电池人工智能-GLOBAL蓄电池

电池人工智能-GLOBAL蓄电池
使用 AI 和实验室测试数据对电池健康状况进行建模。
DNV - 能源系统
通过咨询、监控、验证和认证服务为整个能源价值链提供保证。 作为世界领先的独立能源专家资源，我们帮助行业和政府应对能源行业在全球和区域发生的许多复杂、相互关联的转型。 我们致力于实现《巴黎协定》的目标，并支持我们的客户更快地过渡到深度脱碳的能源系统。
为什么选择这项服务
机器学习和人工智能
电池分析
利用实验室测试数据
概述
处理记分卡测试数据
DNV 的电池记分卡测试是一种在加速寿命测试程序下表征锂离子电池的方法 充当此数据和来自其他实验室的数据的存储库，允许参与的客户访问、查看和操作他们的数据。
处理记分卡测试数据的照片
定制电池模型的照片
定制电池型号
 结合使用机器学习和半物理方法来模拟一系列现实条件下的电池行为。该平台可以分析现实世界操作条件的复杂占空比并确定组成滥用因素。然后对这些滥用因素的影响进行建模以确定预期的总退化。
对于拥有实验室测试数据的客户，DNV 可以创建定制电池模型来匹配特性和退化行为，以模拟特定电池的寿命。
通用电池型号
对于没有实验室测试数据的客户，DNV 可以提供基于高级电池特性的通用电池模型。DNV 从包含 500 万通道小时的电池测试的数据库中训练退化模型，以了解不同类别电池的行为方式。通用电池模型具有更高的不确定性，但可以为用户提供不同操作行为将如何影响系统寿命的指示。
通用电池模型的照片
电池人工智能直播
将模型和分析应用于运行电池站点，以提供实时性能、保修合规性和固定电池储能系统的退化。该解决方案使用电池管理和能源管理系统创建数据管道，以提供警报并记录关键操作参数的超限情况。