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云端電池(CBMS)-數(shù)據(jù)驅動的電池系統(tǒng)全生命周期服務

聯(lián)合電子 ? 來源:未知 ? 2023-11-21 17:40 ? 次閱讀
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背景介紹

隨著新能源汽車市場的迅猛發(fā)展,動力電池作為新能源汽車的核心動力部件之一,其重要性日益凸顯。但其在設計研發(fā)、售后維護和回收利用等全生命周期的核心環(huán)節(jié)仍存在著諸多亟待解決的關鍵問題。

  • 在設計研發(fā)階段,日益縮短的研發(fā)周期使得設計測試,驗證實驗不夠充分,售后質量和安全風險增加,亟需批產(chǎn)大數(shù)據(jù)來閉環(huán)驗證設計的合理性。

  • 在售后維護階段,車輛故障問題排查周期長給車主和主機廠帶來很大困擾,需要大數(shù)據(jù)監(jiān)控提前預警并給出排查方向

  • 在回收利用階段,準確評估電池老化狀態(tài)、剩余使用壽命和殘值對二手車交易和動力電池梯次利用有重要價值。

聯(lián)合汽車電子,作為電池管理系統(tǒng)的提供商,針對上述動力電池全生命周期各階段的痛點問題,基于對動力電池和BMS控制系統(tǒng)的理解,聯(lián)合AI實驗室,運用大數(shù)據(jù)和車聯(lián)網(wǎng)技術,開發(fā)了車云結合的云端電池管理系統(tǒng)(簡稱:云端電池CBMS - Cloud Battery Management System),旨在賦能動力電池管理,提升電池包的可靠性,更好的服務新能源車主下面我們就來看看云端電池CBMS到底有哪些亮點功能。

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產(chǎn)品介紹

云端電池CBMS是一款以電池健康管理為核心,基于車輛運行數(shù)據(jù)(國標GB/T 32960、企標自定義和BMS毫秒級信號)、網(wǎng)聯(lián)信息、售后維保、設計研發(fā)等多源數(shù)據(jù),借助云計算、大數(shù)據(jù)、AI算法、電池機理模型和車載邊緣計算等融合技術,致力于為動力電池賦能的數(shù)字化軟件產(chǎn)品。該產(chǎn)品的服務包括:云端監(jiān)控分析、云端安全預警平臺、事件黑匣子、智能售后系統(tǒng)、在線參數(shù)優(yōu)化、在線策略優(yōu)化和殘值評估等

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核心功能

1. 云端監(jiān)控分析

云端監(jiān)控分析服務提供分層數(shù)倉、電池畫像(充電畫像、放電畫像、安全畫像、批次畫像等)和智能數(shù)據(jù)分析(平臺數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)挖掘和自定義報表等)等功能為企業(yè)提供靈活的數(shù)據(jù)查詢、分析和報表服務,提升企業(yè)在設計研發(fā)階段的效率和決策可靠性。

2.云端安全預警

云端安全預警以電池故障預警和熱失控預警為核心。電池故障預警結合物理規(guī)則、統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)驅動的異常檢測模型(例如DBSCAN、熵值模型等),在云端實現(xiàn)50+的故障項診斷和預警,涵蓋電芯級別、模組級別和電池包級別故障,涉及溫度異常、電壓異常、電流異常、絕緣異常、SOC異常、SOH異常、熱管理異常、采樣異常等監(jiān)控大項熱失控預警模型融合了用電行為特征模型、五維度一致性評分模型和內短路阻值模型等,預測每輛車的熱失控風險。通過實驗室數(shù)據(jù)和真實車輛運行數(shù)據(jù)的驗證,模型具備良好的預警效果。同時,功能會根據(jù)故障嚴重程度或熱失控風險等級,將故障預警或熱失控預警分成4個等級。對于等級較高的安全預警,采用短信或者郵件等方式實時通知給企業(yè),為電池包保駕護航。

3. 事件黑匣子

事件黑匣子功能將BMS中故障碼或異常事件(緊急下電、禁止上高壓、禁止充電或跛行事件等)發(fā)生時刻前后指定時間范圍內的高頻毫秒級別數(shù)據(jù)發(fā)送至云端,實現(xiàn)云端實時監(jiān)控報警、故障云端復現(xiàn)、故障原因分析和故障數(shù)據(jù)下載等服務,提高企業(yè)售后問題排查效率

4. 智能售后系統(tǒng)

智能售后系統(tǒng)覆蓋事前預警、事中報警和事后分析的全部過程,旨在提升企業(yè)售后問題排查效率通過上傳至云端的GB/T 32960國標數(shù)據(jù)、企業(yè)自定義和BMS毫秒級高頻數(shù)據(jù),基于云端安全(故障和熱失控)預警實現(xiàn)事前預警。通過事件黑匣子實現(xiàn)事中報警。通過售后4S店維修數(shù)據(jù)構建故障處理工單系統(tǒng),結合專家經(jīng)驗等構建故障分析知識圖譜和專家系統(tǒng),提供故障復現(xiàn)、故障分析、原因定位和維修指導等事后分析服務。

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5. 參數(shù)優(yōu)化

在線參數(shù)優(yōu)化服務基于電池個體狀態(tài)進行個性化參數(shù)調整,提升電池性能。例如:

  1. 在線SOC校準功能,即根據(jù)云端的磷酸鐵鋰電池的充電過程曲線,在云端構建算法評估各電芯的實際SOC,并將評估結果下發(fā)至車端,輔助實現(xiàn)磷酸鐵鋰電池在線SOC的校準。

  2. 云端均衡控制功能,即根據(jù)云端的磷酸鐵鋰電池的充電過程曲線,在云端評估各電芯SOC的一致性和均衡電量,并將云端計算的均衡電量下發(fā)至車端,輔助電池的均衡控制。

  3. 充電曲線優(yōu)化功能,即根據(jù)電池運行數(shù)據(jù),在云端構建該電池的電化學-熱-老化耦合模型,以延長電池壽命為目標,優(yōu)化電池充電曲線,并將充電曲線下發(fā)至車端,在充電時間相當?shù)那闆r下,減緩電池衰老。

6. 策略優(yōu)化

在線策略優(yōu)化服務基于導航未來路況信息,實現(xiàn)預測性的控制,提升整體效能例如:預測性電池熱管理功能,即根據(jù)網(wǎng)聯(lián)信息和相關的功能服務,預測未來的行駛工況,估算電池溫度和SOC變化,從而確定熱管理系統(tǒng)的控制策略,讓電池包工作在高效溫度區(qū)間,從而延長續(xù)駛里程,減少充電時間,增加電池使用壽命。

7. 殘值評估

殘值評估功能包括云端SOH評估、SOH預測、電池剩余壽命預測、電池殘值評估等服務,為二手車交易和梯次利用場景提供估值參考根據(jù)電池衰減模式(鋰離子損失、活性材料損失和內阻增加等),提取老化特征變量,構建物理模型和數(shù)據(jù)驅動模型進行SOH預測和剩余壽命預測。結合行駛里程、電池SOH、電池剩余使用壽命、一致性、電池故障情況等多維度評估電池殘值。

項目應用及優(yōu)勢

云端電池(CBMS)產(chǎn)品適用于三元鋰電池、磷酸鐵鋰電池、三元鋰/磷酸鐵鋰混合排布電池等,適用于純電動、插電式混合動力等多種動力拓撲結構,也適用于充電模式和換電模式補能場景。可靈活部署于國內主流公有云和私有云平臺,兼容Hadoop、CDH/CDP和DataWorks等大數(shù)據(jù)平臺的部署,支持靈活的商務合作模式。

目前,該產(chǎn)品已應用在整車項目和換電站項目上,為多家主流電池包提供安全監(jiān)控。

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