云数据库助力电池云（一）

遗憾的足迹

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。

本文仅代表个人观点，如有偏颇之处，还请海涵～
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。
参与CnosDB社区交流群：




CnosDB GitHub开源社区 https://github.com/cnosdb/cnosdb