【摘 要】
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近年来,随着新能源汽车的飞速发展和减少全球碳排放量的要求,动力电池已成为汽车中最受欢迎的储能系统之一,但是与此同时很多主流电动车都出现了电池自燃,突然失去动力等严重故障。因此,通过电池管理系统对动力电池进行安全性、可靠性、耐用性的监视和控制就有了非常紧迫的现实性意义。传统的电池管理系统有两种方案,一种是完全基于车载单片机实现,该方案软件无法动态升级,算法一次性写入芯片无法后期迭代,所以精度和准确性
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近年来,随着新能源汽车的飞速发展和减少全球碳排放量的要求,动力电池已成为汽车中最受欢迎的储能系统之一,但是与此同时很多主流电动车都出现了电池自燃,突然失去动力等严重故障。因此,通过电池管理系统对动力电池进行安全性、可靠性、耐用性的监视和控制就有了非常紧迫的现实性意义。传统的电池管理系统有两种方案,一种是完全基于车载单片机实现,该方案软件无法动态升级,算法一次性写入芯片无法后期迭代,所以精度和准确性都大打折扣。另一种方案是完全基于云平台实现电池管理,该方案存在车端弱联网,信号采样不完全等问题,很容易导致电池管理不稳定。针对这一系列问题,本论文从业务场景和电动汽车的核心价值角度出发,分析了云端动力电池管理系统的整体产品定位,提出基于最新一代整车电子电器架构、边缘计算和机器学习融合的云端电池管理系统,通过实验室数据训练基础模型,围绕基础模型构建云端管理平台,将算法模型打包成容器实例通过OTA（远程升级）方式推送到车端,在车端二次训练和执行算法,控制电池管理和监控指标,最终实现数据和价值的闭环。该方案实现了云端一体、算力平衡、强网络和弱网络下的高鲁棒性。本论文是国内少见在整车动力电池中应用边缘计算的场景,因为整车研发的保密性和数据私有性,所以本论文的验证思路是针对整车平台的黑盒测试,即将整车电子电器架构和云端大数据平台和算法看成一个整体,在不同的室外温度、湿度、海拔、驾驶习惯下进行大量路试,比较不同品牌电动车续航里程预测结果的准确度。最终得到的测试结论是,应用本论文技术方案的车型在激烈驾驶/低室温下准确率达到96%,激烈驾驶/高室温下准确率达到98%,舒缓驾驶/低室温下达到92%,舒缓驾驶/高室温下达到94%,优于搭载传统电池管理系统的其他车型。
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