基于MATLAB实现车云协同电池管理

 近年来，大数据、云平台、人工智能等技术的融合发挥着强大的储存、运算和学习能力，且我司用户累计里程超97亿公里，为构建云端BMS提供强大数据源。2021年，工信部指导意见指出发挥企业大数据监测平台效能，弥补高性能算法无法应用于车端的不足。为此，本演讲聚焦行业普遍关注的电池寿命问题，介绍云端BMS发挥效能及原理，目标实现电池与整车同寿，并为梯度利用提供支持。通过云端建立大数据驱动及机理模型，并将基于Simscape™开发的机理模型快速部署到Spark™平台并充分利用Hadoop^®大数据环境，预测寿命变化趋势，一对一全生命周期迭代更新车端参数，延长电池寿命，实现动力电池车云融合控制，并构建云端模型算法库，建立模型竞争管理机制，以获得最优计算结果。