據(jù)外媒報道，我國科學技術大學的一支研發(fā)團隊提議，利用人工智能優(yōu)化算法來評估電動汽車車載電池組的健康狀況，該方法是種新的電池健康度評估方法。該團隊在《電源學報》（JournalofPowerSources）發(fā)表了一篇文章以介紹其研究工作。

在電動汽車應用中，準確評估電池組健康狀況是件很重要的事情，其原因包括：可獲得電池組的動態(tài)響應并提升其安全可靠性。然而，電池充放電性能及電池組工作環(huán)境各不相同，這使得評估電池組的健康狀況變得很難。研究人員將電池組健康狀況含義為電池組最大能量存儲的變化，其中包含了所有電芯的信息：電池容量，荷電狀態(tài)（SOC）與開路電壓間的關聯(lián)性及電池的不一致性。

為預計電池組的健康狀況，該團隊采用了粒子群優(yōu)化遺傳算法（particleswarmoptimization－geneticalgorithm）。基于實驗結果，該團隊使用粒子濾波預估電池荷電狀態(tài)以及開路電壓，以防止在電池終端電壓測量中出現(xiàn)噪音影響及漂移電流。該團隊還采用了遞歸最小二乘算法（Arecursiveleastsquaremethod）提升了電池的容量。

據(jù)實驗結果表明，該測試方法在實際操作中可預估電池狀態(tài)，并具有高度的準確性。