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動力電池熱失控頻現,將AI引入BMS能否解決新能源汽車“自燃焦慮”

Monika觀察 ? 來源:電子發燒友網 ? 作者:莫婷婷 ? 2022-07-27 08:26 ? 次閱讀
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電子發燒友網報道(文/莫婷婷)據國家應急管理部消防救援局統計,在今年第一季度,三個月的時間內接報新能源汽車640起,同比上升32%,推算每天大概會有7輛以上的新能源汽車發生自燃等事故。在這些新能源汽車中,包括特斯拉、比亞迪、小鵬等都曾發生過類似的事故,這大大降低了消費者使用新能源汽車的安全感,也讓業界人士開始關注電池技術升級過程中的安全問題。

從這些自燃事故來看,電池的安全和健康問題也成為影響電動汽車發展的主要因素。電池熱管理系統(BMS)常被用于解決動力電池自燃的問題。BMS系統主要是通過高精度傳感器,對電芯的溫度、電壓和電池組電壓等數據進行監測,再通過監測數據來控制散熱系統或電池組充電、放電的功率等,將電芯的溫度控制在穩定水平內。

在應對電池熱失控時,BMS常常起到關鍵作用。不過,當前車端BMS和傳統大數據算法無法對其有效預測,熱失控預警成業界難題。為了解決電池安全問題,BMS開始引入AI。例如零跑的今年4月發布的CTC技術在提高硬件防護能力之外,還建立了AI BMS大數據智能電池管理系統,將BMS與云平臺相結合,在軟件層面提高對電池的保護。與傳統BMS不同的是,AI BMS可以實現對電芯的實時云端安全保護,從而為汽車電池提供實時主動保護。

在電池管理方面,華為是較早提出AI BMS解決方案的廠商。華為數字能源公司副總裁張峰介紹,華為AI電池解決方案通過“端+云+大數據+AI”融合保護電池安全。在端側結合了電池電化學模型和多融合算法,通過溫度傳感器等各類傳感器,及時識別出短路等引起熱失控的技術問題,同時通過高精度SOC的檢測能夠提升電池4%的容量,這也是解決方案的基礎。



在云端,華為構筑通用的BMS管理平臺,把電池數量、充放電、駕駛習慣等數據實時安全傳送到云端,同時在云端進行大數據處理。結合算法庫,實現云端可視化、電池安全實時預警、電池健康狀態評估、電池壽命管理優化等。

張峰指出,華為AI BMS云端電池管理系統可以做到提前24小時預警,誤報率低至0.1%/月,并且風險預警的查全率高達90%。此外,華為構建了智能電動DriveONE的 cloud服務平臺,提供了端到端的服務。

值得一提的是,華為DriveONE AI BMS已經接入超過10萬臺車輛。張峰舉了一個例子,此前一個合作車企的新能源汽車一個月差不多會自燃一輛車,在接入華為DriveONE AI BMS之后,在9個月的時間內識別出10輛車出現部分故障,及時送去維修。

目前,華為AITO問界M5已經接入了DriveONE全棧動力域解決方案,該方案帶有AI BMS等車載集成電源和電池管理系統。這意味著,問界M5的電池也將得到來自AI BMS的實時主動保護。

AI BMS的加速應用能否讓新能源汽車的自燃事故快速下降,提高消費者的安全體驗,還得等待市場的進一步考驗。但不容置疑,隨著技術的發展,新能源汽車將越來越安全。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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