由我校承擔的安徽省重點研究和開發(fā)計劃項目——『基于深度學習構造性神經網絡鋰電池SOC在線測試系統(tǒng)建模與實現(xiàn)』圓滿完成了研究任務，順利通過專家組驗收。該項目聚焦新能源領域關鍵技術，旨在通過先進的深度學習構造性神經網絡技術，開發(fā)一套能夠實時、精準地在線測試鋰電池荷電狀態(tài)（SOC）的系統(tǒng)。SOC作為衡量動力電池剩余電量的關鍵指標，其準確估測對于保障電動汽車和儲能系統(tǒng)的安全、高效運行至關重要。

在項目實施過程中，研究團隊充分利用深度學習構造性神經網絡的高適應性與非線性建模能力，克服了傳統(tǒng)方法在電池老化、溫度變化等復雜工況下SOC估算精度不足的難題。通過大量的實驗數(shù)據(jù)訓練和優(yōu)化，所開發(fā)的系統(tǒng)不僅實現(xiàn)了對鋰電池SOC的高精度在線監(jiān)測，還顯著提升了模型的魯棒性與泛化能力。結合網絡技術開發(fā)與技術咨詢服務，項目團隊構建了一套完整的軟硬件集成平臺，支持實時數(shù)據(jù)采集、處理與遠程監(jiān)控，為實際應用提供了可靠的技術支撐。

此次項目順利通過驗收，標志著我校在人工智能與新能源交叉領域的研究取得了重要進展。專家組一致認為，該成果不僅為鋰電池管理系統(tǒng)的智能化升級提供了創(chuàng)新解決方案，還對推動安徽省乃至全國新能源產業(yè)的發(fā)展具有積極意義。團隊將繼續(xù)深化技術優(yōu)化和產業(yè)化應用，助力實現(xiàn)綠色能源的高效利用。