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嚴曉教授:未來出行中的智能動力鋰電池

發(fā)布時間:2017年11月14日 15:06 作者:林茂 來源:客車網(wǎng)
  2017年11月10日-12日,全球未來出行高層論壇在杭州國際博覽中心召開,論壇主題是“智能網(wǎng)聯(lián)時代的汽車與出行變革”。除主題論壇外,還有八場主題峰會,包括:全球新能源汽車發(fā)展戰(zhàn)略、智能交通與未來出行新生態(tài)、未來出行產(chǎn)業(yè)投融資峰會、智能汽車政策與戰(zhàn)略、自動駕駛的技術(shù)與未來、新能源汽車技術(shù)變革與產(chǎn)業(yè)鏈重塑、百人會硅谷論壇、未來出行時代的品牌塑造等。120多位嘉賓和3800名聽眾將共同探討新能源汽車與智能汽車相關(guān)產(chǎn)業(yè)的政策法規(guī)標準、產(chǎn)業(yè)變革趨勢、新能源汽車產(chǎn)業(yè)鏈的技術(shù)創(chuàng)新、商業(yè)模式創(chuàng)新、未來出行產(chǎn)業(yè)的發(fā)展路徑等。客車網(wǎng)作為主辦方中國電動汽車百人會長期合作媒體,為用戶帶來論壇全方位的報道。

  上海工程技術(shù)大學(xué)汽車工程學(xué)院特聘教授嚴曉在主題峰會上發(fā)表題為“未來出行中的智能動力鋰電池”的主題演講,內(nèi)容實錄如下:

  我今天與大家分享的是“未來出行中的智能動力鋰電池”,電動汽車里面的關(guān)鍵部件是鋰電池。我再講一下智能化過程當中,鋰電池是不是也應(yīng)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(shù)大學(xué)汽車學(xué)院。前面王博士講到了未來汽車的趨勢,我總結(jié)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Model T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(gòu)的高效化。然后就是信用卡消費,還有就是生活環(huán)境變化,從城市跑到了郊區(qū),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(chǎn)階級產(chǎn)生。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(xiàn)在在自動駕駛AI的環(huán)境下,智能駕駛帶來的變化是城市以前是為車而設(shè)計的,以后是為人設(shè)計的,產(chǎn)業(yè)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(jīng)濟影響。

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

  新能源要規(guī)模化應(yīng)用,必須要儲能。而使新能源變成可預(yù)測的儲能必須具備如下特質(zhì),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(guī)模上可擴展。因為需要在用戶端小的社區(qū)一直到比較大的輸配先的變電站都需要調(diào)節(jié),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電池,鋰電池現(xiàn)在面臨在測試上面有一些技術(shù)問題,就是說它測不準,就是它的容量測不準,為什么呢?因為不是直接測的,是算出來的,根據(jù)電流算出來的。壽命也是搞不清楚的,只能猜,根據(jù)實驗室的數(shù)據(jù)預(yù)測是什么樣子?這個是我們大數(shù)據(jù)情況下,根據(jù)實測數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)進行更準確的預(yù)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?zāi)芰Φ膶嶒炇遥缓罂梢匝芯孔瞿途脺y試,建立容量隨著充放電次數(shù)。隨著溫度的關(guān)系,或者是健康狀態(tài),隨著一個特征值的關(guān)系,然后推算過去以后,對運營大數(shù)據(jù)進行分析,然后進行所謂動態(tài)的改變策略,就是做一些預(yù)防性診斷。另外就是我們研制了一個新的檢測設(shè)備。

  下面講一下,不僅僅車要全生命周期,鋰電池也需要全生命周期設(shè)計。也就是說我們在看鋰電池全生命周期成本,一個是生產(chǎn)成本,一個是使用壽命。現(xiàn)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(zhàn),我們進行梯次應(yīng)用,然后進行大數(shù)據(jù)分析。根據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展情況,三年多前開始的中國大批量的規(guī)模化使用,我們預(yù)期明年將有爆發(fā)性的退下來的鋰電池。

  這里面臨挑戰(zhàn)的一個問題是成本。相應(yīng)的方案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(jié)就不說了。還有就是模組內(nèi)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(tài)切換架構(gòu),這樣三個方案。

  另外退下來的梯次利用很具有挑戰(zhàn)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?我們解決的方案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(nèi)短路,我們就用具有CAN解析功能的智能監(jiān)控模塊獲取單體電池信息,上傳到云平臺進行數(shù)據(jù)分析。充放電能力不確定怎么辦呢?我們就用“電池醫(yī)生”進行快速體檢。還有一些不可預(yù)測的風險,我們就建立一種體系,因為保險需要有數(shù)據(jù),我們現(xiàn)在新能源汽車很多數(shù)據(jù)缺乏,難以制定保費,所以我們就建立了專業(yè)的電池系列服務(wù)。

  我說一下這個“電池醫(yī)生”。我們的應(yīng)用場景是針對動力電池的例行檢測,我們提供一個方案,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(shù)據(jù)的分析,目的是對量化電池包的關(guān)鍵指標進行統(tǒng)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(wù)就是挖掘價值,提供預(yù)防性診斷,預(yù)測壽命,看看何時退下來,基于用戶的數(shù)據(jù)提供不同的保養(yǎng)。

  我們在這個過程當中,用了上海市新能源汽車監(jiān)控中心的數(shù)據(jù),一鍵式取得車的續(xù)航里程、充電能量多少,能耗多少,大部分的數(shù)據(jù)都可以拿得到。這個iCET的BestEV是用消費者的評價。我們通過數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)進行分析。

  我們的遠景就是深度學(xué)習(xí)運行數(shù)據(jù)確定模型參數(shù),這邊有很多專家,包括許育琳和王教授在深度學(xué)習(xí)上面都有一些想法。我們也在探討一些合作。對電池使用環(huán)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(yǎng)費。根據(jù)數(shù)據(jù)分析+檢測進行壽命預(yù)測,這個應(yīng)該是有這樣一些價值。

  我今天就講到這兒,謝謝。

鏈接:http://m.yfzyy.cn/tech/2017/1114/article_81310.html
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