بهبود مدیریت حرارتی باتری های لیتیوم یون با بهره گیری از الگوریتم های یادگیری ماشین در سامانه خنک کاری هوشمند

مدیریت حرارتی بهینه یکی از مهم ترین چالش های عملکردی و ایمنی در باتری های لیتیوم یون به شمار می رود. خنک کاری ناکارآمد منجر به افزایش دمای بیشینه، ناهماهنگی حرارتی میان سلول ها، تخریب ساختاری و در نهایت وقوع فرار حرارتی می شود. در این پژوهش، یک رویکرد هوشمند مبتنی بر الگوریتم های یادگیری ماشین برای پیش بینی رفتار حرارتی و کنترل تطبیقی سامانه خنک کاری باتری بررسی می شود. مدل های داده محور قادرند گرادیان های حرارتی، نرخ تولید حرارت و نقاط داغ را از روی داده های جریان، ولتاژ و شرایط محیطی با دقت بالا پیش بینی کنند و سیگنال های کنترلی مناسب را برای سامانه خنک کاری ارائه دهند. نتایج مطالعات پیشین نشان می دهد که استفاده از روش های یادگیری ماشین، از جمله شبکه های عصبی عمیق و الگوریتم های تقویتی، می تواند دمای بیشینه باتری را تا چند درجه کاهش داده و نوسانات حرارتی را در چرخه های بارگذاری مختلف به طور موثر محدود کند. همچنین، پیاده سازی کنترل هوشمند موجب افزایش یکنواختی دما، کاهش مصرف انرژی خنک کاری و ارتقای عمر چرخه ای سلول ها می شود. این مطالعه نشان می دهد که ترکیب یادگیری ماشین و سامانه های خنک کاری تطبیقی، راهکاری پایدار و نوآورانه برای نسل آینده مدیریت حرارتی باتری های لیتیوم یون در خودروهای الکتریکی و سامانه های ذخیره سازی انرژی ارائه می دهد.

کلیدواژه ها:

یادگیری ماشین ، هوش مصنوعی ، مدیریت حرارتی باتری ، خنک کاری تطبیقی ، شبکه عصبی ، پیش بینی حرارتی ، باتری لیتیوم یون ، BMS هوشمند