Bilanciamento Attivo delle Celle con Algoritmi di Intelligenza Artificiale

Articolo in Italiano:Il sistema di bilanciamento attivo AI-driven di AFAX POWER rappresenta un'evoluzione radicale rispetto ai metodi passivi tradizionali. Utilizzando algoritmi di reinforcement learning multi-agente, ogni cella nel pacco batteria viene gestita da un "agente intelligente" che prende decisioni locali ottimizzate per il sistema globale.

La piattaforma implementa il "Proactive Cell Equalization" che previene lo squilibrio invece di correggerlo. Analizzando 23 parametri di ogni cella in tempo reale, l'IA identifica tendenze divergenti nella capacità, impedenza e autoscarica con 10-15 cicli di anticipo. Quando rileva una divergenza superiore al 2,5%, attiva micro-compensazioni di corrente attraverso convertitori DC-DC distribuiti ad alta efficienza (98,7%).

L'algoritmo di bilanciamento opera su tre modalità: 1) "Energy Transfer" per spostare energia dalle celle più cariche a quelle meno cariche, 2) "Dissipative Optimization" per minimizzare le perdite quando il trasferimento non è possibile, e 3) "Predictive Redistribution" che pianifica il bilanciamento in anticipo basandosi sui profili di utilizzo previsti.

Una caratteristica unica è il "Capacity-Matching AI": invece di forzare tutte le celle alla stessa tensione, l'algoritmo trova la configurazione di tensione ottimale che massimizza la capacità utilizzabile del pacco, considerando le caratteristiche individuali di ogni cella. Questo approccio aumenta la capacità effettiva del 5,8% rispetto al bilanciamento convenzionale.

Il sistema include anche il "Degradation Synchronization" che modera deliberatamente le celle più giovani per allinearle al degrado di quelle più vecchie, estendendo la vita utile complessiva del pacco del 22%.