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為推動能源與交通的融合發(fā)展，促進先進儲能技術在電動載運裝備上的應用發(fā)展，實現(xiàn)電網(wǎng)能量與載運的高效互動，助力“碳達峰”和“碳中和”愿景實現(xiàn)，中國電工技術學會于4月24日在北京召開中國電工技術學會青工委先進儲能科學與應用學組成立大會，并同期舉辦第13期青年學術沙龍活動。

田金鵬博士代表北京理工大學電動車輛國家工程實驗室先進儲能科學與應用課題組，在會議上做了題為“AI賦能動力電池健康感知”的報告，現(xiàn)將報告分享給大家，請各位讀者品讀。

先進儲能科學與應用課題組(AESA)

先進儲能科學與應用課題組(Advanced Energy Storage and Application：AESA)創(chuàng)建于2014年，隸屬于北京理工大學電動車輛國家工程實驗室孫逢春院士團隊，負責人熊瑞教授，長期致力于電動載運工具、動力電池系統(tǒng)、儲能系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)和人工智能應用以及教學輔助儀器、特種裝備技術等領域研究。

使用日常的充電信號，結合深度學習算法，我們可以實現(xiàn)：正負極容量和初始SOC等電極老化參數(shù)；重構出完整的電池OCV曲線；從OCV曲線中導出電池容量、剩余電量、能量等狀態(tài)信息；根據(jù)電極的電壓區(qū)間最大化電池的工作能力并防止容量加速衰落。后續(xù)工作將圍繞構建更加深入的電池老化數(shù)據(jù)集展開。