Monitoraggio in Tempo Reale dello Stato di Salute (SOH) delle Batterie con Sistemi AI

Articolo in Italiano:La piattaforma di monitoraggio SoH di AFAX POWER utilizza un'architettura AI multi-modale che integra dati da 14 diverse fonti di sensori. Il sistema calcola lo stato di salute con una precisione del 97,8% attraverso l'analisi simultanea di: curve di rilassamento della tensione, spettroscopia di impedenza elettrochimica (EIS), termografia a infrarossi e dati acustici a ultrasuoni.

L'innovazione chiave risiede nell'algoritmo "Health-Forecasting Engine" che combina Transformers con modelli di degradazione fisica. Questo strumento predice il SoH residuo con un orizzonte temporale di 200 cicli, identificando precocemente anomalie come la perdita di litio attivo o l'ossidazione degli elettroliti con 6 cicli di anticipo rispetto ai sistemi convenzionali.

Il sistema implementa un digital twin dinamico di ogni cella che si aggiorna dopo ogni ciclo di carica-scarica. Utilizzando tecniche di federated learning, le stazioni di ricarica condividono dati anonimi per migliorare continuamente i modelli predittivi, raggiungendo un tasso di falsi positivi inferiore allo 0,3% nella rilevazione di celle difettose.

Per le batterie di flotta, la piattaforma fornisce rapporti predittivi di sostituzione che ottimizzano i cicli di manutenzione, riducendo i costi operativi del 28% e aumentando la disponibilità dei veicoli del 17%.