锂电池远程管理解决方案

用户要求：

对于锂电池经销商或拥有大量锂电池产品的用户来说，能够方便快捷地控制和管理自己的锂电池产品，节省大量的人力和物力是非常必要的。目前的 "蓝牙/WiFi+APP "方案只能实现点对点的管理。无法实现批量管理，而且管理方或使用方需要在离电池一定距离内才能操作，所以无法实现远距离管理!

技术难点

1、电池数据的获取:

想要了解和管理锂电池，就需要掌握锂电池的全部核心数据，目前一些蓝牙和WiFi的通讯方式，只能掌握锂电池的实时电压，电流，压差等基础数据。但这些数据是对锂电池作出决策管理是不够的，还需要锂电池的历史运行数据，故障报警数据等。

2、信息的传输

我们有了锂电池的数据，就需要通过适当数据传输方式，以便我们随时在线查看。尤其是远程处理大批量电池数据时，除了要稳定传输实时状态数据，还要了解电池的历史运行数据，这对数据传输的稳定和速率有极高的要求！是“蓝牙/WiFi+手机APP”方案实现不了的。

3、数据的存储

如何将体量超大的锂电池数据实时存储和读取，对数据存储的方式提出了更高的要求。很多锂电池会采用本地化储存电池的数据，即在BMS上集成一个本地存储模块，这种方案的弊端也很明显：是由于空间有限，一旦本地存储空间满了，就会自动覆盖前期数据；另外电池个体间的数据相互独立，无法最大化的发挥数据的作用。

4、数据分析

上面我们提到，锂电池工作时会产生大量的数据，包含了锂电池的实时状态，运行历史，故障报警等关键数据，对于用户作出管理电池决策有决定性作用。如何利用好这些数据是锂电池管理平台的智能化水平的重要体现。目前具备这一能力管理平台几乎没有。

5、远程管理

锂电池大部分是装在车上的，因此位置是不固定的，因此可以不受地理位置限制的远程管理，才更能满足客户的实际需求，除此之外还要有批量操作锂电池，新建/收回子账户，设置账户权限等功能。

想要实现真正意义上的功能强大的远程管理平台需要解决上述几个技术难点！今天我么向大家介绍LYBATT基于PaaS（Platform as a Service）的电池云管理平台+智能硬件的远程管理解决方案。

Battery Cloud

基于PaaS的电池云管理平台是一个拥有智能AI算法模型和机器学习技术的功能强大的平台；用户通过电脑端的远程监控平台，就可以获得丰富的电池管理能力和数据服务能力，满足不同用户的业务需求。

智能硬件：

4G网卡： 提供全球绝大部分地区的数据传输服务

数据收发终端： 向Battery Cloud数据平台发送电池实时数据，以及接受管理端发送的控制指令，下载更新数据包等功能；

智能BMS： 兼容Battery Cloud数据平台的管理。

4G远程管理平台功能介绍

正是基于强大的技术实力，LYBATT的4G远程管理平台可以实现4大板块，20+项的丰富功能。

• 云端协同板块： 远程均衡，SOC修正，SOP控制等
• 安全预警板块： 压差异常，热场监控，劣化识别，失效探测等
• 设备连接板块： 负载均衡，安全传输，指令下发，数据上传，协议解析，链路管理等
• 数据服务板块： 影子设备映射，实时数据推送，电池运行报表，设备故障分析，电池性能评价，健康状态评估，专属需求定制等

云端协同控制

基于AI算法的模型引擎利，用云端服务器近乎无限的存储能力和运算能力，针对非平稳变化、多维度海量运行数据，基于机器学习方法构建大数据分析模型，持续迭代优化电池管理参数，实现云端协同控制。

云端全时段均衡：单体压差全生命周期≤20mV(20%~80%SOC);LFP效果尤为明显，单次续航表现提升10%

云端SOP辅助功率控制：基于个体/全体数据的云端充放电协同管理与电芯功率控制技术，锂电池使用寿命延长15%

云端SOC/SOH修正：基于多时间尺度的dQ/dV微积分曲线特征提取技术与累计容量差云端修正技术，SOC/SOH误差小于3%

主动安全管理

基于智能硬件的强大功能，可以实现实时监控、分析电池状态变化趋势，提前识别应用安全风险，提供7*24小时的全方位安全保障。当智能BMS发出的电池预警信息，通过数据收发平台发送至Battery Could，然后平台就会通过电脑端的远程监控平台，手机，电话，短信，邮件等形式发送预警内容，提醒客户及时作出正确应对。

• 压差异常预警： 基于单体充放电曲线和容量衰减曲线，通过机器学习，使用孤立森林（Isolated Forrest）异常检测算法，检测异常压差信息。
• 内阻异常预警： 通过充电截止电压和静置后电压差异的比较，确认电池内阻和电流，比使用深度学习循环神经网络（RNN）对电池内阻进行预测和分析。
• 温度异常预警： 基于BP神经网络模型，改进其误差计算方法和权值调整方式，实时预测电芯、PACK、MOS及环境温度变化曲线，实现异常预警。
• 一致性预警： 实时监测电芯电压、温度、容量、电量等参数，建立一致性评估模型对电芯性能进行评分，及时维护或提醒更换异常电芯。
• 剩余寿命预警： 利用电池充放电监测参数，构建剩余寿命预测影响因子，利用关联分析方法衡量，等压降放电池时间序列与容量之间的关系，基于高斯回归过程（Gaussian process regression,GPR）算法，实现时间序列预测，预测电池剩余使用寿命（RUL）并进行极值预警。

总结

LYBATT的4G远程管理平台还提供成熟和标准化的平台接口，如账号体系，电池绑定管理，事件通知引擎，OTA管理，定时任务引擎等，满足不同类型客户的个性化业务需求。