大数据如何拯救你的电动车电池？

大数据如何拯救你的电动车电池？

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来源

1.

https://blog.csdn.net/tiande_/article/details/135633422

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https://cn.ramxeed.com/applications/bms/

随着电动汽车的普及，电池健康状态（SoH）管理成为车主们关注的重点。通过大数据分析，我们可以实时监测并优化电池性能，延长其使用寿命。北京理工大学的研究团队提出了一种基于大数据的电池健康管理方案，利用先进的算法和技术，帮助车主更好地了解和维护他们的电池系统。这种创新的方法不仅提升了电动汽车的可靠性和安全性，还为未来的智能出行提供了坚实的技术支持。

近年来，随着电动汽车的快速发展，电池安全问题日益凸显。据统计，2021年全国新能源汽车火灾事故超过3000起，平均每天发生8起以上。为保障电动汽车运行安全，我国从动力电池的本征安全、主动防护安全和被动防护安全等方面入手制定标准，基本形成标准体系。

表1：锂离子动力电池不同发展阶段的安全性和测试要求

表1：锂离子动力电池不同发展阶段的安全性和测试要求

尽管如此，传统的电池管理系统（BMS）仍存在诸多不足，如数据传输问题、数据分析手段有限等，无法满足电池设备健康管理的高要求。在此背景下，基于大数据的电池健康管理技术应运而生。

北京理工大学电动车辆国家工程实验室在电池健康管理领域持续领跑，其研究团队提出了一种创新性的大数据驱动SOH估计算法。该算法的核心优势在于：

1. 数据驱动法的优势：无需对电池电化学机理进行深入描绘，具有较高的灵活性。

2. 技术体系完善：涵盖数据集构建、特征参数提取和模型建立三大环节。

3. 云端数据平台：通过车联网技术，实现对电池使用行为的全生命周期监测。

4. 高精度估算：结合递推最小二乘法、卡尔曼滤波等先进算法，实现对电池状态的精准预测。

该技术已在多家企业得到实际应用。以某新能源汽车企业为例，其基于Tempo BI和Tempo AI开发的电池健康管理系统已接入6万台车辆，每天处理数据量达4760万条，容量超过80G。系统实现了：

1. 实时监控：对车辆信息和电池运行状况进行24小时监测。

2. 故障预警：通过多指标综合分析，提前预警潜在故障。

3. 寿命预测：基于历史数据分析，预测电池剩余使用寿命。

4. 二次利用评估：为电池回收和梯次利用提供数据支持。

北京理工大学电动车辆研究团队经过20年自主创新和发展壮大，在国家和北京市各级政府的大力支持下，已成为我国乃至世界电动车辆领域的重要研究力量。团队现有教授9人，副教授及高级工程师21人，含中国工程院院士、教育部长江学者、国家万人计划专家4人，国家优青、青年千人计划等国家级青年高端人才4人。

随着研究的不断深入和技术的持续优化，基于大数据的电池健康管理技术将在以下几个方面发挥更大作用：

1. 提升安全性：通过更精准的故障预警，降低电池安全事故风险。

2. 延长使用寿命：优化电池使用策略，延缓电池性能衰退。

3. 优化售后服务：实现从故障维修到预防性维护的转变。

4. 推动产业升级：为下一代电池管理系统和智能出行方案提供技术支撑。

在不久的将来，这项技术有望成为智能出行领域的标配，为电动汽车的普及和可持续发展注入新的动力。