本文深入探討機器學習（ML）與人工智能（AI）如何助力綠色能源系統和電動汽車（EV）的優化。文章將介紹若干種 ML/AI 技術路徑，幫助設計人員實現可從經驗中學習的動態模型，相比固定算法能更好地處理非線性、多變且復雜的工況。

上篇已介紹 ML/AI 在電源和電機驅動控制電路中的應用案例。

在電動汽車與綠色能源系統中，ML/AI 用于識別用電模式，并優化能量的分配、消耗與存儲，最高可使能源性能提升 30%。

ML/AI 在電動汽車中的優勢

在電動汽車中引入 ML/AI 的一項核心價值，是緩解里程焦慮。AI 主要通過兩大關鍵作用實現這一點：

1. 通過優化能效，延長實際續航里程；

2. （往往更重要）提供更精準、動態、可靠的續航預測。

最終效果是讓駕駛員更安心，里程焦慮顯著降低。

ML/AI 在電動汽車電池管理系統（BMS）中的應用，將電池性能提升到新高度。

基于 ML/AI 的系統不再只是簡單 “管理” 電池表現，而是主動監測電池健康狀態（SoH）的細微變化。對健康狀態更深度的理解，可實現更優異的電芯均衡與更優的充電策略，從而延長電池包整體壽命。

路徑規劃與充電優化

搭載 ML/AI 增強的 GPS 導航與路徑規劃系統，可優先選擇能效最優路線，而非僅追求速度最快。

在計算最優能效路徑時，系統會綜合考慮：地形、交通密度，甚至預測風速。

ML/AI 同樣可優化電動汽車充電策略：

自動判斷最佳充電時間與地點，并整合進路線規劃，包括實時電價、電網負荷、充電站預計擁堵情況等因素。

搭載 ML/AI 的電動汽車電池系統，還能在車輛抵達充電站提前做好充電準備，例如將電池預熱 / 冷卻至最佳溫度區間，從而縮短充電時間并延長電池壽命。

ML/AI 在電動汽車中的落地實現

電動汽車的云端連接存在挑戰，尤其行駛過程中無線信號難以保證穩定。因此，電動汽車中多數 ML/AI 方案采用云端集中訓練 + 本地實時更新的混合模式，以適配真實路況（圖 1）。

圖 1. 面向電動汽車能源管理的云端 - 車載 ML/AI 框架

策略先利用模擬行駛工況數據離線訓練，再部署到車輛上進行實時自適應調整，實現最優能源表現。（圖片來源：《工程研究期刊》）

光伏板預測性維護

光伏（PV）板的預測性維護（PdM）是提升系統長期性能的關鍵領域，也是 ML/AI 技術極具優勢的場景。

預測性維護在最小化系統停機時間與維護成本的同時，通過故障提前預測優化光伏資產性能，避免故障實際發生。

其收益包括：總成本降低、性能優化、發電量預測、根因分析、設備壽命延長、停機時間減少（圖 2）。

圖 2. 高效預測性維護可為光伏系統運營帶來多重收益（圖片來源：施普林格?自然）

ML/AI 通過持續分析歷史與實時的太陽輻照度、氣象規律、電氣參數等數據，預測光伏板老化趨勢。

算法可提前識別潛在故障，如積灰、裂紋、遮擋等，避免問題惡化。由此可實現計劃性維護，最大限度減少停機，延長運行壽命并降低長期成本。

部分系統還采用基于物理機理的模型，考慮二階影響因素，例如溫度對電壓的影響、遮擋對電流的影響、天氣條件對發電性能的影響等。當實際運行行為偏離預測時，即預示可能存在異常。

光伏系統中可使用的 ML/AI 工具種類十分豐富（圖 3）：

• 邏輯回歸：有監督機器學習與統計方法，用于預測二分類結果（是 / 否）；

• 決策樹、K 近鄰、支持向量機：有監督學習，可用于分類與回歸任務；

• 隨機森林：由多棵決策樹構成，結果更準確、更穩定；

• 樸素貝葉斯：有監督學習算法，多用于分類；

• 神經網絡：可實現有監督、無監督或強化學習。

圖 3. 各類 ML/AI 工具用于光伏系統故障檢測與預測（圖片來源：MDPI《能源》期刊）

總結

在電動汽車與光伏能源系統中引入 ML/AI 可帶來多重收益。對電動汽車而言，這些技術可緩解里程焦慮、加快充電速度、延長電池包壽命。對光伏系統而言，則能提升發電量、增強系統可靠性與可用率。