维度网讯，瑞典查尔姆斯理工大学近日披露一项AI快充研究成果。研究人员开发的电池健康感知充电方法，可在不增加充电时间的情况下，使锂离子电池寿命较现行标准方法延长22.9%。

快充是电动车普及中的关键体验，但高电流会加速电池内部副反应，缩短可用寿命。查尔姆斯理工大学指出，现行充电策略通常使用固定电流和电压限制，无论电池是新电池，还是已经使用多年，控制方式变化不大。问题在于，电池会随时间老化，内部电化学状态也会变化;如果充电系统不能识别这种变化，高速充电时更容易引发金属锂沉积等副反应，造成容量下降、内阻上升，并在严重情况下影响安全。研究人员把AI引入快充控制，核心目标是在保持快充速度的同时，根据电池当前健康状态动态调整充电电流和截止电压。

研究采用等效完整循环衡量电池寿命，即电池容量下降到原始容量80%之前可完成的完整充放电次数。新方法使电池寿命提升22.9%，平均充电时间为24.12分钟，标准方法为24.15分钟，差异仅为数秒。

技术路径基于强化学习。查尔姆斯理工大学介绍，算法把电池视为可交互的运行环境，通过长期结果反馈学习如何控制充电过程，既保持较短充电时间，又降低有害退化机制。相关论文显示，研究人员建立了副反应过电势与电池健康状态之间的映射，并将这一关系用于约束终端充电电压;模型在深度强化学习框架中运行，配合高保真单粒子电化学模型和PyBaMM仿真平台，对常规恒流恒压方法及其变体进行生命周期对比。查尔姆斯理工大学还强调，该训练后的AI模型在运行阶段不需要专门实验室传感器，理论上可通过电池管理系统软件更新导入现有车辆或储能系统。

这项研究仍处于方法验证阶段。研究团队指出，充电电压与电池健康状态之间的关系会受到温度和电芯化学体系影响，因此还需要针对不同电池类型进行表征。下一步工作将探索迁移学习，以减少不同化学体系适配所需实验量，并把训练后的AI控制器直接放到实体电池上测试。

瑞典查尔姆斯理工大学这项AI快充方法，为电动车和储能系统提供了一条软件化延寿路径。若后续在真实电池和整车环境中验证成功，接近23%的寿命提升可降低质保风险、提升残值，并提高关键原材料利用效率。

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