斯坦福大学与大众合作 利用真实驾驶数据改进EV电池管理系统

盖世汽车讯 大多数电动汽车（EV）都配备了电子大脑，用于管理日常电池性能和安全性。该电池管理系统（BMS）包含使用算法来监控强大锂离子电池组整体健康状况的软件。

斯坦福大学杜尔可持续发展学院（Stanford Doerr School of Sustainability）能源科学与工程助理教授Simona Onori表示：“算法会告诉你一些信息，比如电池是否正常，或者在需要充电之前可以行驶多远。问题在于BMS算法是在理想的实验室条件下设计的，无法反映电池组在现实世界中的情况。”

据外媒报道，为了证明受控实验室测试与实际道路体验之间的差距，Onori与其斯坦福大学的同事，以及位于大学校园附近的大众汽车创新与工程中心（Volkswagen Innovation and Engineering Center）的研究人员合作开展研究，相关论文已发表于期刊《Joule》。

图片来源：斯坦福大学

Onori表示：“基于不切实际的驾驶数据的算法在现场可能不准确。我们的目标是通过设计根据真实数据训练的算法来延长电池组的使用寿命。”

驾驶风格

如今，道路上行驶的电动汽车的电池管理系统通常会记录制动、加速、减速和充电过程中的数据。该研究的合著者、斯坦福大学研究工程师Gabriele Pozzato表示：“现实世界的驾驶是特定于驾驶员的。你可能是一个激进的司机，或者只给汽车部分充电的人。不同的驾驶和充电方式将导致不同的电池退化轨迹。然而，传统的电池算法中不包含这种现场数据。”

在这项研究中，大众汽车向斯坦福大学团队提供了大约3,750小时的BMS驾驶数据，这些数据是从一辆纯电动奥迪e-tron SUV在旧金山湾区驾驶一年（从2019年11月到2020年10月）的过程中收集的。

能源与电力

斯坦福大学团队利用奥迪现场数据计算了一年内电池组的电阻。这些计算使团队能够评估两个关键的电池指标：能量和功率。

Pozzato解释说：“能量可提供续航里程，或者说电池充满电后车辆可以行驶多少英里。功率是快速提取能量的能力。当加速时，汽车获得能量并快速放电电池。电池中的电阻越小，汽车功率就越高。”

为了计算电阻，研究人员使用一年中529次加速事件和392次制动事件的数据测量了电池组中电流和电压的突变。他们还通过分析53个充电过程来计算阻抗（电池充电期间的电阻测量值）。

Onori表示：“阻抗和电阻通常被认为是电池健康状况的指标。车开得次数越多，阻力就越大。这通常会导致电池组的可用电量减少。但我们看不到这一点”

当研究人员将季节性天气数据添加到其中时，出现了更复杂的模式。他们发现电阻在较冷的月份下降，并在春季和夏季稳步上升，这表明电池的健康状况随着温度的升高而改善。

Onori表示：“较高的温度会提高电池容量，因此驾驶员会感觉汽车有更多能量，并且可以行驶更远的里程。但如果继续在高温下使用电池，其退化速度会更快。这些都是影响性能的非常棘手的因素。明年，我们将把我们的数据集扩展到车队，以确定温度和老化如何相互影响。”

实验室与道路

汽车制造商依赖于在原始实验室条件下设计的传统BMS算法。这些算法通常使用机器学习来监控单个4伏电池的性能数据，该电池在恒定温度下连续充电和放电，直至耗尽。但奥迪现场数据是从由384个电池供电的396伏电池组收集的。

Onori表示：“新算法应该关注整个电池组，而不是单个电池。我们希望设计算法来帮助驾驶员学会延长电池组的使用寿命，因为电池组是车辆中最昂贵的部件。例如，如果驾驶员快速充电过多或加速过度，系统可以向驾驶员发出警报。我们可以从现场数据中学到很多东西，从而使BMS算法更加稳健。”