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嚴曉教授:未來出行中的智能動力鋰離子電池

鉅大鋰電  |  點擊量:0  |  2021年12月06日  

我今天與大家分享的是“未來出行中的智能動力鋰離子電池”,電動汽車里面的關鍵部件是鋰離子電池。我再講一下智能化過程當中,鋰離子電池是不是也應該有自己的大腦,能夠該怎么做。


我先自我介紹一下,我是2014年從硅谷到了上海工程技術大學汽車學院。前面王博士講到了未來汽車的趨勢,我總結為SAE,今后的汽車都不叫汽車了,叫自動駕駛的共享電車。我們在講趨勢之前先回顧一下歷史。


福特的ModelT對社會的影響,一個是人的行為、信息和能源,是制造的高效化,反映的是組織機構的高效化。然后就是信用卡消費,還有就是生活環境變化,從城市跑到了郊區,高速公路多起來了。再就是美國夢,好房好車。再就是財富重新分配,中產階級出現。還有就是美國世紀對全球的影響,這里面很重要的就是人的行為。


現在在自動駕駛AI的環境下,智能駕駛帶來的變化是城市以前是為車而設計的,以后是為人設計的,產業的重心從造車變成出行。另外就是AI有可能是機器代替人做決策,這樣會加速“未來車”對社會的經濟影響。


影響體現在什么地方呢?現在看汽車的產業鏈。整個產業鏈分成生產銷售和售后,未來怎么樣呢?我們要考慮全生命周期的設計。我們再看能源,能源有這樣幾個要素,第三次工業革命,一個是新能源,第二個是樓宇,就是一個微型電網形成儲能。第三就是儲能,新能源和微網都要儲能。第四就是能源網,第五就是電動汽車。這里面最重要的就是儲能。


新能源要規?;瘧?,必須要儲能。而使新能源變成可預測的儲能必須具備如下特質,第一價格不能太貴,第二要有智能化,第三是安全可靠,第四就是規模上可擴展。因為要在用戶端小的社區一直到比較大的輸配先的變電站都要調節,而滿足這些條件里面只有一種,依賴于電池。在新能源汽車里面,大家最追捧的就是鋰離子電池,鋰離子電池現在面對在測試上面有一些技術問題,就是說它測不準,就是它的容量測不準,為何呢?因為不是直接測的,是算出來的,根據電流算出來的。壽命也是搞不清楚的,只能猜,根據實驗室的數據預測是什么樣子?這個是我們大數據情況下,根據實測數據和歷史數據進行更準確的預測。我在三年前到上海就把一些新的理念帶過來,我們就是圍繞著多場景的動力鋰離子電池測試需求做文章,考慮把各種各樣的車子打通,建立一個可以測整個純電動汽車的實驗能力的實驗室,然后可以研究做耐久測試,建立容量隨著充放電次數。隨著溫度的關系,或者是健康狀態,隨著一個特點值的關系,然后推算過去以后,對運營大數據進行分析,然后進行所謂動態的改變策略,就是做一些預防性診斷。另外就是我們研制了一個新的檢測設備。


下面講一下,不僅僅車要全生命周期,鋰離子電池也要全生命周期設計。也就是說我們在看鋰離子電池全生命周期成本,一個是生產成本,一個是使用壽命?,F在講的使用壽命是80%,剩下的使用壽命怎么樣,剩余價值怎么辦?我們就做了嘗試和挑戰,我們進行梯次應用,然后進行大數據分析。根據產業的發展情況,三年多前開始的我國大批量的規模化使用,我們預期明年將有爆發性的退下來的鋰離子電池。


這里面對挑戰的一個問題是成本。相應的方法就是能夠直接用的就直接用。第二就是電池模組容量不一致,我們可以做人工均衡,這個細節就不說了。還有就是模組內有明顯的短板電池,我們就替換,就采用不依賴一致性配組的iBattery冗余動態切換架構,這樣三個方法。


另外退下來的梯次利用很具有挑戰性的是什么呢?新的電池用起來就可能出問題,退下來SOC在80%以下是否會加快下降?我們解決的方法就是加速老話實驗直到SOC~30%。安全隱患,我們看看是不是有內短路,我們就用具有CAN解析功能的智能監控模塊獲取單體電池信息,上傳到云平臺進行數據分析。充放電能力不確定怎么辦呢?我們就用“電池醫生”進行快速體檢。還有一些不可預測的風險,我們就建立一種體系,因為保險要有數據,我們現在新能源汽車很多數據缺乏,難以制定保費,所以我們就建立了專業的電池系列服務。


我說一下這個“電池醫生”。我們的應用場景是針對動力鋰離子電池的例行檢測,我們供應一個方法,梯次利用的時候可以進行快速的篩選。另外我們做一些大數據的分析,目的是對量化電池包的關鍵指標進行統計分析,對電池包進行橫向比較,參照EV-TEST。安博士有一個BestEV,我們跟他們進行橫向比較。我們還有一個任務就是挖掘價值,供應預防性診斷,預測壽命,看看何時退下來,基于用戶的數據供應不同的保養。


我們在這個過程當中,用了上海市新能源汽車監控中心的數據,一鍵式取得車的續航里程、充電能量多少,能耗多少,大部分的數據都可以拿得到。這個iCET的BestEV是用消費者的評價。我們通過數據分析,前面的中汽研是用車實測做測試,我們等于是在實驗場地里面做測試,我們用他們的數據進行分析。


我們的遠景就是深度學習運行數據確定模型參數,這邊有很多專家,包括許育琳和王教授在深度學習上面都有一些想法。我們也在探討一些合作。對電池使用環境我們可以進行畫像,對電池充放電能力的影響,不同的分類給你不同的保養費。根據數據分析+檢測進行壽命預測,這個應該是有這樣一些價值。


我今天就講到這兒,謝謝。


(根據現場發言整理,未經本人審閱)



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