В статье рассматривается применение системного подхода к разработке и оптимизации литий-ионных аккумуляторов (ЛИА). Традиционные методы, фокусирующиеся на улучшении отдельных компонентов (анода, катода, электролита), часто не приводят к пропорциональному повышению общих характеристик аккумуляторной системы. Системный подход рассматривает ЛИА как сложную взаимосвязанную систему, где свойства каждого компонента напрямую влияют на поведение других и на интегральные показатели: энерго- и мощностную плотность, жизненный цикл, безопасность и стоимость. В работе проанализированы ключевые аспекты подхода: взаимозависимость между основными составляющими литий-ионной батареи, а также особенности при выборе материалов для каждой составляющей. Доказано, что только мультидисциплинарный подход, объединяющий химию, материаловедение и инженерию, позволяет достичь синергетического эффекта и создать высокоэффективные, безопасные и надежные аккумуляторные системы для современных применений.

Ключевые слова: литий-ионный аккумулятор, системный подход, материалы электродов, деградация, оптимизация, катод, литий-титановый аккумулятор, никель-марганец-кобальтовый аккумулятор

2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

Стремительная электрификация транспорта и энергетики предъявляет экстремальные и зачастую противоречивые требования к характеристикам литий-ионных аккумуляторов. Классическая парадигма пошаговой оптимизации отдельных компонентов (материалов, конструкции) достигла предела своей эффективности, сталкиваясь с проблемой негативных синергетических эффектов. Несмотря на обилие продвинутых методов – от детальных физико-химических моделей до алгоритмов машинного обучения – область проектирования систем накопления энергии остается фрагментированной. В данной статье проводится критический анализ трех изолированных доменов: эмпирико-синтетического подхода, физико-математического моделирования и программных методов. Выявлены системные недостатки: отсутствие сквозных методологий, проблема «черного ящика» у ML-решений, экстремальные требования к данным и вычислительным ресурсам, а также ограниченная переносимость решений. Предлагается концепция гибридной прогностической платформы, целенаправленно интегрирующей быстрые регрессионные модели для детерминированных параметров и специализированные нейронные сети для прогнозирования сложных нелинейных процессов деградации. Такая интеграция позволяет рассматривать аккумуляторную ячейку как единый объект, оптимизируя компромиссы между ключевыми характеристиками (емкость, мощность, срок службы, безопасность) на этапе виртуального проектирования, что ведет к сокращению времени и стоимости работ.

Ключевые слова: системы накопления энергии, системный подход, материалы электродов, оптимизация, системное проектирование, машинное обучение, гибридные модели, прогнозирование деградации, оптимизация характеристик

2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.4.5 - Энергетические системы и комплексы