大唐恩智浦創新：推出融合EIS的亞健康電芯6D檢測算法！

隨著新能源行業的快速發展，以鋰電為主的各類新能源已經滲透到了社會中的方方面面，使用場景越來越廣，每年新建的大型儲能電站、工商業儲能以及家庭儲能越來越多，新能源汽車也越來越普及，甚至一場新能源汽車的發布會都能引起全民關注的現象，也說明了以鋰電為主的新能源已經成為了社會發展的重要基石。

但隨著鋰電的廣泛使用，一些安全問題也時不時地會暴露出來，也是因為大家已經無法離開新能源，對這種安全相關事故始終保持著超高的關注度，在這種情況下，沒有任何一家新能源廠家愿意成為這種負面新聞的關注點，努力提高自身的硬實力、發展新能源相關技術、準確預估安全風險、保障新能源的安全使用等等都是每家新能源廠家的愿景。

要保證鋰電的安全使用，新能源廠家們不僅要在電芯研發、設計、生產、制造上下功夫，

對電池管理系統（BMS）的關注度???????也是與日俱增????

1

一

BMS

BMS整體上可以分為硬件和軟件兩部分。

BMS硬件

BMS硬件包括模擬前端采樣芯片(AFE)和微控制器芯片(MCU)，

AFE負責對電池進行各種特征數據采集，包括電壓、溫度等。

MCU負責本地的一些控制和運算，將AFE采集的數據進行處理，結合一些簡單算法和控制邏輯來管理電芯，或則將數據上傳到云端進行遠程監控和更復雜的算法計算處理。

BMS軟件

BMS軟件主要為運行于MCU端的嵌入式軟件和運行于云平臺的監控終端，嵌入式軟件可以處理少量數據，并進行一些簡單的邏輯判斷，而更復雜的數據處理和控制則通常依托云平臺來負責。

AFE采集的數據將影響后端的軟件控制策略是否準確，AFE采集的數據精度越高，數據越豐富，軟件控制策略就越準確。

大唐恩智浦的先進AFE產品 在 電壓和溫度檢測精度已達到行業領先水平的同時，集成了在線電化學交流阻抗譜（EIS）檢測功能，對電池的可檢測特征數據直接拓寬了幾個維度，使得后端軟件高級功能變得更豐富，判斷邏輯和控制策略也更準確。

EIS在電化學領域具有廣泛的應用價值，可以用來研究電池的電極材料、電極反應的動力學過程、電池性能評估、實時在線荷電狀態和老化程度估算、超前安全預警等等多個方面。?但要會遇到以下幾點挑戰

EIS應用面臨的挑戰

1.

系統相關研發工程師需要具備較強的電化學專業知識

2.

需要借助多種專業分析工具和相應的軟件平臺

3.

基于在線交流阻抗譜檢測技術的算法設計復雜，開發周期較長

4.

算法可部署平臺有限，對算力等資源要求較高

5.

前期需要對各種類型的電芯做較長時間的各種標定工作，收集大量數據

面對這些挑戰

大唐恩智浦的創新成果：

融合EIS的亞健康電芯6D檢測算法

（以下簡稱算法）

可以完美解決以上幾個難點

讓終端客戶可以快速簡單地

使用在線EIS檢測技術

2

一

融合EIS的6D檢測

該算法需搭配大唐恩智浦DNB11系列AFE芯片使用，如下為算法介紹：

算法包含的6D檢測，指的是電芯的電壓、溫度、EIS實部、EIS虛部、EIS幅值以及EIS相位。

融合EIS的亞健康電芯檢測算法即在這六個維度上對電芯進行全方位的檢測判斷，一個或多個特征值發生變化，算法將可以準確捕捉到離群的電芯編號并給出離群告警指示。

電壓和溫度：這兩個都是重要的電池表征數據，缺一不可，但又不太夠，因為它們很難反映出電芯內部的一些變化情況，比如析鋰、機械損傷等等。

EIS正好可以彌補這方面的數據，做到電池更全面的從內到外的檢測。

此算法帶來的價值也非常明顯
可以更加快捷有效地應用EIS

融合EIS的6D檢測算法的經濟適配性與價值體現

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算法開發設計難度很低，工程師不需要很深的編程開發能力也能靈活使用，開發周期很短，可以使得產品快速推廣到市場上。

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開發人員不需要具備相關的電化學專業知識也能充分發揮算法的檢測能力。

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算法對資源要求很低，BMS上常用的32位MCU都能運行，檢測判斷速度快。

04

算法可以部署在多個平臺，包括云平臺、本地監控平臺、邊緣計算平臺、BMS嵌入式平臺等等，滿足客戶的各種應用場景和不同需求。

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算法適配各種類型的電芯和模組，不需要對電芯進行前期的各種標定工作，也不需要大量數據提前訓練，大大減輕了系統廠商的工作量

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算法可以應用在各種場景，比如電芯產線上的一致性篩選、Pack成組后在線實時監測等，并滿足各種工況下的使用。

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算法可以在電芯故障早期發現“身體狀況”較差的電芯并持續關注其健康狀態，保證其整體的健康一致性

通過使用此算法

終端客戶們就可以

更好地應用在線EIS檢測功能

更快地推出具有超強競爭優勢的產品?

快速搶占市場！

3

一

算法思路簡介

融合EIS的亞健康電芯6D檢測算法思路：

對數據進行處理，消除不同變量之間屬性的差異，每個電芯都當成一個六維坐標的點。

使用聚類算法將所有電芯進行分簇歸類，并得出每個簇的質心。

通過計算每個點距離質心的距離，判斷點的離群情況，當超過一定閾值后算法將給出離群電芯編號和告警指示。