精准预测电池健康状态

Eatron Technologies 和华威大学 WMG 合作开发了一种名为 VIPER 的新方法，用于准确估计电动汽车电池的剩余使用寿命 (RUL) 。这个项目得到了法拉第研究所的资助，将 WMG 的先进电化学模型与 Eatron 的云电池管理和集成专业知识相结合，实现了超过 90% 的准确率。

英国爱丁堡赫瑞瓦特大学智能系统小组的研究人员与美国马里兰大学CALCE小组的研究人员合作，开发了一种精准预测电池健康状态的机器学习新方法，通过给人工智能（AI）算法输入原始的电池电压和当前的运行数据，来估计电池的健康状况，而不考虑运行条件和电池设计或化学成分。