基于大数据的汽车电池设备健康管理系统制造行业大数据应用案例-制造大数据

基于大数据的汽车电池设备健康管理系统

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一、项目背景
随着对电动汽车技术研究的深化，电动汽车的应用普及越来越成为可能，而制约电动汽车发展的主要因素就是动力电池的综合性能。但是目前使用的电池管理系统（BMS）由于其数据传输问题、数据分析手段、数据应用场景等约束，无法满足电池设备健康管理的要求。
在此背景下，需要研发一套锂电池组设备健康管理系统：通过对电池使用历史数据分析挖掘，实现电池的安全与故障评估、寿命预测以及一致性分选，为高充电倍率电源系统的设计研发提供数据支撑，对电池二次利用的安全性和整体性能进行评估，促使客户服务从故障后维修向预防性维修转变逐步实现服务转型。

二、问题与挑战
目前共有2万辆车的数据接入，未来扩展到近6万辆车，数据采集频率30s/包，每包40+测点（其中单辆车有300+以上的电压、温度测点），一天数据量4760万条，容量80G以上，涉及到大量数据的实时接入和挖掘分析。
数据类型包括故障、能耗、使用热度、一致性、可靠性等8大类40多个指标，涉及到多指标的综合分析和高维可视化展现应用。
需要对车辆BMS和GIS系统数据进行集成，涉及到复杂的数据协议和数据接口定制开发。
需要通过历史数据的挖掘实现电池安全与故障评估、寿命预测、一致性分选、二次利用安全性等分析评估。

三、解决方案
系统以车辆信息和电池运行状况为主要监测对象，实现了产品运行状态实时监控、产品故障分析与管理、故障告警与运维、车辆定位与使用情况分析、产品性能分析等主要功能。

基于Tempo BI的场景建模实现实时数据的监控展示，系统监测的内容主要包括产品状态监测、故障分析监测、客户使用提醒监测等。
在地图上显示所有产品分布情况和故障产品分布情况，对历史发生过故障的故障类型及对应的频次进行统计分析。
对驾驶行为、可靠性指标、一致性指标温、度适应性指标进行显示，通过电池充电IC曲线变化历程进行电池状态分析。
对车辆进行故障进行监控和安全预警，对故障和报警进行分级处理，并对故障和预警处理措施和结果进行统计分析。
通过电源系统的编码、车辆种类、监控区域对车辆进行查找，同时可以通过高级查询锁定某一区域某一车型的全部车辆对其进行实时监控。
通过Tempo AI的场景建模实现电池安全性评估和寿命预测，并对电池二次利用的安全性和性能进行分析。

四、应用价值

目前监测车辆数量6W台，通过大数据管理平台可满足未来五到十年的数据量管理需求。
实现对当前车辆及电池的监控、诊断、预警报警。
实现设计研发、梯级利用、客户服务等三个维度的设备运行状态进行统计分析，为新产品研发提供数据支撑。
实现对电池二次利用安全性和整体性能的有效分析。
通过电池设备健康管理系统的建设，为企业服务转型提供有力支撑。

五、适用行业
汽车、电池、新能源行业。

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