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(gòu)造性神經(jīng)網(wǎng)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(guān)鍵技術(shù)，旨在通過先進的深度學習構(gòu)造性神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)，開發(fā)一套能夠?qū)崟r、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(guān)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(guān)重要。

在項目實施過程中，研究團隊充分利用深度學習構(gòu)造性神經(jīng)網(wǎng)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(jié)合網(wǎng)絡技術(shù)開發(fā)與技術(shù)咨詢服務，項目團隊構(gòu)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(shù)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(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有積極意義。團隊將繼續(xù)深化技術(shù)優(yōu)化和產(chǎn)業(yè)化應用，助力實現(xiàn)綠色能源的高效利用。