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電池數據分析與算法平臺
基于AI模型,構建動力電池性能及工況的全生命周期管理體系
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業務挑戰
電池安全問題始終是行業焦點
隨著新能源汽車市場的擴大,多數車企已按“GB/T32960”進行了車輛數據采集和上傳,但同時由于缺乏專業、全面的電池管理解決方案,動力電池安全領域依然存在巨大的監控盲區和管理挑戰。主機廠對電池運維的管理相對滯后,未發揮云端數據的全部價值;消費者依然顧慮新能源汽車電池安全和壽命問題。
現有管理系統難以滿足多元需求
隨著電池產業的快速增長,業務場景對電池的統一高效服務也提出新的訴求。目前BMS系統只能對特定車型的單車電池進行基礎功能管理,面對大規模電池的服務需要的超大規模的存儲和算力,BMS并不具備,而且BMS的算法模型也無法解決多類型、多任務、全周期的電池服務問題。
保險和二手車市場管理仍空白
目前,燃油汽車和新能源汽車之間的保險區別并不明顯。行業缺乏對新能源汽車保險的統一監管,在具體定價、定損理賠原則的制定方面,保險公司和監管機構須通過考慮技術因素和風險特征來區分燃油汽車和新能源汽車,并制定合適的保險理賠政策。
方案優勢
AI模型構建動力電池全生命周期管理體系
通過SOH、PHM,及熱失控預測,建立新能源車動力電池評估指標體系,對電池/電機的運行情況進行實時和定期統計分析,實現動態狀態評估,解決電池全生命周期安全管理問題。
海量數據高階處理,模型庫完整成熟
支持短時間內處理數百萬、數億條數據,精準分析和決策;擁有絕佳數據源,模型庫完整且成熟度高。已累積5年以上的全生命周期電芯級數據和10GWh+的安全管理電池容量;支持多品牌、多型號、多等級電池。
推動圍繞電池數據資產的價值運營
建立一系列電池性能與安全指標,結合電池健康度、市場供需關系、電池衰減、車身損耗等因素,實現二手車線上自動化狀況評估及估價輸出,有效保護二手車價值并促進流通,主動參與二手車定價,有助于穩定和提升車輛殘值。
亮點功能
電池健康度評估及壽命預測模型
從動力電池的一致性、衰減特性、能效特性等多個方面對健康度進行綜合評估,建立動態的預測模型,從而預測電池的可用壽命和剩余價值。幫助車企合理安排更換策略,提升批次電池退役管理。
電池故障分析模型
建立電池故障預測模型,包括過溫、溫度不均衡、過壓、欠壓、虧電、絕緣密封失效等故障。預測故障發生時間、發現根因并提供解決辦法。助力車企實現電池的預測性維護,減少因電池故障導致的維修、召回等成本風險。
電池熱失控風險評估模型
該模型由多類AI小模型組成,分別對熱失控不同誘因進行監測,從而實現熱失控風險告警功能。目前已經可以做到長周期提前7天預警,短周期提前45分鐘預警,有效識別事故風險。