在锂电池储能技术的快速发展中，电池寿命预测与退役电池的再利用成为行业亟待解决的关键问题。近日，黑龙江农业职业技术学院（黑农职院）的学生团队在锂电池寿命分析领域取得了重大突破。他们通过自主研发的 AI 智能体和创新程序，成功实现了对单体电池寿命的精准预测，并对退役电池进行阶梯利用分类，为锂电池的全生命周期管理提供了创新性解决方案。

一、学生团队的创新实践

黑农职院学生团队在基于材料特性的锂电池有限元分析及性能检测项目中，将基于 AI 的寿命分析作为核心模块之一。该团队通过深入研究锂电池的材料特性和运行数据，搭建了一套 AI 智能体系统，专门用于单体电池寿命的精准预测。此外，团队还创新编写了一套程序，用于对退役电池进行阶梯利用分类，最大限度地提高电池的经济价值和资源利用率。

在实际操作中，学生团队利用 AI 智能体对大量电池运行数据进行分析和学习。通过对电池的电压、电流、温度、充放电循环次数等多维度数据的深度挖掘，智能体能够精准预测单体电池的剩余寿命。这一技术不仅提高了寿命预测的准确性，还为电池的维护和更换提供了科学依据。此外，团队创新编写的程序能够根据电池的剩余性能，将其分为不同的利用等级。例如，性能较好的退役电池可以用于对能量密度要求较低的储能系统，而性能较差的电池则可以用于回收利用。这种阶梯利用分类方法不仅延长了电池的使用寿命，还降低了储能系统的整体成本。

二、技术突破与行业意义

从技术角度来看，黑农职院学生团队在基于 AI 的寿命分析方面实现了多项突破。首先，他们成功搭建了 AI 智能体系统，能够对锂电池的寿命进行精准预测。相比传统方法，AI 智能体通过深度学习算法，能够处理大量复杂数据，预测精度显著提高。其次，团队创新编写的阶梯利用分类程序，为退役电池的再利用提供了科学依据。这一程序能够根据电池的剩余性能，合理分配其应用场景，最大限度地提高资源利用率。这些技术突破为锂电池的全生命周期管理提供了重要支持。

在行业层面，黑农职院学生团队的 AI 智能体和阶梯利用分类程序具有重要的应用价值。随着新能源产业的快速发展，锂电池在储能电站、新能源汽车等领域的应用越来越广泛。然而，电池寿命预测和退役电池的再利用一直是制约其可持续发展的关键问题。黑农职院学生团队的创新成果，为解决这些问题提供了全新的思路和方法。通过 AI 智能体的应用，电池制造商和储能电站运营者可以精准预测电池寿命，提前规划电池的维护和更换策略。同时，阶梯利用分类程序的应用可以提高退役电池的再利用率，降低电池的回收成本，为锂电池的大规模应用提供了有力保障。

三、社会与环境效益

从社会和环境效益来看，黑农职院学生团队的创新成果具有重要的意义。随着全球对环境保护和可持续发展的重视，锂电池作为一种清洁能源存储技术，其应用前景广阔。然而，电池寿命预测和退役电池的再利用一直是制约其大规模应用的瓶颈之一。通过 AI 智能体和阶梯利用分类程序，团队成功提高了锂电池的经济性和资源利用率，为锂电池在储能电站、新能源汽车等领域的广泛应用奠定了基础。此外，该技术的应用还可以减少因电池报废引发的资源浪费和环境污染，符合可持续发展的理念。同时，通过延长电池的使用寿命，减少了废弃电池对环境的污染，保护了生态环境。

黑农职院学生团队的基于 AI 的寿命分析技术，为锂电池储能领域的发展注入了新的活力。他们的研究成果不仅展示了学生们的创新能力和实践能力，更为锂电池的全生命周期管理提供了有力支持。未来，随着该技术的进一步推广和应用，有望为新能源产业的可持续发展做出更大的贡献。

团队成员：黄可祺、樊嘉旭、靳汇鑫、谢宇硕、张洪瑞、关思琪、刘鑫、贾琳钥、孙静雯。

指导老师：张敬、张硕、魏金权。