Previsione della Capacità Residua con Modelli di Deep Learning

Articolo in Italiano:Il sistema di previsione della capacità residua di AFAX POWER utilizza architetture di deep learning specializzate nell'analisi di serie temporali multivariate, in particolare Temporal Convolutional Networks (TCN) e Transformer modificati per dati di batteria. Questi modelli processano sequenze di 500 cicli storici per prevedere la capacità residua nei successivi 100-1000 cicli con errore medio inferiore al 1,5%.

L'input del modello comprende 34 feature temporali per ogni ciclo, organizzate in 5 categorie: parametri elettrici (capacità scaricata, efficienza coulombica, resistenza interna), parametri termici (temperatura media, gradiente massimo, tempo sopra 40°C), parametri operativi (profondità di scarica, velocità di carica, tempo di riposo), condizioni ambientali (temperatura ambiente, umidità) e metadati (età della batteria, chimica, produttore).

L'architettura Transformer implementa "Battery-Specific Attention": invece dell'attenzione standard, utilizza meccanismi di attenzione che privilegiano relazioni temporali specifiche per le batterie, come la dipendenza da pattern stagionali o l'effetto memoria di eventi di stress passati.

Una caratteristica unica è la "Uncertainty-Aware Prediction": il modello non fornisce una singola previsione, ma una distribuzione di probabilità della capacità futura, con intervalli di confidenza che si allargano man mano che aumenta l'orizzonte temporale della previsione. Questo permette decisioni robuste in condizioni di incertezza.

Il sistema include "Transfer Learning from Accelerated Aging": i modelli sono pre-addestrati su dati di invecchiamento accelerato (batterie ciclate in condizioni estreme) e poi adattati a condizioni reali attraverso tecniche di domain adaptation. Questo riduce la necessità di dati storici estesi, permettendo previsioni accurate per batterie con solo 50-100 cicli di storia.

La validazione su 1.200 batterie di diverse chimiche e produttori mostra coefficienti di determinazione (R²) tra 0,94 e 0,98 per previsioni a 200 cicli, con accuratezza mantenuta sopra lo 0,92 anche in condizioni operative variabili.