融合物理学与机器学习实现先进的电池管理

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论文作者：Manashita Borah, Qiao Wang, Scott Moura, Dirk Uwe Sauer, Weihan Li 通讯单位：加州大学伯克利分校, 亚琛工业大学 【研究背景】 在日益严重的环境问题中，锂离子电池是寻求缓解气候变化零排放能源系统的关键组成部分。然而，锂离子电池的使用寿命、安全性和成本等仍存在重大挑战，阻碍了新型能源系统的广泛普及。在交通领域，阻碍从内燃机汽车向电动汽车过渡的关键挑战包括准确估计行驶里程、确保电池长寿命、解决安全问题以及建立经济可行性。为了弥补这一差距并提高电池性能，我们强调将物理学和机器学习方法相结合以实现先进的电池管理技术。 【工作简介】 近日，加州大学伯克利分校联合德国亚琛工业大学团队提出了融合物理学和机器学习实现先进电池管理的观点性综述。融合物理学和机器学习可以有效促进锂离子电池的安全和健康 ………………………………