По-интелигентното зареждане може да удължи живота на батерията на електромобила ви с години

Изследователи от Технологичния университет „Чалмерс“ в Гьотеборг, Швеция, разработиха нов алгоритъм за зареждане на електрически превозни средства, който в симулационна среда успя да удължи полезния живот на литиево-йонна батерийна клетка с близо 23 процента. Това постижение е в сравнение с метода, който се използва в почти всеки електромобил по пътищата днес.

Важно е да се отбележи, че към момента работата е потвърдена само върху единична симулирана клетка, а не върху реална батерия или сложните системи от много клетки, които задвижват автомобилите. Дали този метод ще бъде толкова ефективен в реалния физически свят остава отворен въпрос, тъй като това са все още ранни етапи на научно изследване, а не готова система, която скоро ще бъде внедрена в автомобилите ни.

Въпреки това, данните от симулациите са повече от интригуващи. „Наказанието“ под формата на допълнително време за зареждане, което новият метод налага, е по-малко от три секунди на сесия – изключително малък компромис за потенциална печалба от две или три допълнителни години полезен живот на батерията. Друг ключов аспект е, че този подход се прилага само за променливотоково зареждане (AC) от Ниво 1 и Ниво 2, което е типично за домашно или работно зареждане. Методът не е приложим за бързо зареждане с постоянен ток (DC) на обществени станции, които работят при различни електрически параметри. За водачите обаче, които зареждат предимно у дома през нощта – което покрива огромното мнозинство от собствениците на електромобили – потенциалната полза би била значителна.

Промяна на парадигмата: От фиксирани към интелигентни нива на зареждане

Научният труд, озаглавен „Lifelong Reinforcement Learning for Health-Aware Fast Charging of Lithium-ion Batteries“ (Дългосрочно обучение с подсилване за здравословно бързо зареждане на литиево-йонни батерии), беше публикуван миналия месец в изданието на IEEE Transactions on Transportation Electrification. Той описва контролер, който адаптира поведението си при всяка сесия според остаряването на батерията.

Стандартният индустриален протокол, известен като зареждане с постоянен ток и постоянно напрежение (CCCV), е проектиран за нови клетки и никога не е бил актуализиран, въпреки че инженерите вече разбират по-добре как стареенето променя капацитета на клетката да понася зареждане. Старите клетки имат по-високо вътрешно съпротивление и по-тесен прозорец за безопасна работа. Зареждането им по същия начин, по който се зареждат чисто нови клетки, само ускорява техния упадък.

Контролерът на „Чалмерс“ използва здравословното състояние на батерията в реално време – мярка за това какъв капацитет запазва клетката в сравнение с първоначалното ѝ състояние – като активен входящ параметър. С намаляване на здравето на батерията алгоритъмът „смекчава“ зареждането, заменяйки няколко секунди допълнително време за сесия срещу значително по-малко напрежение върху клетката.

Баланс между защита и скорост

За да намерят оптималния баланс между защитата на батерията и поддържането на възможно най-кратко време за зареждане, изследователите са използвали техника на машинното обучение. Чрез опити и грешки в хиляди симулирани цикли, системата е открила ефективни стратегии за управление. Полученият алгоритъм е умишлено прост: той взема два входа (напрежение и състояние на здравето) и произвежда един изход (ниво на ток по време на зареждане).

Цялото обучение се извършва преди внедряването на софтуера. Изследователите твърдят, че алгоритмите им биха могли да достигнат до съществуващите превозни средства чрез софтуерна актуализация по въздуха (OTA) за наличните системи за управление на батерията (BMS), без да е необходим нов хардуер.

Пътят напред: От лабораторията към реалните автомобили

Този подход дава надежда за приложимост извън лабораторията. Деградацията на батериите е един от основните разходи за автопаркове, зависещи от електромобили: таксиметрови компании, куриерски услуги и градски автобуси. За тези превозни средства, които се зареждат по няколко пъти на ден, удължаването на живота на батерията с 23 процента би променило значително икономическата им ефективност.

За да се стигне до там обаче, са необходими няколко стъпки. Алгоритъмът трябва да бъде тестван върху реални клетки – процес, който изисква месеци физическо циклично зареждане. След това трябва да се валидира на ниво батериен пакет. Един електромобил съдържа стотици или хиляди клетки, всяка от които остарява с различна скорост. Управлението на цял пакет е много по-различна задача от оптимизирането на една единствена клетка.

Симулацията също така приема постоянна работна температура от 25 градуса по Целзий. Менг Юан, водещият автор на труда и настоящ асистент в университета „Виктория“ в Уелингтън, Нова Зеландия, признава, че в реалния свят температурните промени са критична променлива. Той посочва, че следващата работа на екипа ще включва адаптиране на контролера към различни химични състави на батериите.

Въпреки че екипът все още не е започнал официални разговори с автомобилните производители или регулаторните органи, интересът от страна на индустрията вече е налице. Симулацията е доказала концепцията, но работата по хардуерната част, която трябва да потвърди или усложни тези резултати, тепърва предстои.