人工智能驱动的电池老化预测与分布式可再生社区和电动汽车能源共享,Renewable Energy
电化学电池存储在区域能源系统中发挥着调峰、负荷覆盖、可再生能源渗透、负荷覆盖、频率调节和短期快速响应等多种功能。电池循环老化会显着影响电池性能，对电池循环老化的忽视或不准确估计会导致性能高估。然而，当前的文献在这些主题上取得的进展有限。在本研究中，开发了一个沿海区域能源社区，包括区域建筑、交通、太阳能-风能系统、电化学电池存储、电网和多向电力交互。最终目标是高精度、高效地预测各种电池的动态健康状态。针对间歇性可再生能源的频繁充电以及随机需求和车辆驾驶的放电，利用数学拟合和机器学习方法开发、测试和比较了一系列循环老化模型。考虑到数学模型的建模复杂性、耗时性和产品依赖性的特点，基于机器学习的回归学习器首先被用来学习潜在的老化机制，然后做出准确的预测。在训练、交叉验证和预测过程中进行统计分析后，提出了一种自上而下的方法来进行算法选择，以加速循环老化预测。结果表明，在训练和交叉验证过程中，最终算法被确定为指数高斯过程回归。 电池循环老化演示验证了不同电池类别和能源范式的可行性和有效性，以避免技术经济性能高估。
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