据不完全统计,2023年国内电芯厂商、车企相继发布了近20款电池产品:宁德时代的凝聚态电池、比亚迪的刀片电池、蜂巢能源的龙鳞甲电池、亿伟锂能的π电池、欣旺达的闪充电池、广汽埃安的弹匣电池2.0......
锂电池这条赛道已然硝烟四起,与此同时,作为锂电池的替代技术路线——钠电池也呈现“突进”之势,正热火朝天地进行商业化提速, 未来,钠、锂电池在动力/储能市场的竞争“迷雾重重”。
测试数据庞大、格式杂乱,处理非常繁琐
大部分时间都浪费在了数据收集和处理等琐碎事务上
人工只能对一些主要数据进行对比分析,会漏掉部分细节而影响分析结论
数据整理时出了错没检查出来,设计方向直接偏了
有些测试既有温度变化、又有倍率变化、又有SOC变化,对比起来非常累
……
有没有一种方案能够同时解决
数据的采、算、用 三大问题呢?
笔者在与多个头部电池企业交流的过程中,逐渐发现一个共识,必须要打通电池从需求、设计、试制、测试、分析的数据闭环,建立全流程追溯体系,才能帮助企业提升其数据管理能力,充分挖掘数据背后蕴藏的价值。
人工传递:真实性 时效性差
各电池企业的实验室每年都在不断累计测试数据,从测试2w通道到4w多通道,数据也从几十TB到几百TB甚至更多,海量的测试信息,使得锂电工程师们被淹没在数据的海洋中,找不到方向。
1)数据采集:采集来自各个环节的数据,包括不同厂商、不同测点标识、异构数据介质等,建设HIVE数据仓库加OLAP分析型数据库集群的混合架构方式完成数据存储。
2)数据异常监控及预警:通过规则初筛、变点检测、多工况过滤、集成分类器预测等步骤,对采集的数据进行异常监控与分析,保证入库质量。
同时,支持对短期测试测试结果的不同设计方案性能优劣自动分析,辅助设计人员确定迭代方向,避免由于数据分析不到位导致的不必要实验,减少研发成本;支持长循环数据的日更新以及测试截止条件的监控;测试过程异常自动识别,指导异常电芯及时下机、避免资源浪费,同时提供分析工具,支持数据分析。
5)智能报告:提供了超200个模板,只需要简单的拖拽配置即可智能生成报告,单份报告制作时间可从8小时缩短至 2小时,同时杜绝了人为因素造成的偏差,保障了检测数据的准确性。
这样一套平台就完成了数据的采-算-用贯通,帮助工程师更快、更准确地分析电池测试数据,及时发现问题,大大节省工作时间。
当前,笔者团队最新研发智能电芯平台即将发布,为电芯研发工程师提供电芯快速设计工具、需求管理和材料数据库等功能,可进行智能选材、单人一键生成设计方案、电芯成本仿真等,实现电芯开发从基于经验的设计到基于材料数据库和人工智能的智能辅助设计。
目前,测试分析一体化平台已经免费为大家开放了相关试用、演示机会,大家不妨了解一下!一定会有收获的哦!
吴叶超,中国科学技术大学博士,电芯研发专家,主要研究方向为锂离子电池仿真模拟和金属氯化物固态电解质及其全固态电池,团队有着多年锂电厂商数字化转型实施经验,服务的客户包括宁德、蜂巢、欣旺达等多家电池大厂,为企业提供痛点诊断、转型路径规划等建议,让企业在数字转型中少走弯路。
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