嶺大學者研發人工智能模型 延長退役電池的使用期限 減少環境污染

香港文匯報訊（記者 莫楠）隨著電動車在全球日益普及，鋰離子電池的需求激增伴隨電子廢物增加。嶺南大學科學教研組助理教授唐曉鵬與上海理工大學組成的研究團隊，近日就如何充分二次應用退役電池，在在IEEE期刊發表了一篇名為《以壽命為基礎的電池分類 促進二次應用》（Lifespan-based Battery Classification towards Second-life Utilisation）的論文，為減少環境污染提供了新的可能。並於第25屆IEEE中國系統仿真技術及其應用學術會議（CCSSTA 2024）上，在278份的投稿論文中脫穎而出，成為僅四份獲得「最佳論文獎」的得主之一。

研究團隊運用人工智能（AI）的半監督學習模型「卷積神經網絡」，針對退役電池的壽命進行分類和篩選。他們僅需取得電池前三個充電迴圈周期的資料（即從0%充到100%，再從100%耗至0%為一個充電迴圈周期），即可對不同壽命的電池進行分類。研究成果解決了傳統「容量-電阻方法」的檢測方法中，因電池差異而導致模型失效的問題，高效且精確的篩選出可二次利用的退役電池，可等效減少至少百分之二十的電池壽命損耗，有效延長電池使用壽命，有望從源頭節省能源浪費，減少環境污染。

出於安全性和續航力的考量，研究團隊指出當電動車的電池容量衰減至原始值的80%時，就必須要退役。在電力需求較低的領域，如能源儲存和備用電源等方面，這些退役電池有極大的應用空間，對於緩解能源危機和減少環境污染起了關鍵作用。然而，退役電池常出現性能退化問題，導致它們之間出現明顯的不一致性，一個性能不佳的電池就足以影響整個電池系統的使用壽命。

唐曉鵬表示：「鋰離子電池的生產過程極之耗能，因此，電池必須要有足夠長的使用壽命，才能確保其整個生命週期對節能減排做出積極貢獻。然而，退役電池的關鍵挑戰在於其使用壽命差異大，而目前業界亦缺乏檢測電池壽命的分類演算法。是次研究的發現突破了退役電池效能檢測的技術限制，不僅提升了電池的管理方案，並朝著更環保的方向邁進。」

唐曉鵬補充，這項研究確保退役電池得到更有效的二次應用，為能源儲存解決方案和環境保護帶來新希望。此技術目前正在香港申請專利，嶺大也正在積極推動並探索與香港特區政府及不同部門合作的可行性。