解決痛點 

隨著電動機車與換電系統的快速普及，電池壽命與充電效率已成為影響營運成本與服務品質的關鍵因素。現行換電站多採取電池回收後即充至滿電並靜置等待換電的策略，導致電池長時間處於高電壓滿電狀態，進而加速電池老化、縮短使用壽命。
此外，換電需求具有高度時間與區域不均的特性，傳統以經驗法則或固定規則進行充電管理，難以因應實際需求變化，容易造成能源浪費與設備負擔。
本技術透過人工智慧模型預測換電需求，並動態調整電池充電策略，在不影響滿電服務率的前提下，有效降低電池滿電靜置時間，延長電池壽命，並提升整體換電系統的營運效率。

 技術簡介 

本技術為一套應用於電池能源交換系統AI智慧充電決策平台，結合時間序列分析與深度學習模型，對歷史換電資料、時間特徵與環境因素進行分析，以預測不同換電站於各時段所需的電池數量。
系統依據預測結果，設計動態充電策略，使電池在接近被換電前才充至高電量，並於其餘時間維持於較低電量狀態，以降低高電壓靜置對電池壽命造成的損耗。
整體系統可作為電池管理與能源調度之智慧決策輔助工具，協助企業提升電池使用效率並降低營運成本。

▲圖說：人工智慧電池能源交換之充電策略預測與最佳化系統

 應用案例 

本技術以實際換電營運資料為基礎，建構人工智慧換電需求預測與充電策略最佳化模型，並於模擬環境中進行驗證與分析。
系統透過歷史換電紀錄、時間與環境特徵進行模型訓練，預測不同換電站於各時段之電池需求量，並依據預測結果設計動態充電策略，以評估其對電池滿電靜置時間與電池壽命之影響。
驗證結果顯示，所提出之 AI 充電策略在不影響滿電服務率的前提下，具備降低不必要充電行為與減少電池長時間處於滿電狀態之潛力，顯示本技術於電池能源交換營運場域中具有實際導入與擴展應用的可行性。

 相關連結 

無

 專利名稱證號 

無

 技術產學合作或技轉單位 

產學合作單位：光陽工業股份有限公司

 獲獎紀錄 

無

 技術聯絡人 

國立中山大學 前瞻產業聯絡中心

連絡電話：07-5250165

聯絡信箱：gloria@mail.nsysu.edu.tw