A IA aumenta a duração da bateria dos veículos eléctricos em 23% sem abrandar o carregamento rápido
Os investigadores treinaram um modelo de aprendizagem por reforço na eletroquímica da bateria para adaptar a corrente de carga ao estado de saúde de cada bateria
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O carregamento rápido encurta a vida útil das baterias dos veículos, mas é necessário em viagens mais longas com veículos eléctricos. Os investigadores da Universidade de Tecnologia de Chalmers, na Suécia, desenvolveram um novo método de IA que adapta o carregamento rápido ao estado da bateria. O seu estudo mostra que a duração da bateria pode ser aumentada em quase 23% sem aumentar o tempo de carregamento. Tudo o que é necessário é uma atualização do software do veículo.
Quando indivíduos ou empresas consideram a aquisição de veículos eléctricos, a possibilidade de carregamento rápido é um fator importante.
"Para os táxis ou veículos pesados da indústria, por exemplo, o acesso ao carregamento rápido significa muito, mas o mesmo se aplica aos veículos de passageiros. Embora os condutores particulares carreguem normalmente os seus carros eléctricos em casa, a disponibilidade de carregamento rápido fora de casa é um fator crucial, uma vez que facilita as deslocações pendulares e a condução em distâncias mais longas", afirma Changfu Zou, professor do Departamento de Engenharia Eléctrica da Chalmers.
As baterias dos veículos eléctricos têm atualmente uma vida útil de cerca de 8 a 15 anos, dependendo da utilização e do carregamento. Vários estudos do mercado europeu de VE* mostram que os consumidores que estão a pensar comprar um VE estão preocupados com a vida limitada das baterias.
A exigência de um carregamento rápido eficiente também está em conflito com a saúde das baterias, uma vez que esse carregamento é stressante para as baterias e encurta a sua vida útil.
Changfu Zou aceitou este desafio com Meng Yuan, professor assistente da Universidade Victoria de Wellington, na Nova Zelândia, e antigo investigador da Chalmers. No estudo recentemente publicado, mostram que é possível aumentar a vida útil das baterias sem aumentar significativamente a velocidade de carregamento - com a ajuda da inteligência artificial.
Adaptar o carregamento ao estado da bateria
No estudo, os investigadores apresentam uma estratégia de carregamento baseada em IA que adapta a corrente durante cada carregamento rápido à química e ao "estado de saúde" da bateria. O carregamento adaptado prolonga a vida útil da bateria em cerca de 23% em comparação com o método padrão atual. Ao mesmo tempo, o tempo de carregamento não é afetado, mais ou menos alguns segundos.
"Mostramos que é possível carregar mais ou menos tão rápido como atualmente, mas com uma degradação significativamente menor da bateria a longo prazo", afirma Meng Yuan.
Quando uma bateria é carregada rapidamente, é forçada uma grande corrente para as várias células, o que provoca um maior risco de reacções químicas secundárias, entre outras coisas. Uma das mais problemáticas é conhecida como revestimento de lítio, em que o lítio metálico precipita no elétrodo em vez de ser armazenado corretamente na estrutura da bateria. Isto pode reduzir a capacidade e pode também afetar a segurança, uma vez que a irregularidade na estrutura do lítio pode, no pior dos casos, causar um curto-circuito.
"O risco de revestimento de lítio aumenta com a idade da bateria. No entanto, os métodos padrão de carregamento actuais utilizam a mesma corrente e tensão, independentemente de a bateria ser nova ou ter sido utilizada durante anos", afirma Meng Yuan.
Tempo de carregamento curto e menos desgaste
A nova estratégia de carregamento baseada em IA baseia-se na aprendizagem por reforço, em que as acções corretas são recompensadas e, consequentemente, reforçadas. O ambiente de treino consistiu num modelo de uma das baterias de veículos eléctricos mais comuns no mercado e numa simulação dos parâmetros que têm impacto tanto no tempo de carregamento como na saúde da bateria.
O modelo de IA foi treinado para adaptar o carregamento de acordo com o grau de carga ou descarga da bateria no momento do carregamento. Também foi necessário ter em conta o estado geral da bateria, uma vez que este é crucial tanto para a capacidade como para a eletroquímica. O resultado foi uma estratégia de carregamento que mantém o tempo de carregamento curto e minimiza as reacções nocivas.
"O nosso estudo mostra que a adaptação inteligente da corrente durante o carregamento, tendo em conta a alteração do estado eletroquímico da bateria, pode maximizar tanto o desempenho como a vida útil da bateria", afirma Changfu Zou.
Fácil de implementar - mas é necessária uma adaptação
De acordo com os investigadores, a nova estratégia de carregamento é fácil e económica de implementar: em princípio, poderia ser implementada através de actualizações de software nos sistemas de gestão da bateria do veículo. No entanto, é necessária alguma adaptação para que o método possa ser utilizado de forma generalizada.
"Atualmente, não existem muitos tipos de baterias diferentes, mas o método tem de ser calibrado para poder ser utilizado por todos. Utilizando a aprendizagem por transferência, podemos tirar partido do que o nosso modelo de IA já aprendeu e, assim, adaptar o modelo de IA a novas baterias mais rapidamente", afirma Changfu Zou.
O próximo passo é testar o método diretamente em baterias físicas. Os investigadores esperam que a estratégia de carregamento baseada na IA contribua significativamente para a eletrificação do sector dos transportes.
"Para reduzir as emissões e fazer a transição para uma sociedade sem combustíveis fósseis, é importante que as pessoas estejam preparadas para mudar para veículos eléctricos. A possibilidade de carregamento rápido, combinada com uma maior duração da bateria, são forças motrizes importantes", afirma Meng Yuan.
"E para a indústria automóvel, um aumento de quase 23% na duração da bateria pode significar custos de garantia mais baixos, melhor valor de revenda e uma utilização mais eficiente de matérias-primas essenciais", afirma Changfu Zou.
Observação: Este artigo foi traduzido usando um sistema de computador sem intervenção humana. A LUMITOS oferece essas traduções automáticas para apresentar uma gama mais ampla de notícias atuais. Como este artigo foi traduzido com tradução automática, é possível que contenha erros de vocabulário, sintaxe ou gramática. O artigo original em Inglês pode ser encontrado aqui.
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