英国提赛德大学的研究小组进行了一项开创性的工作，即人工智能被用来延长电动汽车常用电池的寿命。因此，Tees Valley的领导也向亿万富翁企业家埃隆•马斯克（Elon Musk）发出邀请，将他的巨型电动汽车巨型工厂Gigafactory也搬到本地区。靠近提赛德大学所在城市米德尔斯堡的Hartlepool 港口此前就已经被马斯克创立的特斯拉汽车公司（Tesla Motors）列入其新汽车工厂选址的候选名单！

由提赛德大学可持续工程中心的Michael Short教授领导的研究小组开发了新的预测算法，用于加强电池的管理和控制。

这项关于电池的研究引领了基于先进的信号处理、人工智能和自适应控制的新型诊断和预测算法的发展，以提高锂电池的寿命并估计其健康状况，锂电池通常用于电动汽车和电网应用。

由Maher Al-Greer博士协调的研究团队使用了最近在提赛德大学计算、工程和数字技术学院建造的一个新的测试设施，提供了更准确和可靠的电池健康和充电状态测量。它可以提高电动汽车的性能、续航里程和效率。

Michael Short教授表示：“提赛德大学在能源储存、管理和控制领域的研究可以追溯到十年前，中心工作人员围绕智能能源主题领导并参与了几个大型欧洲项目。我很高兴我的同事Maher Al-Greer博士将这项研究推进到锂电池管理领域。”

他还进一步表示：“最近有关在东北部建设一家电池巨型工厂以支持电动汽车制造的消息，这也肯定了本地区在这一领域的研发的专业性与先进性。我们期待着在未来继续与业界合作，应用我们的研究成果。”

Maher Al-Greer博士说：“鉴于近些年大家对电动汽车和电网储能以实现净零目标的关注逐渐升温，自2018年以来，提赛德的团队就齐心协力开发和应用自己的研究，以帮助延长锂电池的使用寿命，并增强锂在电池储能装置上的运行。”

提赛德的研究团队开发了多物理、等效电路、经验和半经验模型来预测电池退化，并使用大学的新测试设备来确认准确性。此外，提赛德团队已将这些模型与开发的系统辨识演算法整合，以准确估计电池的状态。这项研究将对电动汽车的电池管理系统产生重大影响。

这项成功的研究已在该领域极具权威的期刊和国际会议上发表，并刊登在《国际能源期刊》的封面上。该研究表明，深度学习和时频分析可用于解释电池数据，从而成功预测电池内部状态，以及如何最佳化考虑到电池的当前状态，请充分利用它。