中国科学院大连化学物理研究所（以下简称“大连化物所”）能源催化转化全国重点实验室陈忠伟院士团队近日宣布，成功开发出新型的电池智能管理系统，即第一代电池数字大脑PBSRD Digit 1.0。该系统通过结合电化学模型和人工智能技术，实现电池故障早期预警、状态估计、寿命预测等应用功能，标志着储能技术领域的一大进步。
电池数字大脑PBSRD Digit 1.0引领电池智能管理时代，三大特点展现超强创新实力
锂离子电池因其能量密度高、寿命长的优势被广泛应用交通、电力储能、通信基站等领域，但在实际工况中因其内部状态复杂多变，热失控和内部短路导致火灾事故的报道也时有发生。缺乏准确的故障早期预警和状态估计技术所造成的安全隐患，是限制锂电池产业更快、更稳健发展的制约因素。电池数字大脑深入电池内部，探究电池全生命周期运行状态，具备如下创新特点：
技术突破：电化学与人工智能的深度融合
电池数字大脑（以下简称“电池大脑”）技术的核心在于构建“电化学模型+人工智能”的模型框架。研究团队利用其在电化学领域的深厚积累，结合人工智能的数据处理和模式识别能力，开发出了能够实时监测电池状态、预测电池健康状态和剩余使用寿命的智能算法。这一模型框架不仅提高了电池管理系统的准确性，保障电池的安全可靠性，而且通过机器学习不断优化自身性能，实现自我完善。
“实验室+云端大数据”融合的创新应用
锂离子电池实验室数据，例如寿命实验数据、材料及微结构表征等测量数据，以及衍生数据，是技术方案建立的主要数据支撑。而云端历史及在线数据，通过收集和分析来自不同使用场景和工作条件下的电池数据，研究团队构建了一个庞大的电池性能数据库。这些数据被用于训练和验证算法模型，确保“电池大脑”在实际应用中的高可靠性和适应性。
实景应用：解决实际问题，提升用户体验
“电池大脑”技术在真实场景中的应用，为电动汽车、电力储能、智能电网等新能源领域带来了显著的效益。系统能够提前发现电池潜在的安全隐患，如过充、过放和高温等问题，并采取相应措施，最大程度保障电池的安全可靠性，有效延长电池的使用寿命。此外，该技术还能根据电池的实际状态，优化充放电策略，提升能源利用效率，消除消费者的里程焦虑，增强对新能源技术的信心。
