各位小伙伴,本期Jesse为大家带来云数据库助力电池云的相关内容,由于要讲的较多,本次我们分次给大家介绍,话不多说,让我们赶紧步入正题吧。
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锂电池具有高能量/功率密度和低自放电的特点。伴随着制造成本的不断改善,锂电池的可用性越来越高,在快速发展的交通运输电气化和储能系统中发挥着至关重要的作用:大型储能系统离不开锂电池,其可以在不同的天气条件下连续运行。举锂电池最广为人知的应用——电动汽车来说,其发展还受制于路面粗糙程度、驾驶者的驾驶习惯以及频繁大电流快速充电的影响。这些方面的应用发展都需要电池更加可靠、安全和可预测。因此,对锂电池的监控十分重要。
目前,如SOC(荷电状态)和SOH(健康状态)的电池算法,能为我们提供电池充电和健康信息。比如,对SOC估计不准确将导致电池系统降低充电/放电功率或完全关闭,从而影响电网稳定性。基于准确的SOH估算,现代能源网络可以降低电池故障的风险。总体而言,这些信息有助于维持现代能源网络的有效运行。
现今,传统的车载电池管理系统(BMS)用于监控。BMS包括嵌入式微控制器(μC)和外围集成电路(IC)。通常,BMS通过专用传感IC收集电压、电流以及温度数据。该IC与主μC通信,主μC处理测量值并根据数值形成各种功能,如SOX估计(包括荷电状态SOC、健康状态SOH、峰值功率能力SOP、内部温度状态SOT和安全状态SOS)、诊断、保护、控制和热管理。然而,微控制由于只具有最小的计算能力和内存大小,所以其只能设计处理简单任务,并限制车载BMS执行高级算法。例如,人工神经网络(ANN)经常用于SOC估计,当车载BMS运行其时,ANN需要减少对CPU和RAM的影响。尽管BMS收到它监测的大量数据,但由于车载数据存储的限制,使得车载BMS无法进行增量学习。
随着物联网的发展,未来的BMS有望实现云连接(电池云)。电池数据可以无缝上传并存储在云数据平台中。通过云计算资源的弹性性和可扩展性,将会打破车载数据存储的限制,数据存储将可以支持高级算法。在这个过程中,我们认为会有几大优点:
(1)云数据库不仅有来自一个电池组的电池数据,而且还有来自众多EV/ESS电池组的数据,允许大量数据用于广泛的数据分析和机器学习。
(2)云计算允许实时执行复杂算法,这对于机载μC是不可能的。
(3)云平台允许在整个生命周期内从电池收集数据和反馈。其他电池工艺和应用也受益于电池云,如制造、二次使用和回收。
CnosDB简介
CnosDB是一款高性能、高易用性的开源分布式时序数据库,现已正式发布及全部开源。
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