如何實(shí)現(xiàn)一種電動(dòng)汽車云端電池管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)？

芝能智芯出品

FEV 出了一些很好的介紹材料，內(nèi)容介紹得比較細(xì)節(jié)，繼續(xù)給大家把一些基本的內(nèi)容整理出來，這次是《Cloud connected BMS》。

"邊緣端BMS" 和 "云端電池" 的復(fù)合電池管理架構(gòu)使車輛和云端之間能夠有效協(xié)同工作。車輛端的BMS主要負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)收集和短期存儲(chǔ)所有數(shù)據(jù)，而云端電池則專注于長期存儲(chǔ)車輛主要參數(shù)，從而在短期數(shù)據(jù)精度和長期數(shù)據(jù)廣度之間取得了平衡，充分發(fā)揮了各自的優(yōu)勢。云端更注重長期規(guī)劃和預(yù)測，而車輛端更注重短期分析和執(zhí)行。

上傳到數(shù)據(jù)后臺(tái)的電池?cái)?shù)據(jù)具有豐富的挖掘潛力，云端BMS可以開發(fā)各種電池算法，包括但不限于故障診斷、壽命評(píng)估、預(yù)測、殘值評(píng)估和充電策略優(yōu)化等功能，為電池管理和車輛性能提升提供有力支持。

從特斯拉開始，汽車?yán)锩婢烷_始導(dǎo)入了邊緣計(jì)算的一些內(nèi)容，正式分為了車載計(jì)算和云端/離車計(jì)算是兩種不同的方法，各自擁有一系列優(yōu)點(diǎn)和局限性。

1）車載計(jì)算：計(jì)算任務(wù)是在車輛內(nèi)部進(jìn)行的，優(yōu)點(diǎn)之一是幾乎即時(shí)可獲得結(jié)果，因?yàn)樘幚頃r(shí)間非常短。這些結(jié)果可以顯示給駕駛員，使其能夠更好地了解車輛狀況。決策可以立即采取，無論是由駕駛員還是由車輛上的算法來做出。

車載計(jì)算也存在一些缺點(diǎn)：處理能力相對較低，不能處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。只支持因果處理，只能處理特定事件的結(jié)果，而無法進(jìn)行更深入的分析。

2）離車/云端計(jì)算：計(jì)算任務(wù)被發(fā)送到車輛之外的計(jì)算資源上進(jìn)行處理，通常是云計(jì)算服務(wù)器。

離車計(jì)算擁有非常強(qiáng)大的計(jì)算能力，可以處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，并且可以獲得專家的輸入和支持。

離車計(jì)算也有其劣勢。不能立即提供結(jié)果給駕駛員，因?yàn)樾枰獙?shù)據(jù)傳輸?shù)酵獠糠?wù)器進(jìn)行處理，然后再返回結(jié)果。即使使用無線電或移動(dòng)服務(wù)，也可能存在一定的延遲，甚至可能出現(xiàn)服務(wù)不可用的問題。其次，為了進(jìn)行離車計(jì)算，需要傳輸高帶寬的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)必須存儲(chǔ)在車輛內(nèi)部并在車間讀取。

● 云端BMS能做些什么？

SOH Algorithm and Validation（ STATE OF HEALTH ）

SOH算法的確認(rèn)和驗(yàn)證

可以電池機(jī)理出發(fā)，結(jié)合多年在電池領(lǐng)域的積累，融合大數(shù)據(jù)和AI能力，基于云端海量數(shù)據(jù)，提供電池全生命周期的故障預(yù)警和動(dòng)態(tài)管理等服務(wù)。

機(jī)器學(xué)習(xí)和基于模型的電動(dòng)汽車鋰離子電池狀態(tài)健康估計(jì)

◎?所呈現(xiàn)的SOH估算模型是一種半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，充分利用了ECM和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）的優(yōu)勢。

◎?這種方法的準(zhǔn)確性取決于表征方法的準(zhǔn)確性、訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量以及ECM模型的精度。?

◎?這項(xiàng)研究方法可以用于更大的數(shù)據(jù)集，并可以與其他方法進(jìn)行比較。

軟件系統(tǒng)架構(gòu)

審核編輯：劉清