การประมาณสถานะสุขภาพของแบตเตอรี่ลิเทียม

ปัจจุบันแบตเตอรี่ลิเทียมถูกใช้งานอย่างแพร่หลายในอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์และยานยนต์ไฟฟ้า ทำให้การประมาณสถานะสุขภาพ (State of Health: SOH) ของแบตเตอรี่มีความสำคัญอย่างมาก เนื่องจากสามารถช่วยยืดอายุการใช้งาน ลดค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษา และป้องกันปัญหาด้านความปลอดภัย เช่น ความร้อนสูงเกินหรือการระเบิด โครงงานนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาและวิเคราะห์แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ของแบตเตอรี่ ตลอดจนพัฒนาเทคนิคการประมาณสถานะสุขภาพโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) เพื่อเพิ่มความแม่นยำและความรวดเร็วในการประเมิน การทดลองได้ทำการเก็บข้อมูลการประจุและคายประจุของแบตเตอรี่ลิเทียมจำนวน 3 เซลล์ ภายใต้อุณหภูมิที่ควบคุม และใช้กระแสคงที่ในการชาร์จและคายประจุไฟฟ้า พร้อมทั้งบันทึกค่ากระแส แรงดัน และเวลา จากนั้นนำข้อมูลที่ได้มาวิเคราะห์เพื่อหาค่าความจุของแบตเตอรี่ในแต่ละรอบการใช้งาน และใช้เป็นข้อมูลฝึกสอนโครงข่ายประสาทเทียม ผลลัพธ์ที่ได้ช่วยให้สามารถคาดการณ์สถานะสุขภาพของแบตเตอรี่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ผลจากโครงงานนี้สามารถนำไปพัฒนาระบบจัดการแบตเตอรี่ (Battery Management System) เพื่อช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพและยืดอายุการใช้งานของแบตเตอรี่ ทั้งยังเป็นแนวทางในการนำเทคนิคปัญญาประดิษฐ์มาประยุกต์ใช้ในงานด้านพลังงานอย่างมีประสิทธิภาพ

เนื่องจากปัจจุบันมีการใช้งานแบตเตอรี่ลิเทียมในอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ เช่น โทรศัพท์มือถือ และยานยนต์ไฟฟ้าอย่างแพร่หลาย การประเมินสถานะสุขภาพของแบตเตอรี่จึงเป็นสิ่งสำคัญที่ช่วยยืดอายุการใช้งาน ลดค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษา และป้องกันการเสื่อมสภาพที่อาจนำไปสู่ปัญหาด้านความปลอดภัย เช่น ความร้อนสูงเกินหรือการระเบิด ทำให้การประมาณสถานะสุขภาพมีส่วนช่วยลดความเสี่ยงในการใช้งานแบตเตอรี่และเพิ่มประสิทธิภาพในการใช้พลังงานให้เกิดประโยชน์สูงสุด อีกทั้งการประเมินสถานะสุขภาพนี้ยังช่วยลดต้นทุนการเปลี่ยนแบตเตอรี่บ่อยครั้งที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้งานที่ไม่ถูกต้อง ปัญหาของการเสื่อมสภาพของแบตเตอรี่เกิดขึ้นจากการใช้งานที่ต่อเนื่อง ทั้งการประจุไฟฟ้าและการคายประจุไฟฟ้า ซึ่งจะมีผลให้ความเสถียรของแบตเตอรี่ลดลงไปเรื่อยๆ การตรวจสอบสถานะสุขภาพแบตเตอรี่เป็นการแก้ปัญหาหนึ่ง แต่เทคนิคที่มีอยู่เดิมอาจใช้เวลานานหรือมีความแม่นยำที่ไม่เพียงพอ การนำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) เข้ามาประยุกต์ใช้จึงเป็นทางเลือกใหม่ที่ช่วยให้การประเมินสถานะสุขภาพแม่นยำขึ้นและรวดเร็วขึ้น การพัฒนาอัลกอริทึมสำหรับการคาดการณ์จากข้อมูลการประจุไฟฟ้าและการคายประจุไฟฟ้าของแบตเตอรี่ช่วยให้เกิดโมเดลที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลในอดีตและคาดการณ์สถานะสุขภาพของแบตเตอรี่ในอนาคตได้