Ottimizzazione dell'Efficienza di Carica Mediante Reti Neurali Ricorrenti (RNN)

Articolo in Italiano:Il sistema di ricarica di AFAX POWER implementa reti neurali ricorrenti (RNN) avanzate, in particolare architetture LSTM (Long Short-Term Memory) e GRU (Gated Recurrent Unit), che analizzano sequenze temporali di parametri di ricarica con finestre di osservazione di 256 campioni consecutivi. Queste reti processano dati a 1000Hz, identificando pattern sottili nell'andamento della tensione e corrente che sfuggono ai metodi di controllo convenzionali.

L'algoritmo "Efficiency-Optimizing RNN" opera su due livelli: il primo strato analizza i dati storici degli ultimi 50 cicli di carica, mentre il secondo strato processa i dati in tempo reale del ciclo corrente. Utilizzando attention mechanisms, il sistema assegna pesi differenziati a diversi parametri, concentrandosi sui fattori più critici per l'efficienza in ogni specifica fase della carica.

Durante la fase CC (corrente costante), le RNN ottimizzano il punto di transizione alla fase CV (tensione costante) con precisione dello 0,1%, anticipando quando la resistenza interna inizia ad aumentare esponenzialmente. Questo permette di ridurre del 28% il tempo trascorso in condizioni di alta resistenza, dove le perdite resistive sono maggiori.

Nella fase CV, le reti regolano dinamicamente la corrente di taper utilizzando un modello predittivo che minimizza il tempo di carica totale mantenendo l'efficienza sopra il 92%. L'implementazione di "bidirectional RNN" consente di considerare sia il passato che il futuro prossimo nelle decisioni, migliorando l'adattabilità a condizioni variabili.

I test dimostrano che questo approccio aumenta l'efficienza media di carica del 4,7% rispetto ai metodi tradizionali, con picchi del 8,2% in condizioni di temperatura sfavorevoli.