Системный гибридный подход к проектированию накопителей энергии: анализ ограничений существующих методов и пути интеграции
Аннотация
Дата поступления статьи: 05.12.2025Стремительная электрификация транспорта и энергетики предъявляет экстремальные и зачастую противоречивые требования к характеристикам литий-ионных аккумуляторов. Классическая парадигма пошаговой оптимизации отдельных компонентов (материалов, конструкции) достигла предела своей эффективности, сталкиваясь с проблемой негативных синергетических эффектов. Несмотря на обилие продвинутых методов – от детальных физико-химических моделей до алгоритмов машинного обучения – область проектирования систем накопления энергии остается фрагментированной. В данной статье проводится критический анализ трех изолированных доменов: эмпирико-синтетического подхода, физико-математического моделирования и программных методов. Выявлены системные недостатки: отсутствие сквозных методологий, проблема «черного ящика» у ML-решений, экстремальные требования к данным и вычислительным ресурсам, а также ограниченная переносимость решений. Предлагается концепция гибридной прогностической платформы, целенаправленно интегрирующей быстрые регрессионные модели для детерминированных параметров и специализированные нейронные сети для прогнозирования сложных нелинейных процессов деградации. Такая интеграция позволяет рассматривать аккумуляторную ячейку как единый объект, оптимизируя компромиссы между ключевыми характеристиками (емкость, мощность, срок службы, безопасность) на этапе виртуального проектирования, что ведет к сокращению времени и стоимости работ.
Ключевые слова: системы накопления энергии, системный подход, материалы электродов, оптимизация, системное проектирование, машинное обучение, гибридные модели, прогнозирование деградации, оптимизация характеристик