本文深入探討機器學(xué)習(xí)（ML）與人工智能（AI）如何助力綠色能源系統(tǒng)和電動汽車（EV）的優(yōu)化。文章將介紹若干種 ML/AI 技術(shù)路徑，幫助設(shè)計人員實現(xiàn)可從經(jīng)驗中學(xué)習(xí)的動態(tài)模型，相比固定算法能更好地處理非線性、多變且復(fù)雜的工況。

上篇已介紹 ML/AI 在電源和電機驅(qū)動控制電路中的應(yīng)用案例。

在電動汽車與綠色能源系統(tǒng)中，ML/AI 用于識別用電模式，并優(yōu)化能量的分配、消耗與存儲，最高可使能源性能提升 30%。

ML/AI 在電動汽車中的優(yōu)勢

在電動汽車中引入 ML/AI 的一項核心價值，是緩解里程焦慮。AI 主要通過兩大關(guān)鍵作用實現(xiàn)這一點：

1. 通過優(yōu)化能效，延長實際續(xù)航里程；

2. （往往更重要）提供更精準(zhǔn)、動態(tài)、可靠的續(xù)航預(yù)測。

最終效果是讓駕駛員更安心，里程焦慮顯著降低。

ML/AI 在電動汽車電池管理系統(tǒng)（BMS）中的應(yīng)用，將電池性能提升到新高度。

基于 ML/AI 的系統(tǒng)不再只是簡單 “管理” 電池表現(xiàn)，而是主動監(jiān)測電池健康狀態(tài)（SoH）的細微變化。對健康狀態(tài)更深度的理解，可實現(xiàn)更優(yōu)異的電芯均衡與更優(yōu)的充電策略，從而延長電池包整體壽命。

路徑規(guī)劃與充電優(yōu)化

搭載 ML/AI 增強的 GPS 導(dǎo)航與路徑規(guī)劃系統(tǒng)，可優(yōu)先選擇能效最優(yōu)路線，而非僅追求速度最快。

在計算最優(yōu)能效路徑時，系統(tǒng)會綜合考慮：地形、交通密度，甚至預(yù)測風(fēng)速。

ML/AI 同樣可優(yōu)化電動汽車充電策略：

自動判斷最佳充電時間與地點，并整合進路線規(guī)劃，包括實時電價、電網(wǎng)負荷、充電站預(yù)計擁堵情況等因素。

搭載 ML/AI 的電動汽車電池系統(tǒng)，還能在車輛抵達充電站提前做好充電準(zhǔn)備，例如將電池預(yù)熱 / 冷卻至最佳溫度區(qū)間，從而縮短充電時間并延長電池壽命。

ML/AI 在電動汽車中的落地實現(xiàn)

電動汽車的云端連接存在挑戰(zhàn)，尤其行駛過程中無線信號難以保證穩(wěn)定。因此，電動汽車中多數(shù) ML/AI 方案采用云端集中訓(xùn)練 + 本地實時更新的混合模式，以適配真實路況（圖 1）。

圖 1. 面向電動汽車能源管理的云端 - 車載 ML/AI 框架

策略先利用模擬行駛工況數(shù)據(jù)離線訓(xùn)練，再部署到車輛上進行實時自適應(yīng)調(diào)整，實現(xiàn)最優(yōu)能源表現(xiàn)。（圖片來源：《工程研究期刊》）

光伏板預(yù)測性維護

光伏（PV）板的預(yù)測性維護（PdM）是提升系統(tǒng)長期性能的關(guān)鍵領(lǐng)域，也是 ML/AI 技術(shù)極具優(yōu)勢的場景。

預(yù)測性維護在最小化系統(tǒng)停機時間與維護成本的同時，通過故障提前預(yù)測優(yōu)化光伏資產(chǎn)性能，避免故障實際發(fā)生。

其收益包括：總成本降低、性能優(yōu)化、發(fā)電量預(yù)測、根因分析、設(shè)備壽命延長、停機時間減少（圖 2）。

圖 2. 高效預(yù)測性維護可為光伏系統(tǒng)運營帶來多重收益（圖片來源：施普林格?自然）

ML/AI 通過持續(xù)分析歷史與實時的太陽輻照度、氣象規(guī)律、電氣參數(shù)等數(shù)據(jù)，預(yù)測光伏板老化趨勢。

算法可提前識別潛在故障，如積灰、裂紋、遮擋等，避免問題惡化。由此可實現(xiàn)計劃性維護，最大限度減少停機，延長運行壽命并降低長期成本。

部分系統(tǒng)還采用基于物理機理的模型，考慮二階影響因素，例如溫度對電壓的影響、遮擋對電流的影響、天氣條件對發(fā)電性能的影響等。當(dāng)實際運行行為偏離預(yù)測時，即預(yù)示可能存在異常。

光伏系統(tǒng)中可使用的 ML/AI 工具種類十分豐富（圖 3）：

• 邏輯回歸：有監(jiān)督機器學(xué)習(xí)與統(tǒng)計方法，用于預(yù)測二分類結(jié)果（是 / 否）；

• 決策樹、K 近鄰、支持向量機：有監(jiān)督學(xué)習(xí)，可用于分類與回歸任務(wù)；

• 隨機森林：由多棵決策樹構(gòu)成，結(jié)果更準(zhǔn)確、更穩(wěn)定；

• 樸素貝葉斯：有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，多用于分類；

• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：可實現(xiàn)有監(jiān)督、無監(jiān)督或強化學(xué)習(xí)。

圖 3. 各類 ML/AI 工具用于光伏系統(tǒng)故障檢測與預(yù)測（圖片來源：MDPI《能源》期刊）

總結(jié)

在電動汽車與光伏能源系統(tǒng)中引入 ML/AI 可帶來多重收益。對電動汽車而言，這些技術(shù)可緩解里程焦慮、加快充電速度、延長電池包壽命。對光伏系統(tǒng)而言，則能提升發(fā)電量、增強系統(tǒng)可靠性與可用率。