电池会随着时间而老化，逐渐失去动力和存储能力。就像人类一样，不同电池之间的老化过程是不同的，几乎不可能测量或模拟所有导致老化的相互作用机制。因此，大多数用于管理充电水平和估计电动汽车行驶里程的系统，几乎对电池内部工作方式的变化视而不见。
相反，它们的运作更像是医生在不了解病人心肺状况的情况下开出治疗处方，也不知道环境、生活方式、压力和运气对他们造成的破坏或幸免的特殊方式。如果你用笔记本电脑或手机已经足够多年了，你可能已经能预测结果了，随着时间的推移，对剩余电池寿命的估计往往会与实际情况相去甚远。
现在，斯坦福大学科学家开发的一个模型提供了一种实时预测可充电电池真实状况的方法。新的算法将传感器数据与降解锂离子电池的物理过程的计算机建模相结合，以预测电池的剩余存储容量和充电水平。
斯坦福大学地球、能源与环境科学学院(StanfordEarth)能源资源工程助理教授SimonaOnori说:“我们利用了以前从未用于估算的电化学参数。”这项研究发表在9月11日的IEEE控制系统技术学报上。
这种新方法有助于为更小的电池组和更大的行驶里程铺平道路。如今，汽车制造商增加了闲置产能，以应对数量未知的衰退，这增加了额外的成本和材料，包括一些稀缺或有毒的材料。更好地估计电池的实际容量将使缓冲区更小。
Onori解释说:“就我们的模型而言，谨慎使用电池系统仍然很重要。”“但如果你对电池在整个生命周期中可以储存多少能量有了更多的确定性，那么你就可以使用更多的电量。”我们的系统能显示出电池的边缘，所以电池可以更精确地工作。”
该论文指出，该模型预测的准确性——从实验中收集到的实际电池寿命的2%以内——也可以使旧电动汽车电池为电网储存能量变得更容易、更便宜。Onori说:“就像现在一样，从电动汽车上退役的电池在质量和性能上会有很大差异。”“目前还没有可靠和有效的方法来对它们进行标准化、测试或认证，以使它们与为固定存储而定制的新电池具有竞争力。”
每个电池都有两个电极——阴极和阳极——中间夹着电解液，通常是液体。在可充电锂离子电池中，锂离子在充电和放电时在电极之间来回穿梭。一辆电动汽车可以使用成百上千个这样的小电池，组装成一个大电池组，通常占整个汽车成本的30%左右。
该研究的主要作者、能源工程专业博士生阿尼鲁德·阿拉姆(AnirudhAllam)说，传统的电池管理系统通常依赖于假设每个电极中的锂含量不会变化的模型。“然而，在现实中，随着电池退化，锂会因为副反应而流失，”他说，“所以这些假设导致了不准确的模型。”
Onori和Allam在设计他们的系统时，不断更新了锂浓度估计值，并为每个电极设计了专用算法，在系统运行时根据传感器测量值进行调整。他们用标准的工业硬件在现实场景中验证了他们的算法。
该模型的数据来自于电池管理系统中的传感器，这些传感器在目前行驶的电动汽车上运行。Onori说:“我们的算法可以集成到当前的技术中，让它们以更智能的方式运行。”她说，从理论上讲，许多已经上路的汽车都可以在它们的电子控制单元上安装这种算法，但这种升级的费用让汽车制造商更有可能把这种算法应用到尚未投产的汽车上。
该团队将他们的实验集中在电动汽车中常用的一种锂离子电池(锂镍锰钴氧化物)上，以估计关键的内部变量，如锂浓度和电池容量。但这个框架足够普遍，它应该适用于其他种类的锂离子电池，并考虑到电池退化的其他机制。
“我们展示了我们的算法不仅仅是一个可以在计算机上运行的漂亮的理论工作，”她说。“相反，这是一种实用的、可实施的算法，如果未来能被采用并应用于汽车上，就能产生更持久的电池、更可靠的汽车和更小的电池组。”
