As baterias de fluxo zinco-brometo são propensas a instabilidade induzida pela deposição de zinco durante ciclos de longo prazo, o que pode provocar degradação do desempenho. Como aproveitar sinais observáveis, como voltagem e corrente, para alcançar previsões de estado entre ciclos e alertas precoces de anomalias continua sendo um desafio urgente. Para abordar essa questão, este estudo propõe uma estrutura de previsão conjunta, PatchTSTBiLSTM, que integra um Transformer de séries temporais baseado em patch com uma rede de memória de longo e curto prazo bidirecional. A estrutura visa modelar sequências de múltiplos ciclos, aprendendo padrões de evolução entre ciclos a partir de ciclos históricos, que são então usados para restringir e corrigir as previsões de voltagem e de corrente multicanal, melhorando assim a estabilidade da previsão entre ciclos e aumentando a sensibilidade a tendências de evolução anormais. Experimentos foram realizados utilizando dados cíclicos de voltagem-corrente coletados de uma plataforma de carga-descarga automatizada auto-desenvolvida. Os resultados demonstram que o método proposto supera vários modelos de base tanto nas tarefas de previsão de voltagem quanto de corrente, com valores de R² alcançando 0,99 em múltiplos ciclos de teste, ao mesmo tempo que reduz o erro quadrático médio da previsão de corrente e voltagem em aproximadamente 45% e 85%, respectivamente. Além disso, o modelo pode prever com precisão descritores relacionados à degradação, como o degrau de voltagem e a discrepância quadrática média entre ciclos das correntes multicanal, permitindo a identificação automatizada e alerta precoce de estados operacionais anormais em baterias de fluxo zinco-brometo. • Uma estrutura orientada a dados prevê a voltagem e as correntes de quatro canais em baterias de fluxo Zn-Br. • A intensidade do degrau de voltagem e a discrepância quadrática média da corrente são extraídas como indicadores de degradação. • O método permite a detecção precoce de estados operacionais anormais relacionados à deposição de zinco. • Experimentos de longo ciclo demonstram alta precisão e comportamento preditivo estável entre ciclos.
Zhao et al. (Terça-feira,) estudaram essa questão.