Tekoäly sähköautojen akkujen hallinnassa ja optimoinnissa

Abstract

Sähköautot ovat yleistyneet nopeaa tahtia viime vuosien aikana ja ne ovat jo korvanneet osan polttomoottoria hyödyntävistä ajoneuvoista. Sähkömoottorin energianlähteenä toimivan akun lataamiseen voidaan hyödyntää uusiutuvia luonnonvaroja ja samalla voidaan vähentää autoilusta johtuvia päästöjä. Teknologian kehityksestä huolimatta akkujen suorituskyky ja elinkaari eivät vastaa niille annettuja odotuksia.

Tässä tutkielmassa selvitetään, miten tekoälyn avulla voidaan kehittää ja optimoida sähköauton akun käyttöä ja latausta sekä toimintamatkan arviointia. Tarkoituksena tutkielmassa on perehtyä tekoälymenetelmiin akun suorituskyvyn ja käytettävyyden parantamiseksi. Tutkielma on toteutettu kirjallisuuskatsauksena.

Kirjallisuuden perusteella erilaiset koneoppimiseen ja neuroverkkoihin pohjautuvat menetelmät ovat osoittautuneet tehokkaiksi välineiksi akkujen hallinnassa ja optimoinnissa. Menetelmiä, kuten pitkäkestoista lyhytkestomuistia, sateenvirtaussyklin laskenta-algoritmia ja Kalman-suodatinta, voidaan hyödyntää sähköauton akun optimointiin. Tutkimustuloksista voitiin päätellä, että menetelmien koulutusdatan tarkkuus on tärkeää tuloksien kannalta. Tuloksien arvioinnissa on syytä huomioida, että niiden soveltuvuus muille kuin litiumakuille vaatii jatkotutkimuksia.