機器學習應用在電池健康度檢測

電池健康度是什麼?應用在哪裡?

當電池應用在許多裝置當中，使用者會想要了解電池的狀態，了解電池狀態的好處是可以讓我們知道這顆電池的使用剩餘時間，容量有多少，以及電池壽命，就可讓我們在使用裝置時能夠更放心。

而電池健康度就是其中一個描述電池狀態的指標，像是在一般商用手機上，就有電池健康度資訊，其他描述電池狀態的指標，還有像是電池電量等等的指標。

健康度定義與意義

健康度的定義就是當下電池飽電容量與全新電池飽電容量的比值百分比，舉例來說，一開始拿到全新電池，則當下飽電容量就等於全新電池的飽電容量，因此，計算出來健康度為100%，這時候的健康度是最高，代表電池非常健康。而當電池不斷使用之後，電池會有老化的情形，健康度就會不斷減低，將小於100%。

健康度可代表這顆電池當下的最大容量，意思是如果電池充飽後，再將電量全部放光，最多就可以放出這樣的容量。

另外，健康度會隨著電池老化而不斷的下降，因此，健康度也可顯示這顆電池的年齡。

像是全新電池的年齡會比較輕，使用一定時間後的電池，年齡就會比較大，比較老。

傳統方法取得健康度之問題

傳統檢測方法取得健康度的資訊，是須讓電池長時間且維持在一定的電流下，進行充放電的運作，才可以最精確測得電池健康度。

但是這樣會有問題，就是一般使用者，不太可能會讓電池有這種操作，因為譬如以手機而言，使用者可能會看個影片，打個遊戲，也不會到0%才充電，因此，是難以用傳統方法計算量測得到健康度。

機器學習作法

而透過機器學習的作法，我們可讓機器從大量數據當中學習，而學習的目的就是在於找出電池電壓與健康度之間複雜的關係。會採用機器學習的原因是電壓與健康度的關係，相當複雜，透過機器學習，才比較好去建立這樣的關聯性。

這就好像是就好像一座水庫，要知道水庫的總水量，最簡單的方法，就須將裡面的水放光，透過放了多少水量出來，來量測得水庫的總水量有多少。可是這樣的作法是不符合實際應用，因為這樣太耗費時間，而且也白白浪費掉可以使用的水資源。

因此，取而代之的是透過水位高低，直接從水位推得水庫水量，就是比較方便的作法。不用耗費時間放光水，可快速了解水庫水量，而且水庫裡面的水也還能夠保有。

機器學習預期效益

透過先前提到的建立電池電壓與健康度關係之後，就可以在使用者使用過程中，即時透過量測電池電壓的資訊，輸入到機器學習模型當中，進行計算，就可得到電池當下的健康度，顯示給使用者參考，就可知道到底電池容量有多少，年齡多大了。

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