Algoritmi Predittivi per l'Ottimizzazione del Profilo di Carica delle Batterie al Litio

Articolo in Italiano:Il sistema di ricarica adattiva di AFAX POWER impiega algoritmi predittivi che analizzano 47 parametri in tempo reale per ottimizzare dinamicamente il profilo di carica delle batterie Li-ion. Utilizzando modelli ibridi che combinano Long Short-Term Memory (LSTM) con fisica elettrochimica, il sistema prevede l'impedenza interna con anticipo di 8 cicli, riducendo lo stress da sovracorrente del 58%.

L'algoritmo principale opera su tre livelli temporali: micro-scale (millisecondi) per il controllo della corrente, meso-scale (minuti) per l'adeguamento della tensione, e macro-scale (cicli) per l'ottimizzazione della strategia complessiva. Implementa un protocollo di carica a "gradini intelligenti" che varia la corrente in 16 livelli discreti in base allo stato di salute (SoH) rilevato, migliorando l'efficienza di carica del 22% rispetto ai metodi CC-CV tradizionali.

Una feature rivoluzionaria è il "Quantum-Charging Simulation": usando calcoli quantistici semplificati, il sistema modella il comportamento degli ioni di litio a livello atomico, prevedendo le traiettorie ottimali per minimizzare la degradazione degli elettrodi. Questo permette di personalizzare il profilo di carica per specifiche chimiche di batteria, con miglioramenti documentati del 31% nella ritenzione di capacità dopo 800 cicli.