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加速对新材料和技术的验证

储能中最大的挑战之一是在商业水平的优化和实施新材料和概念所需的漫长地平线。T.他是由于巨大的多维优化参数空间以及测试给定参数集的性能寿命所需的长时间。StorageX通过从材料科学和数据科学汇集到电池开发中的两个主要瓶颈来解决这个问题:导航大规模的多维优化参数空间,并测试给定参数集的性能寿命。

性能预测

在广泛的数据流上使用高级机器学习方法,我们查找在广泛的用例和各种不同电池化学物质下预测电池寿命的诊断功能。除了在开发和优化过程中加速细胞测试,这些功能允许:

  • 自适应充电算法,基于使用电池的方法和位置,最小化某些类型的劣化
  • 用于第二寿命应用的分级电池
  • 延长商业细胞和包装的保修
  • 定价和保证使用电动汽车电池组用于二次生命应用

StorageX支持旨在在涉及材料科学,系统工程和业务的教师的小区,模块和包装级别开发这种能力的几个项目。

加速优化

我们开发先进的实验设计和机器学习算法以及物理基础架构,以自动化和加速开发和测试过程。这包括有效利用数百个并行电池测试通道并利用性能预测模型来快速导航大量复杂的参数空间。