锂离子电池是向可持续能源转型的关键组成部分。据外媒报道，英国坎特伯雷大学（Canterbury Christ Church University）工程、技术和设计学院的研究团队开发出基于聚类的学习模型（CBLM），在锂离子电池性能管理方面取得新进展。该研究团队专注于利用机器/深度学习来增强锂离子电池的充电状态（SOC）估算，尤其是用于二次寿命应用的锂离子电池。
锂离子电池的高效和安全运行对于减少对化石燃料的依赖、支持电动汽车的普及以及为基础设施提供可再生能源至关重要。该领域的一个关键挑战是如何准确估算SOC，因为误判SOC会导致过度充电或深度放电，而这两者都会显著降低电池的性能和使用寿命。
SOC估算面临的挑战
SOC就像蓄电池的燃油表。正如驾驶员不希望意外耗尽燃油一样，防止电池耗尽或充电超过安全限度也至关重要。准确估算SOC对于确保电池的使用寿命和安全性至关重要，特别是在电动汽车和大型储能系统中。
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