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BMS与基于云的电池分析

发布时间:2024-07-04 10:00:40 阅读:229

在储能和电动汽车 (EV) 领域,电池管理系统 (BMS) 和基于云的电池分析是两项发挥着独特但互补作用的关键技术。您可以把它们想象成电池的“飞机驾驶舱”和“空中交通管制塔”。BMS 负责单个电池的即时运行和安全,而基于云的电池分析则负责监督整个电池组的更广泛性能和健康状况。在本文中,我们将探讨 BMS 和基于云的电池分析之间的主要区别,以及为什么它们都是确保电池系统寿命和效率所必需的。

电池管理系统 (BMS):飞机驾驶舱

电池管理系统(通常称为 BMS)可以比作飞机的驾驶舱。就像飞行员在飞行过程中依靠驾驶舱的仪表和控制装置来监控和管理飞机一样,BMS 是电池包的神经中枢。以下是 BMS 的工作原理及其不可或缺的原因:

电芯级监控:与显示高度、空速和燃油量等重要飞行数据的仪器非常相似,BMS 持续监控电池包内的各个电芯。它检查电压、温度、电流并实时估计电池的荷电状态 (SoC) 和健康状态 (SoH)。

安全和保护:BMS 确保电池的使用符合制造商的规格。它可以防止过度充电、过度放电和过热:它是防止热失控等灾难性故障的最后一道防线。

电池平衡:BMS 执行电池平衡,以确保电池包内的所有电芯均匀充电和放电。这可以防止容量不平衡影响整体电池容量。

实时反馈:飞行员依靠实时数据在飞行过程中做出关键决策。同样,BMS 为电池运行人员提供实时反馈,使他们能够及时应对可能出现的任何问题。

然而,BMS 确实也存在某些局限性。

首先,BMS 设置通常是静态的,并且依赖于电池制造商在生产过程中设置的参数。这意味着 BMS 功能受到预定阈值和控制策略的限制,这些阈值和策略可能无法针对特定应用或不断变化的操作条件进行优化。此外,BMS 是根据特定的电池化学成分和配置量身定制的,这使得它在处理不同类型或化学成分的电池时适应性较差。

最后,传统 BMS 单元的计算能力可能有限,尤其是与基于云的解决方案中使用的高级分析和机器学习算法相比。这种限制可能会限制 BMS 执行复杂数据分析和预测性维护的能力,而这在现代电池管理场景中越来越重要。

因此,虽然 BMS 仍然是电池监控的重要组成部分,但其功能可以通过基于云的电池分析得到增强和补充,从而实现更全面、更适应性的电池管理方法。

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图1. BMS与Cloud-Analytics对比表

基于云的电池分析:空中交通管制塔

基于云的电池分析可以看作是电池管理的空中交通管制塔。它提供了整个机队或系统的电池性能和健康状况的更广泛、更全面的视图。以下是它为何如此重要的原因:

数据聚合:就像同时跟踪多架飞机的空中交通管制塔一样,基于云的电池分析从各种配备 BMS 的电池包收集数据。这些聚合数据提供了整个储能系统或异构电池集群的全面概览。

作为一种公正而强大的工具,基于云的电池分析可以比较不同制造商和化学成分的电池。

历史分析:电池分析存储历史数据,实现长期性能分析。这使操作人员能够识别随时间变化的趋势、异常和潜在问题。

预测性安全与维护:电池分析可以根据历史性能数据预测何时需要维护或更换。这种主动方法可以减少停机时间并延长电池寿命。

另一方面,它结合了电池电化学知识和数据专业知识,保证了电池的预测性安全管理。电池分析是识别电池故障早期迹象的唯一方法,这些故障最终可能导致可怕的热失控。

优化:电池分析使用先进的算法来优化电池系统的运行。这包括精确重新计算电池荷电状态 (SoC) 和健康状态 (SoH),以最大限度地提高能源效率和整体系统性能。

BMS 和基于云的电池分析:终极监控组合

将 BMS 与飞机驾驶舱进行比较,将电池分析与空中交通管制塔进行比较,突显了它们在管理电池系统方面的独特但互补的作用。虽然 BMS 确保单个电池和电池组的即时安全和健康,但电池分析采取了更具战略性的方法,一方面关注整个电池生态系统的更广泛的健康和性能;另一方面关注其预测安全性。

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图 2. BMS 与云分析的协同作用

他们共同建立了强大的合作伙伴关系:

立即响应和长期规划:BMS 提供实时反馈和立即行动,确保及时解决电池组内的任何问题。另一方面,电池分析可帮助操作人员重新校准其 BMS,并就电池的长期安全性和健康状况做出明智的决策。

预防措施:BMS 可预防实时关键安全隐患,而分析功能则允许操作人员在紧急情况发生之前主动解决维护需求。

数据驱动决策:两种系统都依赖数据,但使用数据的方式不同。BMS 处理实时数据以立即采取行动,而分析则利用历史和汇总数据进行战略规划——无论是运营还是财务方面。

总而言之,

尽管 BMS 和云电池分析的作用各有不同,但它们可以无缝协作,以确保电池系统的安全性、效率和使用寿命。就像飞行员依赖维护良好的驾驶舱和空中交通管制的明确指令一样,电池运营商也依赖 BMS 和分析来应对复杂的储能问题。无论是在电动汽车、可再生能源系统还是任何需要可靠储能的应用中,这种合作关系都是释放电池全部潜力的关键。

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