隨着電動車在全球日益普及，鋰離子電池需求激增，導致報廢的電池數量也隨之增加。嶺南大學科學教研組與上海理工大學組成研究團隊，研發了一種嶄新電池檢測方法，針對退役電池的壽命進行分類和篩選，延長退役電池的使用期限，減少環境污染。
研究團隊應用了AI技術的深度學習模型，只需要取得電池前3個充電迴圈周期的資料，便能對不同壽命的電池進行分類。結果顯示，即使退役電池有相似的初始容量和電阻，它們的使用壽命也可能有顯著差異。使用傳統的「容量-電阻方法」來檢測電池狀況，可能會導致錯誤的電池壽命分類。然而，研究團隊提出的AI模型相比傳統檢測方法，可等效減少至少20%的電池壽命損耗，有效延長電池使用壽命。
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團隊指，基於安全性和續航力的考慮，當電動車的電池容量衰減至原有值的80%時就必須要退役。將退役電池二次應用於電力需求較低的地方，例如用作能源儲存和備用電源，對於緩解能源危機和減少環境污染起了關鍵作用。
嶺大指，研究成果提供了可靠而精確的方法，提升退役電池的二次應用，有關論文近日已在期刊IEEE發表。嶺大科學教研組助理教授唐曉鵬表示，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，並朝着更環保的方向邁進。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政府及不同部門合作的可行性。
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