中國儲能網(wǎng)訊：美國康奈爾大學(xué)Shuangqi Li博士和Fengqi You教授合作在Cell Press細胞出版社交叉學(xué)科期刊Nexus上發(fā)表題為“基于AI4Sci的電化學(xué)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(xué)儲能系統(tǒng)和電動汽車應(yīng)用中的現(xiàn)狀與未來前景。重點介紹了人工智能領(lǐng)域研究的前沿，如大語言模型、基礎(chǔ)模型、多模態(tài)學(xué)習和少樣本學(xué)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(guān)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(guān)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(yīng)用，不僅加速了電池材料的探索與優(yōu)化，還可以精準預(yù)測電池性能，優(yōu)化管理系統(tǒng)，展現(xiàn)了巨大的應(yīng)用前景。然而，人工智能在電化學(xué)儲能領(lǐng)域的深入應(yīng)用亦面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量、算法通用性、跨學(xué)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(lǐng)域的現(xiàn)狀與未來趨勢，聚焦其在電動汽車中的應(yīng)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(xué)支撐與技術(shù)引領(lǐng)。
核心內(nèi)容
1. 人工智能在電化學(xué)儲能領(lǐng)域中的應(yīng)用
人工智能在電池及電化學(xué)儲能領(lǐng)域正發(fā)揮著不可估量的變革性作用。從材料到設(shè)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(yù)測新電池材料的電化學(xué)性能，極大加速了高性能材料的研發(fā)進程。監(jiān)督學(xué)習利用歷史數(shù)據(jù)與模擬分析，精準優(yōu)化電池單元設(shè)計，提高能量密度與安全性。此外，強化學(xué)習預(yù)測電池維護需求，優(yōu)化充電策略，促進清潔能源的應(yīng)用。一系列人工智能技術(shù)的應(yīng)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(xué)儲能系統(tǒng)研究中的應(yīng)用：無監(jiān)督學(xué)習、有監(jiān)督學(xué)習、強化學(xué)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(xué)結(jié)構(gòu)研發(fā)
人工智能在電池材料和電化學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)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(xué)儲能技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用包括三維電極微觀結(jié)構(gòu)的重建、電化學(xué)性能的預(yù)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(yīng)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(xué)習算法預(yù)測和引導(dǎo)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(xué)，使研究流程更加高效。
圖2：電池材料科學(xué)中的人工智能：三維微觀結(jié)構(gòu)重建、電化學(xué)性能預(yù)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(yù)測
在設(shè)備層面，狀態(tài)估計和剩余壽命預(yù)測對于電池管理至關(guān)重要。狀態(tài)估計提供實時數(shù)據(jù)，反應(yīng)電池剩余電量和功率，是優(yōu)化性能和延長壽命的關(guān)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(xué)習電池外特性，在準確和穩(wěn)定預(yù)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(yù)測電池壽命方面也取得了顯著進展。與傳統(tǒng)的電化學(xué)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(yù)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(fù)雜的降解模式，提高剩余壽命預(yù)測的準確性。人工智能技術(shù)簡化了電池健康預(yù)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(yù)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(lǐng)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(guān)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(guān)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(guān)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(xué)儲能中人工智能應(yīng)用的前沿領(lǐng)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(yīng)性、跨學(xué)科整合、監(jiān)管和倫理、以及模型復(fù)雜性。為應(yīng)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(lǐng)域的變革潛力，包括：數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施、大語言模型、基礎(chǔ)模型、多模態(tài)機器學(xué)習以及少樣本學(xué)習。在電化學(xué)儲能研究中，數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施對于人工智能驅(qū)動的方法至關(guān)重要。通過建立先進的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)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(guān)重要，以確保人工智能模型針對電化學(xué)儲能領(lǐng)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(xué)儲能研究：大型語言模型、基礎(chǔ)模型、多模態(tài)機器學(xué)習和少樣本學(xué)習
論文總結(jié)
人工智能作為促進科學(xué)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(xué)儲能系統(tǒng)的高效整合方法，特別是其在電動汽車中的應(yīng)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(xué)結(jié)構(gòu)設(shè)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(yīng)著眼于數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施、大語言模型、基礎(chǔ)模型、多模態(tài)機器學(xué)習和少樣本機器學(xué)習等領(lǐng)域。
