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智能技术助力锂电池充电管理新突破

创作时间:
作者:
@小白创作中心

智能技术助力锂电池充电管理新突破

引用
CSDN
12
来源
1.
https://blog.csdn.net/weixin_45817947/article/details/134518607
2.
https://www.marketresearchintellect.com/zh/blog/battery-management-systems-the-unsung-heroes-of-the-energy-transition/
3.
http://www.dicp.ac.cn/xwdt/mtcf/202501/t20250113_7516976.html
4.
https://eatron.com/zh/the-future-of-battery-management-aipower-on-the-edge/
5.
https://www.fullymax.com/product/7/
6.
https://desaybattery.com.cn/Core/index_5.html
7.
https://www.chongdiantou.com/archives/374860.html
8.
http://www.cnautonews.com/lingbujian/2024/08/06/detail_20240806367150.html
9.
https://www.mittrchina.com/news/detail/13513
10.
http://www.qdsj.net.cn/view/5-7468-1.shtml
11.
https://i-newcar.com/index.php?m=home&c=View&a=index&aid=1712
12.
http://news.cartech8.com/article-16675-1.html

随着电子产品的普及和新能源汽车的发展,锂电池市场需求不断增长。智能技术的应用使得锂电池充电管理变得更加高效和安全。通过机器学习和人工智能,智能锂电池管理系统可以实时监控电池状态,避免过充、过放等问题,延长电池寿命并保障安全性。这一技术的进步不仅提升了用户体验,也为未来的能源管理提供了新的方向。

01

技术突破:AI算法赋能电池管理

近年来,人工智能算法与电池管理技术的结合成为研究热点。中国科学院大连化物所能源催化转化全国重点实验室主任陈忠伟团队与双登集团联合发布的最新一代智能电池管理系统——电池数字大脑PBSRD Digit2.0,就是一个典型案例。

该系统通过实时监控电池的电压、温度、内阻等关键参数,构建了多层级的故障预警机制。无论是风冷还是液冷系统,系统都能利用统计学阈值与机器学习模型,准确识别异常个体并发出多级告警,保证电池的精准管理及设备联动。

另一项重要进展是基于模型的设计(MBD)在BMS开发中的应用。通过在MATLAB/simulink中搭建模型,进行仿真和代码生成,可以优化BMS的设计和性能。这种数字化开发方式不仅提高了开发效率,还能确保系统的可靠性和安全性。

02

行业应用:从新能源汽车到消费电子

新能源汽车:复杂系统下的智能管理

新能源汽车的BMS是目前最复杂的应用场景。它不仅要管理电池的基本参数,如电压、电流、温度、SOC(荷电状态)等,还要进行电池均衡控制、热管理、故障诊断等多项功能。此外,新能源汽车BMS还需要与车辆其他系统进行集成和通信,如车辆控制系统、充电系统等。

例如,某新能源汽车BMS工程师需要掌握的知识包括:

  • 电芯材料、电芯特性、电路模型、电芯参数、电芯制造工艺
  • 动力电池电池包工作原理、模块成组、PACK系统集成
  • SOC、SOH、SOP、SOE、SOF等算法
  • UDS诊断、热失控诊断、内短路诊断、自放电异常诊断
  • 热管理、均衡管理、异常管理
  • ARM、CAN/串口总线、RTOS等软硬件知识
  • 各种安规标准

消费电子:低功耗与小型化是关键

在消费电子领域,智能电池管理更注重低功耗和小型化。例如,Eatron Technologies与Syntiant合作开发的AI-BMS片上系统,将Eatron的智能软件层与Syntiant的超低功耗NDP120神经决策处理器相结合,可提供无与伦比的电池性能、安全性和使用寿命。

该解决方案的主要优势包括:

  • 增强性能:通过提供高度准确的充电状态和健康状况估计,最大限度地提高电池的可用电量
  • 提高安全性:预测性诊断可及早发现潜在问题,防止故障发生,确保运行安全
  • 延长使用寿命:通过有效管理电池的健康状况和使用情况,延长电池的使用寿命
03

市场前景:快速增长的蓝海市场

全球电池管理系统市场正处于上升轨道,预测未来五年复合年增长率(CAGR)约为20%。推动这一增长的因素包括电动汽车的日益普及、可再生能源解决方案的不断部署以及消费电子产品需求的不断增长。

随着技术的不断进步,未来的电池管理系统将更加智能化、数字化。人工智能和机器学习算法将进一步优化电池性能预测和健康管理。同时,固态电池等新型电池技术的发展也将为BMS带来新的机遇和挑战。

对于企业和投资者来说,电池管理系统市场是一个充满机遇的领域。通过投资BMS技术开发、制造以及集成到各种应用中,可以充分利用这种增长。这不仅能够促进经济增长,还可以支持可持续和绿色未来的发展。

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