 |
| Một nghiên cứu khoa học mới từ Đại học Công nghệ Chalmers cho biết tuổi thọ pin xe điện có thể được kéo dài nhờ phương pháp sạc sử dụng AI |
Công nghệ trí tuệ nhân tạo AI đang ngày càng được tích hợp sâu vào ô tô hiện đại, từ các hệ thống hỗ trợ lái nâng cao cho tới trợ lý điều khiển bằng giọng nói. Một nghiên cứu mới cho thấy công nghệ này cũng có thể đóng vai trò quan trọng trong việc kéo dài tuổi thọ pin xe điện bằng cách làm chậm quá trình suy giảm theo thời gian.
Các nhà nghiên cứu tại Chalmers University of Technology (Đại học Công nghệ Chalmers) cho biết trong một nghiên cứu được công bố trên tạp chí của Institute of Electrical and Electronics Engineers (Viện Kỹ sư Điện và Điện tử Hoa Kỳ - IEEE) rằng họ đã phát triển một phương pháp sạc sử dụng AI có khả năng tối ưu dòng điện trong quá trình sạc nhanh. Theo nghiên cứu, hệ thống này có thể giúp kéo dài tuổi thọ pin lên tới 23%.
Mức cải thiện này được đánh giá là đáng chú ý đối với chi phí sử dụng và tuổi thọ lâu dài của xe điện. Tuổi thọ pin thường được tính bằng số chu kỳ sạc và xả, dù nhiều hãng xe và đơn vị phân tích cũng quy đổi sang tổng quãng đường vận hành. Tùy điều kiện sử dụng, thói quen sạc và công nghệ pin, pin xe điện hiện nay có thể hoạt động hàng trăm nghìn km trước khi suy giảm đáng kể.
“Công trình này đưa ra mô hình rõ ràng đầu tiên cho bài toán sạc nhanh pin trong suốt vòng đời sử dụng”, hai tác giả Meng Yuan và Changfu Zou thuộc Khoa Kỹ thuật Điện của Đại học Công nghệ Chalmers viết trong nghiên cứu. “Phương pháp đề xuất đạt được cải thiện đáng kể về hiệu suất, khi tuổi thọ pin được kéo dài lên 703 chu kỳ sạc đầy, tương đương với mức cải thiện 22,9% so với tiêu chuẩn cơ bản”.
Trong khi pin xe điện hiện đại đã được thiết kế để hoạt động ổn định trong nhiều năm, việc thường xuyên sử dụng sạc nhanh DC công suất cao vẫn có thể khiến pin lão hóa nhanh hơn. Quá trình sạc nhanh tạo thêm áp lực nhiệt và điện hóa bên trong cell pin, từ đó làm tăng nguy cơ xuất hiện hiện tượng “lithium plating”, tức là lithium tích tụ trên bề mặt cực dương, khiến hiệu suất và dung lượng pin suy giảm theo thời gian.
 |
Để xử lý vấn đề này, nhóm nghiên cứu tại Đại học Công nghệ Chalmers đã ứng dụng kỹ thuật máy học mang tên “reinforcement learning” vào hệ thống quản lý pin (BMS). AI sẽ liên tục điều chỉnh dòng điện và điện áp sạc dựa trên các yếu tố như thành phần hóa học, tình trạng và mức độ lão hóa của pin trong từng chu kỳ sạc.
Khi pin dần xuống cấp theo thời gian, hệ thống sẽ tự thích nghi để giảm áp lực lên các thành phần quan trọng bên trong như cực dương, cực âm và chất điện phân. Theo nhóm nghiên cứu, việc tối ưu động theo thời gian thực giúp pin duy trì điều kiện hoạt động ổn định hơn trong toàn bộ vòng đời sử dụng.
Nghiên cứu cũng nhấn mạnh rằng phương pháp này không đơn thuần kéo dài tuổi thọ pin bằng cách giảm tốc độ sạc. “Phương pháp được đề xuất vẫn duy trì hiệu suất sạc tương đương trong khi kéo dài đáng kể tuổi thọ pin, cho thấy việc cải thiện độ bền có thể đạt được mà không cần đánh đổi tốc độ sạc”, nhóm tác giả cho biết.
Nếu được kiểm chứng trong điều kiện thực tế, công nghệ này có thể tạo ra ảnh hưởng đáng kể tới thị trường xe điện. Pin bền hơn không chỉ giúp giảm chi phí thay thế cho người dùng mà còn có thể cải thiện giá trị bán lại của xe điện cũ, đồng thời giảm nhu cầu khai thác nguyên liệu thô phục vụ sản xuất pin.
Tuy nhiên, nhóm nghiên cứu cũng lưu ý rằng thử nghiệm hiện mới được thực hiện trong môi trường phòng thí nghiệm thay vì trên các mẫu xe vận hành thực tế. Công nghệ này sẽ cần thêm các bài kiểm tra trên xe thương mại và bộ pin sản xuất hàng loạt trước khi có thể được ứng dụng rộng rãi.
Duy Thành
Copy link
