三個(gè)方向出發(fā)，分別總結(jié)了AI在這些儲(chǔ)能領(lǐng)域的最新研究進(jìn)展，包括機(jī)器學(xué)習(xí)在儲(chǔ)能材料研究中常用的數(shù)據(jù)庫(kù)列表，并分析了這一融合技術(shù)對(duì)智能電網(wǎng)優(yōu)化、可再生能源集成與管理的貢獻(xiàn)。最后，本文展望了AI與儲(chǔ)能技術(shù)的融合面臨的機(jī)遇挑戰(zhàn)，以及未來(lái)需要重點(diǎn)關(guān)注的研究方向。
關(guān)鍵詞 人工智能；儲(chǔ)能；融合；智能電網(wǎng)；可再生能源
從化石燃料向可再生能源過(guò)渡是一項(xiàng)嚴(yán)峻的全球挑戰(zhàn)，它要求在材料、設(shè)備和系統(tǒng)層面上取得進(jìn)步，以有效收集、儲(chǔ)存、轉(zhuǎn)換和管理可再生能源。隨著電力需求和可再生能源的增加，儲(chǔ)能系統(tǒng)成為能源行業(yè)的重要組成部分。電池和超級(jí)電容器等儲(chǔ)能設(shè)備面臨著越來(lái)越大的需求和挑戰(zhàn)。其中，儲(chǔ)能材料(energy storage materials，ESM)的開發(fā)面臨兩大難題，即漫長(zhǎng)的研發(fā)周期和低效率的材料篩選。這兩個(gè)問題直接影響著儲(chǔ)能系統(tǒng)的性能和可持續(xù)性。因此，儲(chǔ)能領(lǐng)域急需創(chuàng)新性的解決方案，以提高儲(chǔ)能設(shè)備的效率和降低成本。
人工智能(AI)作為一項(xiàng)引領(lǐng)科技潮流的前沿技術(shù)，在可再生能源系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和優(yōu)化中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。許多人工智能方法和技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于能源領(lǐng)域，例如發(fā)電預(yù)測(cè)、能效監(jiān)測(cè)、儲(chǔ)能和能源系統(tǒng)的整體設(shè)計(jì)。在儲(chǔ)能領(lǐng)域，引入AI技術(shù)為儲(chǔ)能材料的研發(fā)和應(yīng)用提供了新的契機(jī)。特別是，新興的機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)是人工智能的一個(gè)子領(lǐng)域，能夠評(píng)估和分析大數(shù)據(jù)中的隱藏規(guī)則，能夠有效揭示關(guān)鍵材料的結(jié)構(gòu)與性能之間的關(guān)系，從而加速儲(chǔ)能材料的設(shè)計(jì)和性能優(yōu)化。
因此，將人工智能與儲(chǔ)能技術(shù)融合是未來(lái)研究的一個(gè)重要方向，尤其在材料設(shè)計(jì)、識(shí)別分類、篩選和性能預(yù)測(cè)方面。AI加速了儲(chǔ)能材料的發(fā)現(xiàn)和優(yōu)化，可以更加精準(zhǔn)地了解儲(chǔ)能材料的結(jié)構(gòu)與性能關(guān)系，有助于解決漫長(zhǎng)的研發(fā)周期和低效率的材料篩選問題，提高能源密度和系統(tǒng)效能。機(jī)器學(xué)習(xí)的強(qiáng)大功能使得從大數(shù)據(jù)中提取知識(shí)成為可能，為儲(chǔ)能材料的性能預(yù)測(cè)提供更高的精度和效率，促進(jìn)可再生能源與電網(wǎng)融合。這種融合不僅提高了電力系統(tǒng)的效率和穩(wěn)定性，優(yōu)化能源分配，降低運(yùn)營(yíng)成本，對(duì)智能電網(wǎng)建設(shè)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響，同時(shí)在太陽(yáng)能、風(fēng)能等可再生能源領(lǐng)域也有廣泛應(yīng)用，通過(guò)預(yù)測(cè)能源產(chǎn)生和需求平衡，提高了可再生能源系統(tǒng)的整體可靠性和集成化管理效率。隨著AI技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，智能電網(wǎng)將更加智能化、高效化，為電力系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展提供有力支持，也為未來(lái)可再生能源的儲(chǔ)能技術(shù)挖掘奠定了基礎(chǔ)。
本文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)如下：
（1）對(duì)常用監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了全面總結(jié)，為研究人員和從業(yè)者提供了關(guān)于如何為其特定的儲(chǔ)能材料研究任務(wù)選擇最合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的指導(dǎo)。
（2）匯編了機(jī)器學(xué)習(xí)在儲(chǔ)能材料研究中常用的數(shù)據(jù)庫(kù)列表。通過(guò)匯總這些數(shù)據(jù)庫(kù)，研究人員可以訪問用于訓(xùn)練和測(cè)試機(jī)器學(xué)習(xí)模型的寶貴資源，從而促進(jìn)該領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展。
（3）討論了可解釋人工智能(XAI)的研究方法，并提出了未來(lái)關(guān)于因果人工智能(CAI)的研究想法。這種探索有助于增強(qiáng)在儲(chǔ)能材料研究中使用的AI模型的解釋性和可信度，從而促進(jìn)信任并推動(dòng)決策過(guò)程。
（4）對(duì)過(guò)去5年內(nèi)在儲(chǔ)能材料設(shè)計(jì)、識(shí)別、分類、篩選和預(yù)測(cè)方面應(yīng)用的最新AI研究方法和應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行了全面回顧。此外，還重點(diǎn)介紹了AI儲(chǔ)能集成對(duì)智能電網(wǎng)和可再生能源綜合管理的貢獻(xiàn)。
1 人工智能技術(shù)及應(yīng)用
圖1展示了機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)的一般工作流程，包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、特征工程、模型選擇、模型評(píng)估和模型應(yīng)用。具體而言，流程始于原始數(shù)據(jù)的收集，隨后進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理方法包括編碼轉(zhuǎn)換、特征交叉、計(jì)算優(yōu)化、篩選和刪除等，具體取決于原始數(shù)據(jù)的特征。接下來(lái)是關(guān)鍵且至關(guān)重要的一步，即根據(jù)原始數(shù)據(jù)選擇適當(dāng)?shù)乃惴ú⒔⒂?xùn)練模型。最后，使用優(yōu)化后的算法模型進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)。算法是ML的核心，合理的算法是建立精確ML模型的基礎(chǔ)。在這方面，偏差和方差是評(píng)估ML模型質(zhì)量的關(guān)鍵參數(shù)。ML可分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。大多數(shù)ML算法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)或無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，這也是材料發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域應(yīng)用最廣泛的算法。因此，我們將重點(diǎn)介紹儲(chǔ)能領(lǐng)域中常用的有監(jiān)督和無(wú)監(jiān)督ML算法，特別是它們的相對(duì)優(yōu)勢(shì)，同時(shí)簡(jiǎn)要介紹了可解釋人工智能這一新興領(lǐng)域及相關(guān)研究。
圖1 ML學(xué)習(xí)訓(xùn)練的一般流程
1.1 有監(jiān)督學(xué)習(xí)
有監(jiān)督學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要分支之一，其目標(biāo)是從已知輸入和輸出樣本中學(xué)習(xí)以預(yù)測(cè)新輸入對(duì)應(yīng)的輸出。有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的分類可參考表1。表2總結(jié)了8種監(jiān)督學(xué)習(xí)的特點(diǎn)。
表1 監(jiān)督學(xué)習(xí)算法分類表
表2 監(jiān)督學(xué)習(xí)方法特點(diǎn)匯總
1.2 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)
無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中的隱含結(jié)構(gòu)。表3總結(jié)了4類無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的特點(diǎn)。
表3 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法特點(diǎn)匯總
1.3 可解釋人工智能
人工智能(AI)正在成為社會(huì)幾乎所有活動(dòng)部門的基礎(chǔ)。然而，大多數(shù)現(xiàn)代人工智能技術(shù)(例如機(jī)器學(xué))都具有黑盒性質(zhì)，這阻礙了它們?cè)谠S多應(yīng)用領(lǐng)域的從業(yè)者采用。這個(gè)問題提出了最近出現(xiàn)的人工智能新研究領(lǐng)域，稱為可解釋人工智能(XAI)，XAI是以統(tǒng)計(jì)學(xué)為基礎(chǔ)的計(jì)算機(jī)科學(xué)中的一個(gè)新興領(lǐng)域，旨在提供基于人工智能的決策過(guò)程和結(jié)果，以便人類易于理解、解釋和證明。自2018年以來(lái)，關(guān)于XAI的研究呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。
下面對(duì)XAI的相關(guān)研究進(jìn)行了簡(jiǎn)要概述。Zhu等提出通過(guò)貝葉斯學(xué)習(xí)開發(fā)一個(gè)可解釋的人工智能方案來(lái)解決這些挑戰(zhàn)，其中基于物理的代理模型通過(guò)對(duì)原位監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行校準(zhǔn)和更新，從而建立一個(gè)物理知情的、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的添加劑攪拌摩擦沉積過(guò)程中的溫度分布模型。該方法的有效性在Al-Mg-Si合金的打印中得到了證明，其中通過(guò)適中的物理模擬試驗(yàn)和少量的原位測(cè)量實(shí)現(xiàn)了快速、準(zhǔn)確的溫度預(yù)測(cè)；Xia等構(gòu)建長(zhǎng)短期記憶(LSTM)模型，并實(shí)施對(duì)比實(shí)驗(yàn)分析棉花價(jià)格指數(shù)波動(dòng)率。為了使構(gòu)建的模型具有可解釋性，使用可解釋人工智能(XAI)技術(shù)對(duì)輸入特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，LSTM模型能夠準(zhǔn)確分析棉花價(jià)格指數(shù)波動(dòng)趨勢(shì)，但無(wú)法準(zhǔn)確預(yù)測(cè)棉花實(shí)際價(jià)格；Thunold等提出了一種新的框架，該框架在不依賴手工制作特征或人為干預(yù)的情況下提供對(duì)疾病的見解。我們的框架基于深度學(xué)習(xí)(DL)、可解釋人工智能(XAI)和聚類。深度學(xué)習(xí)用于學(xué)習(xí)深層模式，從而有效區(qū)分健康和病理圖像。可解釋人工智能(XAI)將這些模式可視化，并引入了一種新穎的“解釋加權(quán)”聚類技術(shù)，以在多個(gè)患者中概述這些模式；Ahmad等提出一種基于深度學(xué)習(xí)的肺癌分類模型，并為預(yù)測(cè)提供了解釋，在“DeepXplainer”使用其許多卷積層自動(dòng)學(xué)習(xí)輸入的特征后。為了提供預(yù)測(cè)的解釋或可解釋性，模型包括三個(gè)主要部分：一個(gè)用于特征學(xué)習(xí)，一個(gè)用于分類，第三個(gè)部分為所提出的混合(ConvXGB)模型的預(yù)測(cè)提供解釋，該可解釋性預(yù)測(cè)方法可能幫助醫(yī)生更有效地檢測(cè)和治療肺癌患者，圖2展示了該深度可解釋模型的基本架構(gòu)。Chakraborty等提出了一種結(jié)合雙向門控循環(huán)單元(BiGRU)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)的魯棒混合架構(gòu)，用于文本的分類和情感分析，該方法利用BiGRU對(duì)數(shù)據(jù)中的順序依賴關(guān)系進(jìn)行建模，而ANN則用于最終的分類。Ibrahim等通過(guò)SHAP的系統(tǒng)方法預(yù)測(cè)了可持續(xù)三元水泥混凝土的抗壓強(qiáng)度，該預(yù)測(cè)使用局部解釋對(duì)全局理解和可解釋的人工智能模型進(jìn)行了研究。為此，使用了兩個(gè)傳統(tǒng)ML模型和三個(gè)集成ML模型，并進(jìn)行了超參數(shù)調(diào)整。泰勒?qǐng)D、模型評(píng)估參數(shù)和SHAP值用于解釋機(jī)器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測(cè)性。結(jié)果表明，集成機(jī)器學(xué)習(xí)模型比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型具有更高的精度。另外從局部解釋獲得的見解可以得出結(jié)論，應(yīng)謹(jǐn)慎使用黑盒模型做出的預(yù)測(cè)。Liu等提出了一個(gè)可解釋的混合機(jī)器學(xué)習(xí)框架，以解開轉(zhuǎn)換型電池難以解決的降解化學(xué)成分。該框架不是黑匣子，其壽命終止預(yù)測(cè)的測(cè)試平均絕對(duì)誤差為8.9%，它不僅展示了準(zhǔn)確預(yù)測(cè)鋰硫電池的能力，而且還產(chǎn)生了有用的物理理解，為未來(lái)的電池設(shè)計(jì)和優(yōu)化提供了指導(dǎo)。該框架還能夠發(fā)現(xiàn)以前未知的性能指標(biāo)，即首次放電時(shí)電解液量與高壓區(qū)域容量的比率，適用于符合實(shí)際優(yōu)點(diǎn)的鋰硫電池。
圖2 深度可解釋模型的結(jié)構(gòu)
2 人工智能在儲(chǔ)能系統(tǒng)中的應(yīng)用
在儲(chǔ)能系統(tǒng)中，人工智能的應(yīng)用在材料設(shè)計(jì)、識(shí)別分類篩選和性能預(yù)測(cè)三個(gè)方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用，推動(dòng)了能源存儲(chǔ)技術(shù)的前沿研究。首先，人工智能及其子類以及計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施的進(jìn)步，使得人們可以快速計(jì)算材料特性，通過(guò)人工智能在材料設(shè)計(jì)方面的應(yīng)用，科研人員能夠更迅速地發(fā)現(xiàn)和優(yōu)化儲(chǔ)能材料，從而提高能源密度、降低成本，并推動(dòng)儲(chǔ)能系統(tǒng)的性能提升。其次，人工智能在識(shí)別分類篩選方面的應(yīng)用為儲(chǔ)能材料的選擇提供了高效而精準(zhǔn)的手段。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，系統(tǒng)可以分析大量的材料數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)材料性能、穩(wěn)定性等關(guān)鍵特征的準(zhǔn)確識(shí)別和分類。這種智能化的篩選過(guò)程使研究人員能夠更有針對(duì)性地選擇適用于特定儲(chǔ)能需求的材料，提高了儲(chǔ)能系統(tǒng)的整體效能。最后，人工智能在性能預(yù)測(cè)方面的應(yīng)用為儲(chǔ)能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和運(yùn)行提供了先進(jìn)的預(yù)測(cè)工具。通過(guò)建立復(fù)雜的模型，人工智能可以模擬不同工況下儲(chǔ)能系統(tǒng)的性能表現(xiàn)，幫助優(yōu)化系統(tǒng)的控制策略。這種精準(zhǔn)的性能預(yù)測(cè)有助于提高儲(chǔ)能系統(tǒng)的可靠性和響應(yīng)速度，促進(jìn)了可再生能源與電網(wǎng)的融合。
目前，與物質(zhì)相關(guān)的數(shù)據(jù)庫(kù)相對(duì)有限，但越來(lái)越多的研究人員和機(jī)構(gòu)正在積極分享更廣泛的數(shù)據(jù)庫(kù)資源。這一趨勢(shì)擴(kuò)大了數(shù)據(jù)庫(kù)的范圍，為研究人員提供了更大的靈活性和選擇空間。電池參數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)和材料數(shù)據(jù)庫(kù)顯著提高了研究效率，減少了數(shù)據(jù)收集和處理的所需時(shí)間，這些數(shù)據(jù)庫(kù)的多樣性擴(kuò)大了機(jī)器學(xué)習(xí)在材料開發(fā)中的應(yīng)用范圍。不同領(lǐng)域的科研人員可以根據(jù)需要選擇合適的集錦數(shù)據(jù)集，利用表4中列出的相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)資源。
表4 機(jī)器學(xué)習(xí)用于電池技術(shù)中常見的數(shù)據(jù)庫(kù)匯總
2.1 輔助儲(chǔ)能材料設(shè)計(jì)
人工智能在儲(chǔ)能材料設(shè)計(jì)中的應(yīng)用通過(guò)分析影響關(guān)聯(lián)、快速識(shí)別分類和篩選以及高精度的性能預(yù)測(cè)，為儲(chǔ)能技術(shù)的發(fā)展提供了全新的可能性。人工智能能夠挖掘大量的材料數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)不同材料之間的關(guān)聯(lián)性分析，得到關(guān)鍵因素對(duì)性能的重要性排序，這有助于科研人員更好地理解材料之間的相互作用，為設(shè)計(jì)更高性能的儲(chǔ)能材料提供深入的科學(xué)依據(jù)。另外，材料的識(shí)別分類是人工智能在儲(chǔ)能材料設(shè)計(jì)中的重要角色之一。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，系統(tǒng)能夠自動(dòng)識(shí)別并分類大量的潛在儲(chǔ)能材料，縮小研究范圍，加速對(duì)具有潛在應(yīng)用的材料的深入研究。這有助于提高研究效率，從海量數(shù)據(jù)中迅速找到合適的候選材料。在材料篩選和發(fā)現(xiàn)方面，人工智能技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)更智能化的材料篩選過(guò)程。通過(guò)對(duì)材料性能、成本、可持續(xù)性等多方面因素的綜合分析，系統(tǒng)可以幫助研究人員篩選出最具潛力的儲(chǔ)能材料，從而加速儲(chǔ)能材料的研究和開發(fā)。最后，在性能預(yù)測(cè)方面，人工智能通過(guò)建立復(fù)雜的模型，可以預(yù)測(cè)儲(chǔ)能材料在不同條件下的性能表現(xiàn)。這使得研究人員能夠更好地了解材料在實(shí)際應(yīng)用中的表現(xiàn)，有助于優(yōu)化設(shè)計(jì)和提前發(fā)現(xiàn)潛在問題。
人工智能可以加速分析材料特征與標(biāo)簽間的關(guān)聯(lián)關(guān)系和影響機(jī)制。Zhou等首次利用專有數(shù)據(jù)集，運(yùn)用基于隱/顯特征的高效機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)解決傳統(tǒng)試錯(cuò)組合優(yōu)化問題，應(yīng)用于金屬氫化物，通過(guò)特征重要性排序確定了關(guān)鍵的容量影響因素，促進(jìn)了高效的容量估算和高容量成分的制定；Faraji等提出了可解釋的機(jī)器學(xué)習(xí)方法(XML)和系統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析方法，綜合評(píng)估了漿料涂層對(duì)鋰離子電池電極制造的影響，避免了量化大量相互關(guān)聯(lián)的控制變量對(duì)電極的影響的挑戰(zhàn)。
薄膜介質(zhì)電容器在大功率電子設(shè)備中得到廣泛應(yīng)用。微觀結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和填料選擇對(duì)納米復(fù)合材料儲(chǔ)能密度至關(guān)重要。Feng等建立了包含大量有關(guān)納米復(fù)合材料最大儲(chǔ)能密度的數(shù)據(jù)集。通過(guò)使用84種機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建的預(yù)測(cè)模型，其預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率從84.1%提高到91.9%、68.9%提高到80.9%、70.6%提高到81.6%。通過(guò)計(jì)算隨機(jī)森林預(yù)測(cè)模型中的分支權(quán)重，分析了不同描述符對(duì)納米復(fù)合材料儲(chǔ)能性能的影響。實(shí)驗(yàn)室制備了10組不同結(jié)構(gòu)和填料量的復(fù)合材料，用于驗(yàn)證預(yù)測(cè)模型的可靠性。最后，通過(guò)三種預(yù)測(cè)模型，探究了有效填料的結(jié)構(gòu)，并提出了填料界面設(shè)計(jì)的建議。人們對(duì)發(fā)現(xiàn)高容量電池材料產(chǎn)生了濃厚興趣，這推動(dòng)了對(duì)被稱為MXenes的二維早期過(guò)渡金屬碳化物的電化學(xué)儲(chǔ)能潛力的研究。Li等使用新的分類描述符對(duì)特定的MXene化學(xué)式進(jìn)行分類，并同時(shí)預(yù)測(cè)多個(gè)目標(biāo)電化學(xué)性質(zhì)。然后，根據(jù)一組電池性能標(biāo)準(zhǔn)，預(yù)測(cè)MXenes的公式。這種方法涉及多目標(biāo)回歸和多目標(biāo)分類的工作流程，重點(diǎn)關(guān)注與電池設(shè)計(jì)最相關(guān)的物理化學(xué)特征。
隨著全球朝著可再生能源和綠色環(huán)境建設(shè)的方向邁進(jìn)，電池儲(chǔ)能系統(tǒng)(battery energy storage system，BESS)在應(yīng)對(duì)可再生能源的間歇性方面變得至關(guān)重要。與電池儲(chǔ)存的能量相關(guān)的量被稱為電池的充電狀態(tài)(SOC)。通常，假設(shè)SOC與電壓、電流等量呈線性變化，則SOC的估計(jì)可以輕松測(cè)量，但實(shí)際上并不存在這種線性關(guān)系。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)已被證明可以用于SOC的測(cè)量，盡管常規(guī)特征經(jīng)常受到多重共線性的影響。同樣嶺和套索回歸方法已被證明可以抵消多重共線性的影響。Hasan等將這些方法與線性回歸、支持向量機(jī)(SVM)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)結(jié)合使用。除了現(xiàn)有的常規(guī)特征外，還研究了一些可以從常規(guī)特征派生的非常規(guī)特征。結(jié)果表明，除SVM外，非常規(guī)特征提高了所有方法的性能。考慮到計(jì)算的準(zhǔn)確性和速度，具有非常規(guī)特征的嶺回歸方法在所有場(chǎng)景中都表現(xiàn)出最佳結(jié)果。
Yi等提出了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)預(yù)測(cè)策略，以加速具有靶向性的聚合物電介質(zhì)的合理設(shè)計(jì)，特別是對(duì)于高介電常數(shù)(ε)和低損耗介質(zhì)儲(chǔ)能的設(shè)計(jì)。為了快速設(shè)計(jì)和發(fā)現(xiàn)新型聚合物介質(zhì)儲(chǔ)能，他們提出了一種基于優(yōu)化遺傳算法的區(qū)間支持向量回歸(OGA-ISVR)的預(yù)測(cè)器，用于預(yù)測(cè)ε值。該方法通過(guò)將整個(gè)數(shù)據(jù)空間劃分為子空間，并自適應(yīng)地選擇核函數(shù)，利用遺傳算法獲取最優(yōu)超參數(shù)，從而提高預(yù)測(cè)精度，減少在每個(gè)子空間中的時(shí)間消耗。該機(jī)器學(xué)習(xí)模型識(shí)別了特征與屬性之間的映射關(guān)系以及ε值的影響因素。與常見的支持向量回歸方法相比，所提出的模型具有更低的計(jì)算開銷和更高的預(yù)測(cè)精度。這項(xiàng)研究成功演示了所提出模型在聚合物電介質(zhì)設(shè)計(jì)中即時(shí)性能預(yù)測(cè)方面的應(yīng)用。
Gómez-Bombarelli等提出了一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，該模型可以使分子在離散表示形式與多維連續(xù)表示形式之間來(lái)回轉(zhuǎn)換。該模型能夠通過(guò)開放式化合物空間生成新分子，以進(jìn)行有效的探索和優(yōu)化。該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接受了成千上萬(wàn)種現(xiàn)有化學(xué)結(jié)構(gòu)的訓(xùn)練，以構(gòu)造三個(gè)耦合函數(shù)：編碼器、解碼器和預(yù)測(cè)器。編碼器將分子的離散表示轉(zhuǎn)換為實(shí)值連續(xù)向量，而解碼器將這些連續(xù)向量轉(zhuǎn)換回離散分子表示。預(yù)測(cè)變量從分子的潛在連續(xù)矢量表示中估算化學(xué)性質(zhì)。分子的連續(xù)表示使在潛在空間中執(zhí)行簡(jiǎn)單操作來(lái)自動(dòng)生成新的化學(xué)結(jié)構(gòu)成為可能，連續(xù)表示還允許使用基于強(qiáng)大的梯度優(yōu)化算法指導(dǎo)尋找優(yōu)質(zhì)的功能化合物。
鋰硫電池是鋰離子電池的有前途的替代品，具有較大的儲(chǔ)能容量和較寬的工作溫度范圍。然而，它們的性能受到鋰多硫化物(lithium polysulfides，LiPS)穿梭的嚴(yán)重影響。LiPS在單原子催化劑(single atom catalyst，SAC)上吸附的計(jì)算篩選對(duì)Li-S電池的設(shè)計(jì)有很大幫助，Li-S電池對(duì)LiPS從陰極到陽(yáng)極和電解質(zhì)的穿梭具有魯棒性。為了促進(jìn)這一過(guò)程，Andritsos等開發(fā)了一種機(jī)器學(xué)習(xí)協(xié)議，以加速基于密度泛函理論(density functional theory，DFT)計(jì)算發(fā)現(xiàn)的主導(dǎo)局部能量最小值的系統(tǒng)映射，進(jìn)而快速篩選鋰多硫化物在單原子催化劑上的吸附特性。該研究首先探測(cè)了吸附在Fe-N裝飾的石墨烯上的LiPS勢(shì)能表面，驗(yàn)證4-C SAC方法的可行性，確定了與以往文獻(xiàn)中報(bào)道的結(jié)合能相當(dāng)?shù)幕蚋玫淖钚≈怠＝又_始分析Zn-N中4-C SAC的吸附趨勢(shì)，觀察到了與Fe-N具有相似吸附強(qiáng)度和行為的4-C SAC，突出了該方案的良好預(yù)測(cè)能力。該項(xiàng)研究為L(zhǎng)iPS吸附的傳統(tǒng)方法提供了一種全高效的替代方案。
有機(jī)-無(wú)機(jī)鈣鈦礦太陽(yáng)能電池(PSC)因其相對(duì)低廉的成本和高功率轉(zhuǎn)換效率而成為下一代有前途的廉價(jià)太陽(yáng)能電池板候選者。然而，PSC的穩(wěn)定性較差。與三維金屬鹵化物PSC相比，準(zhǔn)二維Ruddlesden-Popper PSC(準(zhǔn)2D RP PSC)是PSC的一個(gè)新子集，具有更高的光穩(wěn)定性以及對(duì)環(huán)境條件的優(yōu)越彈性。為了加速尋找新的準(zhǔn)2D RP PSC，Meftahi等報(bào)告了一項(xiàng)基于機(jī)器學(xué)習(xí)增強(qiáng)的高通量鈣鈦礦薄膜的制造和優(yōu)化研究。這項(xiàng)工作設(shè)計(jì)了一種定制的實(shí)驗(yàn)策略，僅使用無(wú)旋涂、可重復(fù)的機(jī)器人制造工藝生產(chǎn)具有一系列不同成分的鈣鈦礦薄膜，這些太陽(yáng)能電池的性能和表征數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練ML模型，該模型可以優(yōu)化材料參數(shù)并指導(dǎo)改進(jìn)材料的設(shè)計(jì)。這種由ML優(yōu)化的準(zhǔn)2D RP鈣鈦礦薄膜產(chǎn)生的太陽(yáng)能電池的功率轉(zhuǎn)換效率高達(dá)2.16%。
2.2 儲(chǔ)能材料識(shí)別與篩選
人工智能技術(shù)為儲(chǔ)能材料的識(shí)別、分類和篩選工作帶來(lái)了新機(jī)遇。通過(guò)先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，人工智能實(shí)現(xiàn)了對(duì)各種儲(chǔ)能元件和技術(shù)的精準(zhǔn)識(shí)別與分類，包括鋰離子電池模型參數(shù)識(shí)別、電池退化模式識(shí)別和分類、高溫儲(chǔ)熱系統(tǒng)最佳性能指標(biāo)識(shí)別等，其中機(jī)器學(xué)習(xí)出色的分類和回歸能力已成功應(yīng)用于可充電電池研究的各個(gè)領(lǐng)域。在篩選發(fā)現(xiàn)方面，人工智能使革命性的下一代范式能夠顯著加速材料發(fā)現(xiàn)的所有階段，并促進(jìn)對(duì)巨大設(shè)計(jì)空間的探索，人工智能通過(guò)分析大規(guī)模數(shù)據(jù)能夠迅速篩選出性能卓越的儲(chǔ)能材料，其中應(yīng)用較為廣泛的領(lǐng)域有篩選優(yōu)質(zhì)電極材料(正極/陰極)、篩選彈性納米材料、篩選耐高溫聚合物、高熱容固體材料以及基于AI技術(shù)研究材料篩選效率的影響因素等。這一整合人工智能的儲(chǔ)能技術(shù)不僅提高了系統(tǒng)的智能化水平，更為能源存儲(chǔ)領(lǐng)域帶來(lái)了更快速、精準(zhǔn)的科技進(jìn)步，為可持續(xù)能源的大規(guī)模應(yīng)用打開了新的前景。
2.2.1 識(shí)別
模型參數(shù)識(shí)別：Li等提出了一個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的參數(shù)識(shí)別框架，利用人工智能技術(shù)對(duì)鋰離子電池進(jìn)行電化學(xué)模型的現(xiàn)實(shí)世界應(yīng)用，即采用布谷鳥搜索算法。該框架僅使用電流和電壓數(shù)據(jù)作為多目標(biāo)全局優(yōu)化的輸入，同時(shí)考慮了模型和電池之間的電壓誤差以及兩個(gè)電極之間的相對(duì)容量誤差。通過(guò)基于靈敏度分析的多步驟識(shí)別過(guò)程，提高了對(duì)低靈敏度參數(shù)的識(shí)別精度。此外，通過(guò)采用受機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練過(guò)程啟發(fā)的新識(shí)別過(guò)程，進(jìn)一步解決了使用有限電池?cái)?shù)據(jù)時(shí)的過(guò)擬合問題。在恒流放電和實(shí)際驅(qū)動(dòng)循環(huán)下，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法的全電池電壓最大均方根誤差分別為9 mV和12.7 mV，僅為實(shí)驗(yàn)識(shí)別方法的17.9%和42.9%。這一研究為電化學(xué)模型的參數(shù)辨識(shí)提供了一種有效的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法，提高了在實(shí)際應(yīng)用中的準(zhǔn)確性和適用性。
退化模式識(shí)別：Li等通過(guò)整合現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)、基于阻抗的建模和人工智能，提出了一個(gè)鋰離子電池的退化診斷框架。該框架通過(guò)準(zhǔn)確和魯棒的容量和功率衰減估計(jì)以及退化模式分析，徹底改變了退化識(shí)別。利用低動(dòng)態(tài)和高動(dòng)態(tài)的場(chǎng)數(shù)據(jù)，采用多步布谷鳥搜索算法的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)參數(shù)識(shí)別方法，考慮參數(shù)敏感性差異。即使在傳感器噪聲下，該方法在老化參數(shù)估計(jì)和退化模式識(shí)別方面仍表現(xiàn)出較高的準(zhǔn)確性和魯棒性。這一研究為鋰離子電池的退化診斷提供了一種有效的綜合方法，充分利用了實(shí)時(shí)場(chǎng)數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，以提高對(duì)電池狀態(tài)的理解和預(yù)測(cè)。
最佳性能指標(biāo)識(shí)別：Jin等提出了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)輔助計(jì)算框架，旨在識(shí)別具有最佳性能指標(biāo)的高溫儲(chǔ)熱系統(tǒng)(HT-RTES)站點(diǎn)。該框架通過(guò)將基于物理的模擬與隨機(jī)水文地質(zhì)結(jié)構(gòu)和熱能儲(chǔ)存操作參數(shù)相結(jié)合，融合了模擬數(shù)據(jù)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸和遺傳算法支持的多目標(biāo)優(yōu)化。這一綜合方法能夠更全面考慮地質(zhì)結(jié)構(gòu)、操作參數(shù)和性能指標(biāo)之間的復(fù)雜關(guān)系，以輔助選擇具有最佳性能的高溫儲(chǔ)熱系統(tǒng)站點(diǎn)。這項(xiàng)研究為實(shí)現(xiàn)凈零碳經(jīng)濟(jì)目標(biāo)提供了一種有前景的方法，特別是在平衡可再生能源發(fā)電的間歇性方面。
2.2.2 材料分類
電池老化模式分類：Kim等首次提出了一個(gè)基于合成數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)建模框架，用于快速、自動(dòng)地對(duì)電池的老化模式進(jìn)行分類和量化，并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。通過(guò)使用大約26000種初始條件和老化模式的合成dQ/dV曲線，該框架對(duì)不到100個(gè)循環(huán)內(nèi)進(jìn)行快速充電的電池的主要老化模式進(jìn)行了分類。在分類后，該框架對(duì)22個(gè)Gr/NMC532軟包電池在不同充電速率(1C～9C)下進(jìn)行了多達(dá)600次循環(huán)的老化模式的演變進(jìn)行了量化，這些模式通常與循環(huán)不均勻相關(guān)。這項(xiàng)研究為電池老化的快速分類和量化提供了一種有效的深度學(xué)習(xí)方法，并在實(shí)驗(yàn)中成功應(yīng)用于不同充電速率下的電池測(cè)試。
集成高能效線性分類器提取信號(hào)特征和結(jié)構(gòu)：Xu等提出了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的讀出通道，適用于多執(zhí)行器數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，通過(guò)決策樹分類和梯度提升直接檢測(cè)數(shù)據(jù)符號(hào)。該學(xué)習(xí)模塊集成了高能效線性分類器，從原始回讀信號(hào)中提取特征和結(jié)構(gòu)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該檢測(cè)精度高，對(duì)碼間干擾(ISI)和抖動(dòng)噪聲具有魯棒性。低復(fù)雜度的機(jī)器學(xué)習(xí)模塊對(duì)低信噪比的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，實(shí)時(shí)準(zhǔn)確率高于95.8%，功耗僅為53 mW。這一技術(shù)的提出為多執(zhí)行器數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)提供了一種高效、精確的數(shù)據(jù)檢測(cè)方法，具有在復(fù)雜噪聲環(huán)境下表現(xiàn)出色的特點(diǎn)。
2.2.3 材料篩選
篩選鋰離子、鈉離子和鉀離子電池中氧化還原穩(wěn)定的高電位陰極：Carvalho等提供了一個(gè)強(qiáng)大的人工智能驅(qū)動(dòng)框架，旨在加速發(fā)現(xiàn)用于鋰離子、鈉離子和鉀離子電池的新型有機(jī)基材料。該平臺(tái)能夠預(yù)測(cè)相應(yīng)電池的開路電壓，并提供對(duì)材料氧化還原穩(wěn)定性的初步評(píng)估。該模型應(yīng)用于對(duì)45萬(wàn)個(gè)小分子的篩選，以尋找新的高電位陰極。在鋰離子、鈉離子和鉀離子電池中，提出了分別有3202、689和702種新化合物的候選名單，僅考慮氧化還原穩(wěn)定的候選化合物。
篩選新型有機(jī)電極材料：Carvalho等通過(guò)將人工智能(AI)和量子力學(xué)相互作用，開發(fā)并應(yīng)用了一種替代但系統(tǒng)的方法，以加速發(fā)現(xiàn)適用于有機(jī)電極材料(OEM)的合適陰極活性物質(zhì)。該AI內(nèi)核允許對(duì)龐大的有機(jī)分子庫(kù)進(jìn)行高通量篩選，發(fā)現(xiàn)了459種有前途的新型OEM候選物，這些候選物有望實(shí)現(xiàn)超過(guò)1000 Wh/kg的理論能量密度，從而克服了與能量密度、倍率能力和循環(huán)穩(wěn)定性相關(guān)的挑戰(zhàn)性問題。此外，該機(jī)器學(xué)習(xí)模型準(zhǔn)確識(shí)別了導(dǎo)致更高電壓電極的常見分子官能團(tuán)，并指出了一種有趣的供體-受體效應(yīng)，這可能推動(dòng)陰極活性O(shè)EM的未來(lái)設(shè)計(jì)。這項(xiàng)工作為開發(fā)具有可持續(xù)性和多功能性的新型有機(jī)電極材料提供了一種創(chuàng)新的方法。
組合搜索空間大小對(duì)材料發(fā)現(xiàn)效率的影響：Yuan等通過(guò)比較兩種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法的性能，證明了在低電場(chǎng)下最大限度地提高無(wú)鉛BaTiO3基電介質(zhì)的能量存儲(chǔ)密度是值得考慮的問題。該研究探討了組合搜索空間大小的變化如何影響材料發(fā)現(xiàn)的效率，涉及不同級(jí)別的物理見解。從物理直覺出發(fā)，提供了指導(dǎo)原則，以在鐵電相和弛豫鐵電相之間的成分-溫度相圖中找到更好表現(xiàn)者。這種方法限制了多摻雜固體解決方案，并促使使用兩種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的機(jī)器學(xué)習(xí)和設(shè)計(jì)策略，并具有實(shí)驗(yàn)反饋回路。其中，策略Ⅰ考慮了所有化合物的學(xué)習(xí)和性質(zhì)預(yù)測(cè)，而策略Ⅱ?qū)W習(xí)在進(jìn)行預(yù)測(cè)的交叉區(qū)域中預(yù)先選擇化合物。通過(guò)策略Ⅱ僅執(zhí)行兩個(gè)主動(dòng)學(xué)習(xí)回路，該研究為在低電場(chǎng)下提高無(wú)鉛BaTiO3基電介質(zhì)的能量存儲(chǔ)密度提供了一種有前景的方法。
結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和密度泛函理論的高熱容固體材料篩選方法：Ojih等通過(guò)對(duì)來(lái)自全密度泛函理論(DFT)計(jì)算的3377個(gè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，有效尋找具有高熱容的潛在材料。他們構(gòu)建了4個(gè)傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型和兩個(gè)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用于預(yù)測(cè)從開放量子材料數(shù)據(jù)庫(kù)中篩選出的32026個(gè)結(jié)構(gòu)的熱容。研究通過(guò)交叉比較不同模型的預(yù)測(cè)性能和準(zhǔn)確性，發(fā)現(xiàn)deeperGATGNN模型具有較高的預(yù)測(cè)精度。研究深入了解了熱容與結(jié)構(gòu)描述符(如空間群、原型、晶格體積、原子量等)之間的相關(guān)性，預(yù)測(cè)了22個(gè)具有較高熱容量的結(jié)構(gòu)，并通過(guò)DFT計(jì)算進(jìn)一步驗(yàn)證了結(jié)果。這項(xiàng)研究為加速發(fā)現(xiàn)新型熱能存儲(chǔ)材料鋪平了道路，通過(guò)將機(jī)器學(xué)習(xí)與最小的DFT查詢相結(jié)合，提高了材料科學(xué)中熱容要求的固體材料的潛在性。
結(jié)合遺傳算法和機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)器篩選耐高溫耐高電場(chǎng)的聚合物：為了滿足新興電氣化技術(shù)的需求，需要能夠在高溫下承受高電場(chǎng)的聚合物?？紤]到聚合物的搜索空間龐大，傳統(tǒng)的、基于直覺和經(jīng)驗(yàn)的愛迪生方法在發(fā)現(xiàn)滿足這些需求的新聚合物方面進(jìn)展較慢。Kern等將遺傳算法與5個(gè)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的屬性預(yù)測(cè)器相結(jié)合，設(shè)計(jì)了超過(guò)50000種具備目標(biāo)屬性的假設(shè)聚合物。此外，使用基于聚合物可合成性的標(biāo)準(zhǔn)，將這些聚合物縮小到23種可能可合成的候選聚合物和3665種可合成的候選聚合物。這一研究采用了創(chuàng)新的方法，利用遺傳算法和機(jī)器學(xué)習(xí)屬性預(yù)測(cè)器的結(jié)合，加速了新型高溫、高電場(chǎng)下可用的聚合物的發(fā)現(xiàn)和設(shè)計(jì)。
探索一維碳納米材料的彈性儲(chǔ)能特性：碳納米材料作為高可靠性、可重復(fù)使用和高密度的機(jī)械儲(chǔ)能材料被廣泛探索。Zhao等將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，特別是機(jī)器學(xué)習(xí)電位(MLP)用來(lái)探索一維碳納米材料(CNW)的彈性儲(chǔ)能特性。該研究的重點(diǎn)是使用第一性原理分子動(dòng)力學(xué)模擬數(shù)據(jù)訓(xùn)練的MLP。研究發(fā)現(xiàn)，這些材料表現(xiàn)出極高的拉伸彈性儲(chǔ)能能力，最大儲(chǔ)能密度范圍為1～2262 kJ/kg。此外，還發(fā)現(xiàn)一些CNW表現(xiàn)出優(yōu)于其拉伸儲(chǔ)能能力的扭轉(zhuǎn)儲(chǔ)能能力?？傮w而言，這項(xiàng)研究證明了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的計(jì)算方法在加速新材料的探索和優(yōu)化方面的有效性。
篩選可充電鋅電池中高容量高壓的正極材料：含水電解質(zhì)的可充電鋅電池被認(rèn)為是很有前途的替代儲(chǔ)能技術(shù)，具有成本低、容積容量大、環(huán)境友好、安全性高等多種優(yōu)點(diǎn)。然而，由于缺乏可靠的正極材料，它們的應(yīng)用在很大程度上得到了保證。Zhou等提出一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)的方法來(lái)預(yù)測(cè)高容量(>100 mAh/g)和高壓(>0.5 V)的無(wú)機(jī)材料。從材料項(xiàng)目數(shù)據(jù)庫(kù)中篩選了超過(guò)約130000種無(wú)機(jī)材料，并應(yīng)用基于晶體圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的ML方法與AFLOW數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)相結(jié)合，產(chǎn)生了約80種預(yù)測(cè)的正極材料。其中，大約10種正極材料已被實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，與實(shí)驗(yàn)測(cè)量結(jié)果非常吻合，而約70種新的有前途的候選材料已被預(yù)測(cè)用于進(jìn)一步的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。
2.3 儲(chǔ)能材料性能預(yù)測(cè)
目前，AI在儲(chǔ)電、儲(chǔ)熱技術(shù)上的應(yīng)用是比較熱門的研究方向。在儲(chǔ)電方面，機(jī)器學(xué)習(xí)算法、深度學(xué)習(xí)框架以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)等技術(shù)被廣泛應(yīng)用于電池的性能預(yù)測(cè)、壽命估計(jì)和健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)。這有助于提高電池系統(tǒng)的效率、降低能源儲(chǔ)存成本，并優(yōu)化電池的使用壽命。在儲(chǔ)熱方面，人工智能技術(shù)也用于對(duì)可逆熱化學(xué)反應(yīng)的動(dòng)態(tài)行為、供暖系統(tǒng)功率以及儲(chǔ)熱相變材料的熔化時(shí)間等進(jìn)行預(yù)測(cè)。這有助于優(yōu)化熱能儲(chǔ)存系統(tǒng)的性能，提高能源利用效率。此外，人工智能技術(shù)在太陽(yáng)能、風(fēng)能等間歇性新能源領(lǐng)域也有應(yīng)用。通過(guò)預(yù)測(cè)能源產(chǎn)生和需求之間的平衡，人工智能可以幫助提高可再生能源的整體可靠性和可持續(xù)性。這些應(yīng)用體現(xiàn)了人工智能在新能源，特別是儲(chǔ)能材料預(yù)測(cè)領(lǐng)域具有各種優(yōu)勢(shì)，為提高能源系統(tǒng)的效率、降低成本以及實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)提供了新的工具和方法。
2.3.1 儲(chǔ)電性能預(yù)測(cè)
利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)儲(chǔ)電性能進(jìn)行預(yù)測(cè)之前通常需要分析儲(chǔ)能性能的影響因素及其重要性排序。Zhang等提出了一種新的物理特征驅(qū)動(dòng)的電池壽命預(yù)測(cè)方法，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)捕捉物理特征與電池壽命之間的關(guān)系。該方法能夠預(yù)測(cè)電池的剩余使用壽命(RUL)和拐點(diǎn)，并首次實(shí)時(shí)對(duì)電池壽命進(jìn)行分類。Zhang等提出了一種ML方法，用于快速準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)多硫化LiPS的結(jié)合能。他們分析了不同吸附位點(diǎn)、構(gòu)型和距離對(duì)LiPS被吸附時(shí)結(jié)合能的影響，對(duì)理解LiPS與宿主的吸附機(jī)理具有重要意義。這項(xiàng)工作提供了一種有效的ML方法，用于篩選和發(fā)現(xiàn)新的AB2二維層狀材料，以抑制鋰硫電池的穿梭效應(yīng)。Ghosh等首次從材料比容量的角度闡述了特征(材料組成、形貌、表面積等)的重要性，并應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)預(yù)測(cè)超級(jí)電容器電極的材料性能。這項(xiàng)工作旨在提高對(duì)超級(jí)電容器材料性能的理解，并為尋找性能更優(yōu)越的電極材料提供指導(dǎo)。
Xiong等提出一種結(jié)合了相關(guān)系數(shù)、最小絕對(duì)收縮率和選擇算子回歸、鄰域分量分析以及ReliefF算法等63種算法的方法，用于估計(jì)鋰離子電池(LiB)的健康狀態(tài)(SOH)。該方法旨在從實(shí)測(cè)參數(shù)和計(jì)算參數(shù)中篩選出最重要的特征，以實(shí)現(xiàn)對(duì)老化過(guò)程的特征進(jìn)行準(zhǔn)確估計(jì)。為了驗(yàn)證所提方法的有效性，研究采用了兩種鋰離子電池，分別是NCA和LFP電池，并對(duì)它們的健康管理進(jìn)行了SOH估算。這意味著通過(guò)提取關(guān)鍵特征，結(jié)合多種算法，可以更準(zhǔn)確地估計(jì)鋰離子電池的健康狀態(tài)，有助于提高對(duì)電池壽命和性能的理解，從而改進(jìn)電池管理系統(tǒng)。
Duan等通過(guò)基于深度學(xué)習(xí)的方法，開辟了一種全面監(jiān)控電池性能的新途徑。他們利用CNN來(lái)預(yù)測(cè)電池在完全充電和完全放電狀態(tài)下的阻抗譜，為電池壽命的監(jiān)測(cè)提供了一種全新的手段。這個(gè)方法只需要在恒流充電下收集輸入數(shù)據(jù)，并建立了包含1500個(gè)電池在較寬壽命范圍內(nèi)采集的多個(gè)阻抗譜的電池退化數(shù)據(jù)集。驗(yàn)證結(jié)果顯示，所提出的方法在充電數(shù)據(jù)不完整的情況下仍能提供可靠的預(yù)測(cè)。這對(duì)于電池性能監(jiān)測(cè)和壽命預(yù)測(cè)具有重要的應(yīng)用前景。Li等提出了一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)框架，旨在準(zhǔn)確預(yù)測(cè)鋰離子電池的容量和功率衰減。該框架采用了多任務(wù)學(xué)習(xí)的方法，能夠同時(shí)預(yù)測(cè)容量和內(nèi)阻的退化軌跡，包括拐點(diǎn)和壽命終止點(diǎn)。驗(yàn)證結(jié)果顯示，該模型在電池壽命早期就能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)容量和內(nèi)阻的退化，平均百分比誤差分別為2.37%和1.24%。相比于單任務(wù)學(xué)習(xí)模型，該多任務(wù)學(xué)習(xí)模型具有顯著的預(yù)測(cè)精度提高和計(jì)算成本降低的特點(diǎn)。這項(xiàng)研究凸顯了多任務(wù)學(xué)習(xí)在鋰離子電池退化預(yù)測(cè)中的優(yōu)越性。
Lu等提出了一種深度學(xué)習(xí)框架，將RUL預(yù)測(cè)擴(kuò)展到在固定和隨機(jī)未來(lái)運(yùn)行條件下的充放電容量軌跡的預(yù)測(cè)。該框架以循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)為核心，通過(guò)整合未來(lái)的當(dāng)前計(jì)劃和少量的早期容量電壓數(shù)據(jù)作為輸入，實(shí)現(xiàn)了對(duì)電池性能的預(yù)測(cè)。研究采用了77個(gè)商用電池進(jìn)行案例研究，結(jié)果顯示，僅使用3.8%的全壽命數(shù)據(jù)，NMC/石墨電池的預(yù)測(cè)中位數(shù)均方根誤差(RMSE)可以在2.4%以內(nèi)，LFP/石墨電池的預(yù)測(cè)中位數(shù)均方根誤差(RMSE)可以在2.3%以內(nèi)。與現(xiàn)有方法相比，該框架的預(yù)測(cè)表現(xiàn)更準(zhǔn)確，對(duì)固定和隨機(jī)未來(lái)?xiàng)l件均具有非常均衡的性能。這項(xiàng)研究強(qiáng)調(diào)了基于RNN預(yù)測(cè)電池性能未來(lái)的潛力。
Tian等提出了一種新穎的方法，通過(guò)使用短期充電數(shù)據(jù)，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)估計(jì)電池的最大容量和剩余容量，從而同時(shí)解決健康狀態(tài)和充電狀態(tài)的估計(jì)問題。這一方法與傳統(tǒng)的基于特定運(yùn)行數(shù)據(jù)估計(jì)單一狀態(tài)的研究不同。這種新方法的靈活性使其能夠在更短的時(shí)間內(nèi)提供對(duì)電池狀態(tài)的準(zhǔn)確估計(jì)。
Zahid等則提出機(jī)器學(xué)習(xí)算法作為電動(dòng)汽車電池SOC估計(jì)的替代方案。通過(guò)在先進(jìn)車輛模擬器(ADVISOR)中進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，評(píng)估了ML算法與現(xiàn)有濾波算法的性能。研究中使用的輸入?yún)?shù)包括電池電流、電池模塊溫度、電池輸出功率(可用和請(qǐng)求)、電池功率損耗和從電池中去除的熱量。通過(guò)從ADVISOR收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型的訓(xùn)練和測(cè)試，研究表明ML算法對(duì)于不同類型的電池(鋰離子電池、鎳氫電池和鉛酸電池)在通用的驅(qū)動(dòng)循環(huán)條件下都具有適用性。
聚合物介質(zhì)電容器因其高功率密度而廣泛用于脈沖功率器件。由于純聚合物的介電常數(shù)低，因此需要無(wú)機(jī)填料來(lái)改善其性能。填料的尺寸和介電性能將影響聚合物基復(fù)合材料的介電擊穿。然而，僅通過(guò)實(shí)驗(yàn)并不能完全獲得填料對(duì)擊穿強(qiáng)度的影響。Yue等考慮了影響聚合物基復(fù)合材料擊穿強(qiáng)度的3個(gè)最重要變量：填料介電常數(shù)、填料尺寸和填料含量。對(duì)504組數(shù)據(jù)進(jìn)行高通量隨機(jī)擊穿模擬，并將模擬結(jié)果作為機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫(kù)，得到聚合物基復(fù)合材料的擊穿強(qiáng)度預(yù)測(cè)。結(jié)合經(jīng)典介電預(yù)測(cè)公式，得到了聚合物基復(fù)合材料的儲(chǔ)能密度預(yù)測(cè)。通過(guò)介電常數(shù)和擊穿強(qiáng)度等定向?qū)嶒?yàn)驗(yàn)證了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。這項(xiàng)工作為電容式儲(chǔ)能應(yīng)用中具有高能量密度的聚合物基復(fù)合材料的設(shè)計(jì)和制造提供了見解。
Lliadis等提出了一種預(yù)測(cè)性BESS，該系統(tǒng)集成了ML方法，用于預(yù)測(cè)負(fù)載和間歇性太陽(yáng)能和風(fēng)能發(fā)電，以及自定義調(diào)度算法，該算法可計(jì)算實(shí)現(xiàn)所需水平效果的必要BESS設(shè)定點(diǎn)。調(diào)度算法的一個(gè)重要特征是，每天的充電和放電能量在設(shè)計(jì)上是相等的，并且與預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性無(wú)關(guān)。這方面使經(jīng)濟(jì)研究能夠確定特定系統(tǒng)的適當(dāng)BESS容量，同時(shí)考慮到電池的容量退化。
Ding等全面總結(jié)了不同環(huán)境和使用場(chǎng)景下材料和電池水平劣化機(jī)制的演變，包括老化機(jī)制、降解模式和外部影響之間的復(fù)雜關(guān)系，這些都是建模仿真和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的基石。展示了電化學(xué)模型與電池內(nèi)部退化機(jī)制以及老化參數(shù)的識(shí)別和跟蹤的最新進(jìn)展，特別強(qiáng)調(diào)了電極平衡和機(jī)器學(xué)習(xí)輔助可靠剩余使用壽命預(yù)測(cè)的預(yù)期趨勢(shì)。電芯級(jí)老化的精確仿真預(yù)測(cè)將繼續(xù)在先進(jìn)的智能電池研究和管理中發(fā)揮重要作用，在縮短實(shí)驗(yàn)序列的同時(shí)提高其性能。
2.3.2 儲(chǔ)熱性能預(yù)測(cè)
近年來(lái)，離子液體(IL)和深共晶溶劑(DES)等綠色新溶劑引起了廣泛興趣，因?yàn)樗鼈兙哂懈叨瓤烧{(diào)的特性，特別在能源和儲(chǔ)熱領(lǐng)域中作為綠色溶劑的應(yīng)用備受關(guān)注。然而，它們?cè)诶碚撋蠠o(wú)限的化學(xué)空間限制了它們的實(shí)際應(yīng)用，并且缺乏關(guān)于其可行性的普適規(guī)律。Lemaoui等首次結(jié)合分子建模和機(jī)器學(xué)習(xí)，開發(fā)了一種全面工具，用于繪制IL和DES的熱導(dǎo)率空間，將其引入工業(yè)現(xiàn)實(shí)作為綠色溶劑的選擇。使用了兩種分子表示：σ譜圖(σp)和臨界屬性(CP)。此外，評(píng)估了6種ML算法，結(jié)果顯示人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)對(duì)熱導(dǎo)率空間的快速準(zhǔn)確預(yù)測(cè)值為0.995和0.991。這項(xiàng)工作展示了以數(shù)據(jù)為中心的建模在預(yù)測(cè)IL和DES的化學(xué)空間方面的強(qiáng)大性，以推動(dòng)它們?cè)诟鞣N潛在應(yīng)用中作為綠色溶劑的采用，包括儲(chǔ)能、燃料電池和二氧化碳捕獲。
最近，相變材料(PCM)在提高熱能存儲(chǔ)(TES)平臺(tái)性能和可靠性方面引起廣泛關(guān)注。相變材料利用其高潛熱值可以提高儲(chǔ)能密度，從而在TES應(yīng)用中提供緊湊的設(shè)備外形。通常，無(wú)機(jī)相變材料比有機(jī)相變材料提供更高的潛熱值，但通常以可靠性為代價(jià)。無(wú)機(jī)相變材料的一個(gè)關(guān)鍵問題是啟動(dòng)成核所需的更高程度的過(guò)冷度，這可能降低其可靠性、凈儲(chǔ)能容量和TES平臺(tái)的額定功率。為了緩解這些問題，Ren等使用了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，特別是多層感知器模型(MLP)，來(lái)改善CFT的利用能力。在PCM熔化實(shí)驗(yàn)中，溫度瞬變被用來(lái)研究這種深度學(xué)習(xí)技術(shù)的效能，以預(yù)測(cè)達(dá)到PCM指定熔化分?jǐn)?shù)所需的時(shí)間。結(jié)果表明，研究設(shè)計(jì)和實(shí)施的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)模型能夠準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)達(dá)到預(yù)先指定的熔體分?jǐn)?shù)所需的時(shí)間，顯示出出色的準(zhǔn)確性。然而，該方法對(duì)于用于訓(xùn)練ANN(MLP)算法的數(shù)據(jù)集的保真度更為敏感。
Tasneem等使用了5種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，分別是k-近鄰(KNN)、最小絕對(duì)收縮和選擇算子(LASSO)、極端梯度增強(qiáng)(XGBoost)、支持向量機(jī)(SVM)和貝葉斯脊精確模型，來(lái)預(yù)測(cè)可逆熱化學(xué)反應(yīng)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)行為。該研究旨在找到硝酸銨和氫氧化鉀之間的最佳公式和模型，以解釋可逆熱化學(xué)反應(yīng)的動(dòng)態(tài)行為。這5種機(jī)器學(xué)習(xí)算法在此研究中的應(yīng)用表明，它們能夠提供對(duì)可逆熱化學(xué)反應(yīng)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)行為的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。不同算法的選擇可能受到具體應(yīng)用背景、數(shù)據(jù)特性和問題要求的影響。這種方法為理解和優(yōu)化可逆熱化學(xué)反應(yīng)系統(tǒng)提供了一種有效的工具，并為未來(lái)類似問題的研究提供了方法學(xué)上的參考。
Alden等提出了一種超快的一分鐘分辨率混合機(jī)器學(xué)習(xí)模型(HMLM)，作為建筑建模的一部分，特別是用于供暖、通風(fēng)和空調(diào)(HVAC)負(fù)載以及等效儲(chǔ)能計(jì)算。這個(gè)模型被設(shè)計(jì)為替代廣泛使用的復(fù)雜白盒模型，因?yàn)榘缀心Ｐ陀?jì)算量大，無(wú)法在沒有仿真時(shí)間延遲的情況下用于高分辨率分布式能源(DER)平臺(tái)。HMLM使用組合的k均值聚類和多元線性回歸(MLR)模型來(lái)預(yù)測(cè)微小HVAC功率，其nRMSE誤差小于10%。這種混合機(jī)器學(xué)習(xí)模型的提出旨在解決白盒模型在計(jì)算上的繁重問題，使其更適用于高分辨率的分布式能源平臺(tái)，并提供了一種有效的替代方案。
2.3.3 新能源的儲(chǔ)存性能預(yù)測(cè)
Syed等提出了一種新的平滑控制方法，旨在解決太陽(yáng)能光伏(PV)系統(tǒng)的間歇性問題，特別是電壓波動(dòng)、頻率偏差和整體輸出電能質(zhì)量降低等不規(guī)則行為。該方法采用BESS與太陽(yáng)能電池板相結(jié)合，通過(guò)在電網(wǎng)中整合BESS來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)太陽(yáng)能波動(dòng)的平滑和穩(wěn)定。在該系統(tǒng)中，低通濾波器(LPF)等平滑濾波器與BESS集成，以提高系統(tǒng)性能并降低成本。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和模型預(yù)測(cè)控制的概念，他們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)智能控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以智能地調(diào)整LPF時(shí)間常數(shù)，從而有效消除PV曲線的波動(dòng)。該控制器還包括一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)系統(tǒng)，用于提高對(duì)太陽(yáng)能功率變化的高精度預(yù)測(cè)。這種綜合的控制方法通過(guò)平滑太陽(yáng)能波動(dòng)，同時(shí)考慮電池斜坡速率和充電狀態(tài)，有望提高電網(wǎng)中光伏系統(tǒng)的可預(yù)測(cè)性和可靠性。
Henri等提出了一種監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)方法，用于預(yù)測(cè)和調(diào)度住宅光伏/電池系統(tǒng)下一個(gè)運(yùn)行間隔的實(shí)時(shí)運(yùn)行模式。這個(gè)方法的核心思想是在基于模式的控制框架下，通過(guò)使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)提高控制系統(tǒng)的性能。首先，基于模式的經(jīng)濟(jì)模型預(yù)測(cè)控制方法被用作性能基準(zhǔn)，以確定每個(gè)控制區(qū)間的最佳操作模式。然后，研究者使用了4種不同的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、邏輯回歸和隨機(jī)森林，來(lái)比較使用不同數(shù)量的特征和不同長(zhǎng)度的訓(xùn)練集時(shí)的性能。通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，這些機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠更有效地預(yù)測(cè)下一個(gè)運(yùn)行間隔的最佳操作模式。這項(xiàng)研究的仿真結(jié)果表明，相較于傳統(tǒng)的基于模式的經(jīng)濟(jì)模型預(yù)測(cè)控制方法，采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法能夠提高系統(tǒng)性能，并減少本地控制器的計(jì)算負(fù)擔(dān)。
Liu等提出了一種考慮風(fēng)電預(yù)測(cè)區(qū)間的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)儲(chǔ)能管理策略，該策略旨在實(shí)現(xiàn)風(fēng)力發(fā)電與儲(chǔ)能的協(xié)同運(yùn)行，以保持能量平衡和提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性。首先，他們建立了一個(gè)基于長(zhǎng)短期記憶和上下界估計(jì)(LUBE)的功率區(qū)間預(yù)測(cè)模型，以量化風(fēng)電的不確定性。這有助于更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)風(fēng)電發(fā)電功率的范圍，從而為儲(chǔ)能系統(tǒng)提供更有效的管理依據(jù)。這一步驟的創(chuàng)新之處在于解決了傳統(tǒng)LUBE模型無(wú)法采用梯度下降法的問題。其次，他們將能量存儲(chǔ)管理問題轉(zhuǎn)化為馬爾可夫決策過(guò)程，并采用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行求解。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種通過(guò)與環(huán)境的交互來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，這在解決復(fù)雜的、動(dòng)態(tài)變化的問題上具有很大的潛力?？傮w而言，這種策略的創(chuàng)新之處在于綜合考慮了風(fēng)電預(yù)測(cè)區(qū)間、儲(chǔ)能系統(tǒng)管理和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)，以實(shí)現(xiàn)風(fēng)力發(fā)電與儲(chǔ)能的智能協(xié)同運(yùn)行。這有助于提高可再生能源系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性，降低對(duì)傳統(tǒng)能源的依賴。
這些創(chuàng)新的方法突出了將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)集成到能源存儲(chǔ)系統(tǒng)中，以提高效率、可靠性和穩(wěn)定性，最終有助于可再生能源技術(shù)的進(jìn)步。表5總結(jié)了將ML應(yīng)用于儲(chǔ)能材料的研究進(jìn)展，包括輔助儲(chǔ)能材料的設(shè)計(jì)、識(shí)別、分類、篩選和性能預(yù)測(cè)。
表5 ML應(yīng)用于儲(chǔ)能材料的研究進(jìn)展
3 AI+儲(chǔ)能對(duì)電力系統(tǒng)的影響
AI與儲(chǔ)能技術(shù)的結(jié)合對(duì)電力系統(tǒng)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。這種影響體現(xiàn)在多個(gè)方面，包括提高電力系統(tǒng)的效率和穩(wěn)定性，優(yōu)化能源分配，降低運(yùn)營(yíng)成本，以及促進(jìn)可再生能源的廣泛應(yīng)用。AI技術(shù)在電力系統(tǒng)的應(yīng)用，使得我們能夠更好地理解和預(yù)測(cè)電力需求，從而更有效地進(jìn)行電力調(diào)度。同時(shí)，AI也在儲(chǔ)能技術(shù)的優(yōu)化和提升中發(fā)揮了關(guān)鍵作用，使得儲(chǔ)能系統(tǒng)能夠更高效、更穩(wěn)定地運(yùn)行。AI技術(shù)可以用于預(yù)測(cè)電力需求，通過(guò)分析歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，電力公司可以更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)未來(lái)的電力需求，從而更好地進(jìn)行電力調(diào)度。此外，AI還可以用于優(yōu)化電力網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行。通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電力網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行狀態(tài)，AI可以預(yù)測(cè)和防止?jié)撛诘膯栴}，從而減少電力網(wǎng)絡(luò)的故障率。在儲(chǔ)能技術(shù)方面，AI可以用于優(yōu)化儲(chǔ)能系統(tǒng)的充電和放電策略。通過(guò)分析歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，AI可以預(yù)測(cè)未來(lái)的電力需求，從而決定何時(shí)充電何時(shí)放電，以達(dá)到最優(yōu)的運(yùn)行狀態(tài)。這不僅可以提高儲(chǔ)能系統(tǒng)的效率，還可以延長(zhǎng)儲(chǔ)能系統(tǒng)的使用壽命。
3.1 智能電網(wǎng)建設(shè)
AI對(duì)智能電網(wǎng)建設(shè)的影響深遠(yuǎn)而廣泛。AI技術(shù)為智能電網(wǎng)提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和分析能力，使得電網(wǎng)能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)和應(yīng)對(duì)電力需求的變化。同時(shí)，AI也在優(yōu)化電力調(diào)度、提高電網(wǎng)運(yùn)行效率、降低運(yùn)營(yíng)成本等方面發(fā)揮了重要作用。此外，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以分析理解電力市場(chǎng)中的價(jià)格形成動(dòng)態(tài)，調(diào)節(jié)負(fù)載的頻率波動(dòng)，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性，有助于降低用戶對(duì)電力系統(tǒng)的依賴。未來(lái)，隨著AI技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，智能電網(wǎng)將更加智能化、高效化，為電力系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展提供有力支持。圖3展示了智能電網(wǎng)的運(yùn)行流程。
圖3 智能電網(wǎng)的運(yùn)行流程
Wijesingha等提出了一種智能住宅能源管理系統(tǒng)，采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，旨在通過(guò)有效地切換預(yù)先優(yōu)先的可能負(fù)載、使用屋頂太陽(yáng)能和考慮負(fù)載轉(zhuǎn)移算法來(lái)實(shí)現(xiàn)在電網(wǎng)和可再生能源本地存儲(chǔ)之間的有效切換，從而降低住宅場(chǎng)所對(duì)電網(wǎng)的依賴。具體來(lái)說(shuō)，該系統(tǒng)采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，通過(guò)預(yù)先優(yōu)先的方式在電網(wǎng)和可再生能源本地存儲(chǔ)之間切換可能的負(fù)載，以實(shí)現(xiàn)更有效的能源管理。此外，負(fù)載轉(zhuǎn)移算法被考慮，以在住宅中提供盡可能可靠的電力供應(yīng)，同時(shí)降低電費(fèi)。系統(tǒng)還包括使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可用平均太陽(yáng)能功率預(yù)測(cè)，以及使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)功能來(lái)優(yōu)化可用太陽(yáng)能發(fā)電和儲(chǔ)能的利用。這些功能的整合旨在最大程度地提高可再生能源的利用效率，并減少住宅對(duì)傳統(tǒng)電網(wǎng)的依賴。通過(guò)引入這樣一種智能住宅能源管理系統(tǒng)，人們可以更方便地實(shí)現(xiàn)能源的高效利用，降低電費(fèi)支出，并減少對(duì)傳統(tǒng)能源的依賴，有助于緩解能源危機(jī)。
Jain等提出了一個(gè)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分析框架，旨在解構(gòu)可變可再生能源(variable renewable energy，VRE)現(xiàn)代電力市場(chǎng)中價(jià)格飆升事件的主要驅(qū)動(dòng)因素。由于電力市場(chǎng)正朝著100%可再生能源大容量電網(wǎng)的方向發(fā)展，電力系統(tǒng)運(yùn)行和電力市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)正在發(fā)生變化，因此電力市場(chǎng)的價(jià)格形成變得更加復(fù)雜。傳統(tǒng)的根本原因分析和統(tǒng)計(jì)方法在應(yīng)對(duì)現(xiàn)代電網(wǎng)和可變可再生能源市場(chǎng)價(jià)格形成背后的主要驅(qū)動(dòng)因素時(shí)可能不夠靈活。因此，研究人員提出了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的分析框架，旨在更好地理解高VRE電力市場(chǎng)價(jià)格飆升事件的原因。這個(gè)框架可以應(yīng)用于任何獨(dú)立系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)商(ISO)或市場(chǎng)的數(shù)據(jù)，但在該研究中，研究人員使用了來(lái)自加州獨(dú)立系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)商(CAISO)和ISO新英格蘭(ISO-NE)的開源公開數(shù)據(jù)集。該框架的應(yīng)用旨在揭示價(jià)格上漲事件的各種主要驅(qū)動(dòng)因素，從而為市場(chǎng)設(shè)計(jì)、可再生能源調(diào)度和削減、運(yùn)營(yíng)以及網(wǎng)絡(luò)安全等方面提供關(guān)鍵信息。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，研究人員可以更全面、靈活地分析和理解現(xiàn)代電力市場(chǎng)中復(fù)雜的價(jià)格形成動(dòng)態(tài)。
Sivakumar等提出了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的負(fù)載頻率控制(LFC)方法，以抵消負(fù)載需求波動(dòng)，特別是當(dāng)非線性負(fù)載連接到電網(wǎng)時(shí)可能產(chǎn)生的頻率波動(dòng)。在連接到負(fù)載的任何電網(wǎng)或可再生能源(RES)系統(tǒng)中，頻率調(diào)節(jié)對(duì)其運(yùn)行至關(guān)重要。在該研究中，考慮了連接到負(fù)載的四個(gè)領(lǐng)域，包括電網(wǎng)、光伏和風(fēng)力發(fā)電廠，以及用戶負(fù)載。這些領(lǐng)域一起形成一個(gè)系統(tǒng)，其中負(fù)載的能源需求由太陽(yáng)能和風(fēng)能等可再生能源滿足。為了改善系統(tǒng)的頻率控制，研究人員采用了機(jī)器學(xué)習(xí)方法，建立了一個(gè)改進(jìn)的LFC模型。該模型采用了比例積分和微分控制器(PID)控制，以減小振蕩響應(yīng)，并通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行改進(jìn)。這使系統(tǒng)能夠更好地應(yīng)對(duì)由于可再生能源的不穩(wěn)定性和非線性負(fù)載引起的頻率波動(dòng)。研究的重點(diǎn)是通過(guò)使用ML來(lái)改進(jìn)負(fù)載頻率控制模型，以最大限度地減少快速負(fù)載波動(dòng)，提高系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。
Khoshlessan等將5種機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于與3個(gè)微網(wǎng)格社區(qū)相關(guān)的一組數(shù)據(jù)，旨在實(shí)現(xiàn)智能、精確和快速的決策，以有效控制微電網(wǎng)社區(qū)、適當(dāng)分配能量并提高關(guān)鍵負(fù)載的可靠性。在這項(xiàng)研究中，使用了包含測(cè)試數(shù)據(jù)和訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，其中的信息包括電網(wǎng)電壓、天氣狀況、微電網(wǎng)及其相鄰單元中儲(chǔ)能系統(tǒng)的SOC以及一天中的時(shí)間。運(yùn)行模式通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)，這些算法對(duì)各種能量進(jìn)行管理，將其從可用來(lái)源分配到最優(yōu)選的負(fù)載中。采用的5種機(jī)器學(xué)習(xí)算法分別是隨機(jī)森林、決策樹、邏輯回歸、SVM和梯度提升。這些算法通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，使系統(tǒng)能夠根據(jù)當(dāng)前的電網(wǎng)狀況、儲(chǔ)能系統(tǒng)狀態(tài)、天氣等因素做出合理的決策，以實(shí)現(xiàn)微電網(wǎng)社區(qū)的智能管理和優(yōu)化能源分配。
Sheha等的研究關(guān)注于能源需求預(yù)測(cè)，旨在通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)提高整個(gè)城市能源需求的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，并通過(guò)調(diào)整能源價(jià)格，利用存儲(chǔ)和靈活負(fù)載來(lái)實(shí)現(xiàn)能源的正確分配和有效利用。研究中比較了不同的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，結(jié)果表明，具有外生輸入的非線性自回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在整個(gè)城市能源需求的預(yù)測(cè)上表現(xiàn)最為準(zhǔn)確。這種模型利用供暖、通風(fēng)和空調(diào)(HVAC)溫度設(shè)定點(diǎn)，通過(guò)電池儲(chǔ)能和被動(dòng)熱能存儲(chǔ)來(lái)響應(yīng)可變價(jià)格信號(hào)，從而使需求側(cè)成為電網(wǎng)調(diào)節(jié)的重要資產(chǎn)。這一研究為未來(lái)能源需求管理提供了有力的工具和方法，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)為城市能源系統(tǒng)的靈活性和智能性開辟了新的可能性。
為了彌補(bǔ)可再生能源的間歇性并確保向負(fù)載供電的連續(xù)性，儲(chǔ)能系統(tǒng)(energy storage system，ESS)，特別是電池儲(chǔ)能(battery energy storage，BES)已經(jīng)出現(xiàn)在電網(wǎng)應(yīng)用中。電池的重復(fù)充電/放電循環(huán)會(huì)對(duì)其使用壽命產(chǎn)生不利影響，從而降低整體系統(tǒng)的長(zhǎng)期可靠性。Mohapatra等對(duì)支持向量回歸(SVR)和極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)進(jìn)行了脊回歸的比較研究。為了進(jìn)一步提高ELM的性能，通過(guò)使用將誤差系數(shù)估計(jì)值降低到零的懲罰因子來(lái)執(zhí)行回歸分析，最后提出了線性回歸的擴(kuò)展，即脊回歸，它使用多元回歸數(shù)據(jù)來(lái)最小化預(yù)測(cè)誤差。
3.2 可再生能源集成與管理
可再生能源是一種可持續(xù)利用的能源，主要包括太陽(yáng)能、水能、風(fēng)能、生物質(zhì)能等。這些能源在自然界中可以循環(huán)再生，因此被稱為可再生能源?？稍偕茉丛诃h(huán)保和可持續(xù)發(fā)展方面具有重要意義。它們不僅可以減少對(duì)傳統(tǒng)化石能源的依賴，降低環(huán)境污染，還可以為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供新的動(dòng)力。因此，許多國(guó)家和地區(qū)都在積極推廣可再生能源的應(yīng)用，AI技術(shù)為可再生能源集成與管理提供了強(qiáng)大的支持和優(yōu)化，其影響深遠(yuǎn)而積極。通過(guò)AI的預(yù)測(cè)和優(yōu)化，可再生能源的利用率得以提高，能源管理更加高效。同時(shí)，AI還為可再生能源的穩(wěn)定運(yùn)行提供了保障，減少了波動(dòng)和不確定性。其中機(jī)器學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)在可再生能源的集成與管理中已取得了初步成效。Donti等綜述了利用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)促進(jìn)可持續(xù)能源系統(tǒng)的開發(fā)和運(yùn)行的方式，概述了使用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行可持續(xù)能源生產(chǎn)、交付和存儲(chǔ)的現(xiàn)有研究。
Shibl等的研究聚焦于可再生能源的調(diào)度管理，提出了一種基于ML的兩階段混合發(fā)電廠(hybrid power plant，HPP)能源調(diào)度管理系統(tǒng)。這個(gè)系統(tǒng)的目標(biāo)是協(xié)調(diào)可再生能源(光伏和風(fēng)電)、儲(chǔ)備能源(儲(chǔ)能系統(tǒng))和備用能源(如柴油、燃料電池、輔助負(fù)載等)，以降低HPP的功率波動(dòng)，實(shí)現(xiàn)調(diào)峰填谷的效果。第一階段旨在預(yù)測(cè)可再生能源的功率輸出以及負(fù)載需求。這有助于提前了解發(fā)電和用電的情況，從而更好地準(zhǔn)備應(yīng)對(duì)功率變化。第二階段旨在協(xié)調(diào)儲(chǔ)備和備用能源的能源輸出，以滿足系統(tǒng)的需求。通過(guò)這種協(xié)調(diào)，系統(tǒng)可以更靈活地應(yīng)對(duì)可再生能源波動(dòng)，并在需要時(shí)調(diào)動(dòng)備用能源。研究中使用了不同的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，比較它們的性能，結(jié)果表明長(zhǎng)短期記憶(LSTM)提供了最佳的結(jié)果，具有較低的均方誤差和較高的解釋方差得分。這意味著LSTM在預(yù)測(cè)可再生能源輸出和負(fù)載需求方面表現(xiàn)出色。總體而言，該系統(tǒng)證明了對(duì)HPP中能源調(diào)度管理的有效性，通過(guò)成功平滑HPP負(fù)載曲線，提高了電力系統(tǒng)的可靠性。此外，系統(tǒng)還表現(xiàn)出對(duì)光伏和風(fēng)力發(fā)電輸出不確定性以及負(fù)載需求變化的魯棒性。
Kamalakannan等提出了一種基于RNN的混合動(dòng)力汽車(HEV)電源儲(chǔ)能和管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)的新策略。該方法的核心思想是將基于RNN的預(yù)測(cè)模型與HEV的能量存儲(chǔ)和管理系統(tǒng)集成，以實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛未來(lái)駕駛模式的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)和優(yōu)化能量管理系統(tǒng)的目標(biāo)。首先，使用歷史駕駛數(shù)據(jù)訓(xùn)練RNN模型，該模型能夠預(yù)測(cè)車輛未來(lái)的駕駛模式。這有助于系統(tǒng)更好地了解即將發(fā)生的駕駛狀況。預(yù)測(cè)的駕駛模式被用于優(yōu)化能量管理系統(tǒng)，其中包括對(duì)電池充電和放電操作的控制，以及電池與其他電源之間的功率分配。最后使用高保真HEV模型對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的駕駛數(shù)字進(jìn)行模擬，以評(píng)估所提出方法的性能。通過(guò)仿真，研究人員比較了基于RNN的能量存儲(chǔ)和管理系統(tǒng)與傳統(tǒng)的基于規(guī)則的控制策略。研究的最終結(jié)果表明，前者在能源效率、電池壽命和車輛性能方面都優(yōu)于后者。這種方法為創(chuàng)建更高效的HEV能源管理系統(tǒng)提供了一種有前途的途徑，有望顯著提高混合動(dòng)力汽車的燃油經(jīng)濟(jì)性、減少排放并延長(zhǎng)電池壽命。
Abarna等設(shè)計(jì)和開發(fā)了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的并網(wǎng)多相能源管理系統(tǒng)，旨在應(yīng)對(duì)能源危機(jī)和提高可再生能源利用率。該系統(tǒng)整合了風(fēng)力渦輪機(jī)、光伏電池和柴油發(fā)電機(jī)，以確保在不同天氣和時(shí)間條件下提供連續(xù)的電力輸出。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，系統(tǒng)預(yù)測(cè)天氣條件、優(yōu)化發(fā)電機(jī)和儲(chǔ)能系統(tǒng)運(yùn)行策略，并實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)以滿足電力需求。系統(tǒng)考慮多個(gè)目標(biāo)，包括供電損失概率(LPSP)和系統(tǒng)年化成本(ACS)。此外，多相能源系統(tǒng)可以以獨(dú)立運(yùn)行模式或與電網(wǎng)并網(wǎng)運(yùn)行，以適應(yīng)不同的工作模式和需求。這一研究為創(chuàng)造高效、可靠和成本效益的多相能源管理系統(tǒng)提供了新的思路。
Lin等提出了一種創(chuàng)新的方法，采用廣義可加模型(generalized add models，GAM)和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural network，ANN)模型，用于預(yù)測(cè)綜合發(fā)電和儲(chǔ)能系統(tǒng)的最佳收益。該研究以常規(guī)水電為例，使用能源與環(huán)境資源系統(tǒng)生成預(yù)測(cè)方程和模型。這一方法旨在支持電廠所有者或運(yùn)營(yíng)商在選擇電池尺寸方面做出決策，以最大化財(cái)務(wù)績(jī)效。通過(guò)比較GAM和ANN的性能，研究提供了有助于優(yōu)化發(fā)電和儲(chǔ)能系統(tǒng)的預(yù)測(cè)技術(shù)，從而在集成可再生能源和儲(chǔ)能系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)最大收益。
Lee等提出了一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法，采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)來(lái)優(yōu)化智能家居的能耗，包括屋頂太陽(yáng)能光伏系統(tǒng)、儲(chǔ)能系統(tǒng)和智能家電。相較于現(xiàn)有基于模型的家庭能源管理系統(tǒng)優(yōu)化方法，該方法具有以下新穎之處：①對(duì)于單個(gè)可控家電(如空調(diào)或洗衣機(jī))，應(yīng)用了無(wú)模型的Q學(xué)習(xí)方法進(jìn)行能耗調(diào)度，以及儲(chǔ)能系統(tǒng)的充放電；②利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)室內(nèi)溫度，協(xié)助提出的Q學(xué)習(xí)算法準(zhǔn)確地了解室內(nèi)溫度與空調(diào)能耗之間的關(guān)系。所提出的Q-learning家庭能源管理算法結(jié)合了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以將消費(fèi)者的電費(fèi)降低到首選的舒適度水平(如室內(nèi)溫度)，并考慮電器的運(yùn)行特性。這一方法為提高智能家居的能源效率提供了一種創(chuàng)新的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)框架。
Keynia等提出一種基于風(fēng)電產(chǎn)量、電價(jià)和財(cái)務(wù)損益(financial losses and gains，F(xiàn)LG)預(yù)測(cè)與儲(chǔ)能相結(jié)合的方法。為了預(yù)測(cè)未來(lái)24 h的電價(jià)、風(fēng)力發(fā)電量和FLG，采用了基于LSTM方法的深度學(xué)習(xí)時(shí)間序列預(yù)測(cè)和基于MRMI方法的輸入選擇的混合方法。為此，首先，風(fēng)力發(fā)電商根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)24 h的電價(jià)和風(fēng)力發(fā)電量。根據(jù)相同的預(yù)測(cè)值，為參與日前電力市場(chǎng)設(shè)定了初始報(bào)價(jià)。之后，風(fēng)力發(fā)電商根據(jù)FLG預(yù)測(cè)方法修改其風(fēng)力發(fā)電量，由于FLG信號(hào)具有高度的波動(dòng)性，因此直接將預(yù)測(cè)結(jié)果應(yīng)用于擬議的風(fēng)力發(fā)電產(chǎn)品效率并不高。相反，采用FCM方法對(duì)FLG分類并預(yù)測(cè)FLG類別標(biāo)簽，對(duì)提高風(fēng)電企業(yè)對(duì)電力市場(chǎng)的投標(biāo)建議更有幫助。最后，風(fēng)力發(fā)電商可以通過(guò)與儲(chǔ)能單元的互動(dòng)來(lái)提高其參與電力市場(chǎng)的利潤(rùn)。
太陽(yáng)能處處皆有，可直接開發(fā)利用，便于采集，且無(wú)需開采和運(yùn)輸，但用傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法預(yù)測(cè)太陽(yáng)能相當(dāng)困難，與傳統(tǒng)方法相比，機(jī)器學(xué)習(xí)算法由于其具有不確定參數(shù)的學(xué)習(xí)能力而顯示出更高的準(zhǔn)確性。在這種可再生能源的不確定性下，太陽(yáng)能光伏(solar photovoltaic，SPV)、BESS和熱力機(jī)組等市場(chǎng)參與者面臨著優(yōu)化調(diào)度策略的挑戰(zhàn)。Pattanaik等使用多層感知器(MLP)、RNN和LSTM等監(jiān)督學(xué)習(xí)方法來(lái)預(yù)測(cè)日前市場(chǎng)的每小時(shí)SPV。結(jié)果表明，在33種機(jī)器學(xué)習(xí)方法中，具有密集度的LSTM是一種較好的預(yù)測(cè)方法，且獲得了較高的精度。同時(shí)還研究了BESS日前逐時(shí)預(yù)測(cè)SPV的優(yōu)化運(yùn)行以及每小時(shí)熱單位調(diào)度中的作用。該研究的主要目標(biāo)是在SPV-BESS-Thermal單元集成系統(tǒng)中優(yōu)化分配BESS，形成主動(dòng)配電網(wǎng)絡(luò)，以在線路意外事件和SPV等不確定性下最大限度地降低運(yùn)營(yíng)成本。短期市場(chǎng)獲得熱單位、BESS和預(yù)測(cè)SPV的每小時(shí)調(diào)度。通過(guò)改進(jìn)的IEEE總線系統(tǒng)驗(yàn)證了所提方法的驗(yàn)證，并通過(guò)混合整數(shù)線性規(guī)劃進(jìn)行了求解。
在電動(dòng)汽車中同時(shí)使用多個(gè)儲(chǔ)能單元會(huì)使動(dòng)力總成系統(tǒng)更加復(fù)雜和難以控制。為此，Yavasoglu等針對(duì)具有復(fù)雜動(dòng)力結(jié)構(gòu)的增程式純電動(dòng)汽車(battery electric vehicles，BEV)提出了一種先進(jìn)的能量管理策略(energy management strategy，EMS)?；旌蟽?chǔ)能系統(tǒng)(hybrid energy storage system，HESS)由電池、超級(jí)電容器(UC)、燃料電池(FC)組成，車輛由兩個(gè)互補(bǔ)的推進(jìn)器驅(qū)動(dòng)。為了提高動(dòng)力總成效率，牽引力由推進(jìn)器以不同的速率同時(shí)共享。HESS裝置根據(jù)以下目標(biāo)共享推進(jìn)功率：延長(zhǎng)電池壽命、有效利用UC和FC。首先，為了優(yōu)化HESS中的功率分配，提出了一個(gè)凸優(yōu)化問題來(lái)滿足給定的目標(biāo)，從而延長(zhǎng)電池壽命5年。然而，由于必須考慮過(guò)多的參數(shù)，并且并非所有系統(tǒng)都適合線性化，因此復(fù)雜系統(tǒng)的凸優(yōu)化可能很困難。因此，該研究繼續(xù)提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的ML算法來(lái)解決多目標(biāo)能源管理問題。利用凸優(yōu)化輸出對(duì)所提出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，根據(jù)仿真結(jié)果，訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在凸優(yōu)化結(jié)果為92.5%以內(nèi)求解了優(yōu)化問題。
4 展 望
本篇綜述通過(guò)深入研究AI與儲(chǔ)能技術(shù)的融合，全面概述了人工智能在儲(chǔ)能領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)展。筆者首先概述了機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵技術(shù)，并強(qiáng)調(diào)了AI在儲(chǔ)能材料設(shè)計(jì)、識(shí)別、分類、篩選和性能預(yù)測(cè)方面的研究進(jìn)展，最后簡(jiǎn)要總結(jié)了AI+儲(chǔ)能技術(shù)對(duì)智能電網(wǎng)建設(shè)和可再生能源集成與管理的貢獻(xiàn)。盡管AI技術(shù)在儲(chǔ)能材料研究中取得了顯著成果，但在實(shí)際應(yīng)用中仍存在一些問題，需要進(jìn)一步深入研究。筆者提出了未來(lái)研究的重點(diǎn)。
（1）利用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法或模型，更深入地探索儲(chǔ)能材料特征與性能的關(guān)系，建立系統(tǒng)的特征-性能影響機(jī)制，并尋找更精準(zhǔn)的特征重要性排序方法。為了更深入地探索儲(chǔ)能材料特征與性能的關(guān)系，需要探索更先進(jìn)有效的機(jī)器學(xué)習(xí)算法或模型。這些算法可以處理大量的數(shù)據(jù)，并從中提取有用的信息，以幫助我們更好地理解儲(chǔ)能材料的性質(zhì)和行為。通過(guò)建立系統(tǒng)的特征-性能影響機(jī)制，全面了解儲(chǔ)能材料在不同條件下的性能表現(xiàn)，有助于預(yù)測(cè)儲(chǔ)能材料的未來(lái)行為，以及如何調(diào)整材料的特征以獲得更好的性能。此外，可以尋找更精準(zhǔn)的特征重要性排序方法，確定哪些特征對(duì)儲(chǔ)能材料的性能影響最大，從而為材料設(shè)計(jì)和優(yōu)化提供指導(dǎo)。通過(guò)了解特征的重要性，有助于更好地理解材料的性質(zhì)，并找到改進(jìn)材料性能的途徑。
（2）建立系統(tǒng)的儲(chǔ)能材料質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)是促進(jìn)儲(chǔ)能技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用的重要步驟，這可以使儲(chǔ)能材料的識(shí)別、分類和篩選研究更加多元化和全面化。首先需要明確儲(chǔ)能材料的定義和范圍，包括各種電池類型、超級(jí)電容器、儲(chǔ)氫材料等。這有助于確保在討論和比較不同儲(chǔ)能材料時(shí)具有共同的基礎(chǔ)。此外，著力制定關(guān)于儲(chǔ)能材料性能的標(biāo)準(zhǔn)以評(píng)估不同材料在特定應(yīng)用中的適用性，如能量密度、功率密度、循環(huán)壽命、安全性等?？紤]儲(chǔ)能材料的制造過(guò)程、環(huán)境影響和資源利用。制定關(guān)于材料可持續(xù)性、可回收性和生命周期評(píng)估的標(biāo)準(zhǔn)，以推動(dòng)更環(huán)保的材料選擇。另一方面，開發(fā)一個(gè)統(tǒng)一的儲(chǔ)能材料分類系統(tǒng)十分必要，根據(jù)材料的性質(zhì)、性能和應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行分類，以便研究人員更容易地比較和選擇適當(dāng)?shù)膬?chǔ)能材料。同時(shí)，還可以創(chuàng)建一個(gè)共享的儲(chǔ)能材料數(shù)據(jù)庫(kù)，收集各種儲(chǔ)能材料的性能數(shù)據(jù)、研究成果和應(yīng)用案例，促進(jìn)信息交流和合作，加速儲(chǔ)能材料的研究和開發(fā)。
（3）探索新的AI技術(shù)在儲(chǔ)能領(lǐng)域的應(yīng)用前景，為儲(chǔ)能技術(shù)的發(fā)展注入新動(dòng)力，比如計(jì)算機(jī)視覺、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)模型和遷移學(xué)習(xí)。計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)可以用于儲(chǔ)能設(shè)備的監(jiān)測(cè)和故障診斷。通過(guò)圖像識(shí)別和模式識(shí)別，可以檢測(cè)設(shè)備的異常情況，如電池老化、泄漏等，從而及時(shí)采取措施進(jìn)行維護(hù)和修復(fù)。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)模型可以從大量數(shù)據(jù)中提取有用的特征和模式，而不需要明確的標(biāo)簽。在儲(chǔ)能領(lǐng)域，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)模型可以用于電池老化預(yù)測(cè)、能源需求預(yù)測(cè)等任務(wù)。通過(guò)聚類和降維等技術(shù)，可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和規(guī)律，為后續(xù)的分析和應(yīng)用提供支持。深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以對(duì)儲(chǔ)能設(shè)備的性能進(jìn)行預(yù)測(cè)和優(yōu)化，強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)可以對(duì)儲(chǔ)能系統(tǒng)的運(yùn)行策略進(jìn)行學(xué)習(xí)和優(yōu)化，利用遷移學(xué)習(xí)技術(shù)可以將其他領(lǐng)域的模型應(yīng)用于儲(chǔ)能領(lǐng)域。
（4）研究可解釋的人工智能技術(shù)，構(gòu)建具有因果邏輯的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，提高AI+儲(chǔ)能的融合決策的可信度，更精準(zhǔn)地為能源開發(fā)、儲(chǔ)存和轉(zhuǎn)化生產(chǎn)提供服務(wù)。以下是構(gòu)建因果可解釋AI模型的一些建議：①收集大量關(guān)于儲(chǔ)能系統(tǒng)和AI技術(shù)的數(shù)據(jù)，包括設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)、能源需求、環(huán)境變化等信息。通過(guò)數(shù)據(jù)分析和挖掘，發(fā)現(xiàn)AI決策與儲(chǔ)能系統(tǒng)運(yùn)行之間的因果關(guān)系，為后續(xù)的模型構(gòu)建提供支持。②利用特征工程技術(shù)提取與儲(chǔ)能系統(tǒng)和AI決策相關(guān)的關(guān)鍵特征。通過(guò)對(duì)這些特征進(jìn)行選擇和轉(zhuǎn)換，構(gòu)建更具代表性和可解釋性的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。③選擇具有解釋性的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如決策樹、規(guī)則提取等。這些算法可以提供關(guān)于AI決策的直觀解釋，幫助我們理解決策背后的邏輯和原因。④引入因果推理技術(shù)，包括決策樹、結(jié)構(gòu)方程模型、反事實(shí)推理、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、符號(hào)有向圖、信息流等，構(gòu)建具有因果邏輯的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。通過(guò)分析不同因素之間的因果關(guān)系，更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)儲(chǔ)能系統(tǒng)的行為，并為AI決策提供更具可信度的支持。
以上建議將有助于指導(dǎo)未來(lái)研究方向，推動(dòng)AI在儲(chǔ)能領(lǐng)域的更廣泛應(yīng)用和深化。
