云端BMS系统软件核心算法技术

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需求名称： 云端BMS系统软件核心算法技术 关键字： 欲投资金额(万)： 500
所属行业： 高新技术领域： 电子信息 需求来源：
合作方式： 所在地： 所属十强产业：
学科分类： 战略新兴产业： 解决时限要求：

项目重点研究动力电池状态参数估算的核心算法，如参不同驾驶习惯、驾驶环境、不同的电芯化学体系下的车辆在不同使用阶段的SOC、SOH等状态参数的精准估算。将通过自大数据和电池化学或物理模型，并结合云端的高性能算力的优势，车辆自学习驾驶习惯并针对这种驾驶习惯估算出SOC和SOH，同时也对驾驶员给出针对性的合理驾驶提醒，从而打通人、车、云的互通，让车辆控制软件更加智能化。

考核指标
主要算法

序号

主要核心算法

基本实现要求

1

热失控预警算法

预测电池热失控的发生以及热失控出现后车辆云端能精准报告

2

SOC估算算法

通过对动力电池的化学机理分析，抽象出物理数学模型，进而在线估算动力电池的SOC，协助车端控制器对动力电池控制和使用，提升动力电池的使用寿命和使用安全。

3

SOH估算算法

云端BMS根据大数的统计和神经网络等复杂算法计算可以实现SOH估算精度的提升，从而间接提升SOC的估算精度。

4

智能充电

利用动力大数据系统云识别出的波谷电价区间自动寻优，用最优惠的电价将电量充到目标SOC，用电需求；同时，系统将每次充电的报告通过APP 推送给用户（报告包含充电时间、节省的电费量），每月形成充电报告，建立与用户友好交互，提升用户的充电用车体验


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    杨刚 经理

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