Electric Vehicle Battery Internet Αρχιτεκτονικές, Ευκαιρίες και Προκλήσεις

By | January 11, 2024

Αυτό το άρθρο έχει ελεγχθεί σύμφωνα με τη διαδικασία σύνταξης και τις πολιτικές του Science X. Οι συντάκτες έχουν δώσει έμφαση στα ακόλουθα χαρακτηριστικά διασφαλίζοντας παράλληλα την αξιοπιστία του περιεχομένου:


Αρχιτεκτονική συστημάτων τεχνολογίας BEV που βασίζεται στη μηχανική συστημάτων. Πίστωση: Πράσινη ενέργεια και έξυπνες μεταφορές

× Κλείσε


Αρχιτεκτονική συστημάτων τεχνολογίας BEV που βασίζεται στη μηχανική συστημάτων. Πίστωση: Πράσινη ενέργεια και έξυπνες μεταφορές

Ένα άρθρο που περιγράφει τις αρχιτεκτονικές, τις ευκαιρίες και τις προκλήσεις του Internet of Batteries (IoB) έχει δημοσιευθεί στο περιοδικό Πράσινη ενέργεια και έξυπνες μεταφορές.

Η τρέχουσα τεχνολογία μπαταριών που χρησιμοποιείται στα ηλεκτρικά οχήματα (EV) αντιμετωπίζει αρκετές κρίσιμες προκλήσεις. Πρώτον, η περιορισμένη εμβέλεια των ηλεκτρικών οχημάτων παραμένει μια σημαντική ανησυχία για τους πιθανούς χρήστες, καθώς επηρεάζει την ικανότητά τους να διανύουν μεγάλες αποστάσεις χωρίς την ανάγκη συχνής φόρτισης.

Επιπλέον, οι μεγάλοι χρόνοι φόρτισης είναι άβολοι για τους χρήστες και ενδέχεται να εμποδίσουν την ευρεία υιοθέτηση ηλεκτρικών οχημάτων. Μαζί με αυτούς τους περιορισμούς, η πιθανότητα σφαλμάτων της μπαταρίας, όπως η θερμική διαρροή, μπορεί να οδηγήσει σε κινδύνους για την ασφάλεια, όπως πυρκαγιές ή εκρήξεις. Αυτοί οι παράγοντες θα μπορούσαν να αποθαρρύνουν τους πιθανούς χρήστες από την υιοθέτηση ηλεκτρικών οχημάτων, συμπεριλαμβανομένων των τεχνικών ανησυχιών για την υγεία και την ασφάλεια των μπαταριών, την ανάγκη για συχνή φόρτιση και τους μεγάλους χρόνους φόρτισης.

Επιπλέον, οι μπαταρίες των ηλεκτρικών οχημάτων παρουσιάζουν υποβάθμιση με την πάροδο του χρόνου, μειώνοντας την απόδοσή τους και μειώνοντας τη διάρκεια ζωής τους. Αυτό οδηγεί σε αυξημένους κινδύνους συντήρησης και ατυχημάτων για τους ιδιοκτήτες ηλεκτρικών οχημάτων.

Μια πολλά υποσχόμενη λύση σε αυτά τα προβλήματα, το IoB είναι ένα δικτυωμένο σύστημα που χρησιμοποιεί αρχές Διαδικτύου των Πραγμάτων (IoT) για τη συλλογή δεδομένων από μπαταρίες ηλεκτρικών οχημάτων. Αυτά τα δεδομένα μεταδίδονται στη συνέχεια σε έναν διακομιστή cloud, όπου χρησιμοποιούνται για την εκτίμηση της κατάστασης της μπαταρίας, την προγνωστική ανάλυση και τη διάγνωση σφαλμάτων. Σε αντίθεση με τα παραδοσιακά συστήματα διαχείρισης μπαταριών (BMS), το IoB αξιοποιεί προηγμένες τεχνολογίες όπως το IoT, το cloud computing και τη μηχανική μάθηση για να παρέχει έξυπνη διαχείριση μπαταρίας.


Πώς λειτουργεί η μηχανική μάθηση στο σύστημα IoB. Πίστωση: Πράσινη ενέργεια και έξυπνες μεταφορές

× Κλείσε


Πώς λειτουργεί η μηχανική μάθηση στο σύστημα IoB. Πίστωση: Πράσινη ενέργεια και έξυπνες μεταφορές

Το IoB μπορεί να οριστεί ως ένα ολοκληρωμένο σύστημα που χρησιμοποιεί τεχνολογία IoT και cloud computing για την παρακολούθηση και τη διαχείριση των μπαταριών. Τα συστήματα IoB μπορούν να συλλέγουν δεδομένα μπαταρίας σε πραγματικό χρόνο, όπως τάση, ρεύμα, θερμοκρασία και άλλες παραμέτρους. Αυτά τα δεδομένα μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την ανάλυση της κατάστασης και της απόδοσης της μπαταρίας, τον εντοπισμό πιθανών βλαβών και τη βελτιστοποίηση της χρήσης της μπαταρίας. Τα συστήματα IoB μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν για τον απομακρυσμένο έλεγχο των μπαταριών. Αυτό μπορεί να βοηθήσει στη βελτίωση της απόδοσης της μπαταρίας και στην παράταση της διάρκειας ζωής της μπαταρίας.

Το IoB αποτελείται από τρία κύρια στοιχεία: συστήματα μπαταριών, πύλη IoT και πλατφόρμα cloud, και δύο πρόσθετα στοιχεία, συγκεκριμένα το BMS και την ασύρματη μονάδα, τα οποία είναι ενσωματωμένα στα συστήματα μπαταριών.

Πρώτον, τα συστήματα μπαταριών αποτελούν το θεμελιώδες στρώμα της αρχιτεκτονικής IoB, ειδικά στο πλαίσιο των ηλεκτρικών οχημάτων. Δεύτερον, η ασύρματη μονάδα είναι ένα ουσιαστικό στοιχείο του συστήματος IoB για ηλεκτρικά οχήματα. Τρίτον, η πύλη IoT συνδέει την ασύρματη μονάδα και την πλατφόρμα cloud, διασφαλίζοντας ασφαλή και αποτελεσματική μετάδοση δεδομένων. Τέλος, η πλατφόρμα cloud παρέχει μια κεντρική πλατφόρμα αποθήκευσης, επεξεργασίας και ανάλυσης δεδομένων μπαταρίας που συλλέγονται από διάφορα ηλεκτρικά οχήματα.

Η μηχανική μάθηση είναι ένα ισχυρό εργαλείο που μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη βελτίωση της αποδοτικότητας και της αποτελεσματικότητας των συστημάτων IoB. Αναλύοντας δεδομένα και μαθαίνοντας από μοτίβα, η μηχανική εκμάθηση μπορεί να βοηθήσει τα συστήματα IoB να λαμβάνουν πιο ενημερωμένες αποφάσεις σχετικά με τη διαχείριση της μπαταρίας, τη φόρτιση, τη χρήση και τη διαχείριση του οχήματος.

Αυτό μπορεί να οδηγήσει σε βελτιωμένη απόδοση της μπαταρίας, αυξημένη αυτονομία και μειωμένο κόστος για τους κατόχους ηλεκτρικών οχημάτων. Οι προσεγγίσεις μηχανικής μάθησης μπορούν να ταξινομηθούν σε τρεις κύριες κατηγορίες: υπό επίβλεψη, χωρίς επίβλεψη και ενίσχυση.


Οι διάφορες προκλήσεις που σχετίζονται με την εφαρμογή του IoB στα ηλεκτρικά οχήματα. Πίστωση: Πράσινη ενέργεια και έξυπνες μεταφορές

× Κλείσε


Οι διάφορες προκλήσεις που σχετίζονται με την εφαρμογή του IoB στα ηλεκτρικά οχήματα. Πίστωση: Πράσινη ενέργεια και έξυπνες μεταφορές

Το IoB παρουσιάζει πολλές υποσχόμενες ευκαιρίες, ειδικά για τη βιομηχανία ηλεκτρικών οχημάτων. Αυτή η ψηφιακή τεχνολογία υπόσχεται οφέλη όπως συνεχείς ελέγχους υγείας της μπαταρίας, βελτιωμένη διαχείριση ενέργειας, εκτίμηση κατάστασης, πρόβλεψη και διάγνωση σφαλμάτων, μεταμορφώνοντας σημαντικά το τοπίο της τεχνολογίας των μπαταριών.ηλεκτρικά οχήματα.

Ωστόσο, η εφαρμογή του IoB στα ηλεκτρικά οχήματα παρουσιάζει μια σειρά από προκλήσεις. Η καινοτόμος ενσωμάτωση τεχνολογιών IoT στο BMS των ηλεκτρικών οχημάτων παρουσιάζει ένα ευρύ φάσμα προκλητικών ζητημάτων που πρέπει να αντιμετωπιστούν διεξοδικά για να φτάσει η τεχνολογία σε αξιόπιστη κατάσταση και ευρεία χρήση.

Μία από τις πιο σημαντικές ανησυχίες στον τομέα IoB είναι η ασφάλεια των δεδομένων της μπαταρίας. Μια άλλη σημαντική πρόκληση έγκειται στη συμβατότητα μεταξύ διαφορετικών συστημάτων. Τέλος, η μεγάλης κλίμακας εφαρμογή του IoB στα ηλεκτρικά οχήματα φέρει το δικό της σύνολο τεχνικών πολυπλοκοτήτων.

Στο μέλλον, θα χρειαστεί περισσότερη έρευνα και ανάπτυξη για την πλήρη αξιοποίηση των δυνατοτήτων του IoB και τη βελτιστοποίηση της χρήσης των μπαταριών στα ηλεκτρικά οχήματα. Οι μελλοντικές προσπάθειες θα πρέπει να αντιμετωπίσουν προκλήσεις όπως η ασφάλεια των δεδομένων και η συμβατότητα του συστήματος.

Επιπλέον, η έρευνα θα πρέπει να διερευνήσει τον πιθανό ρόλο της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης στη βελτίωση της αποδοτικότητας και της αποτελεσματικότητας των συστημάτων IoB. Το IoB έχει τη δυνατότητα να μεταμορφώσει τη βιομηχανία ηλεκτρικών οχημάτων, αλλά η συνειδητοποίηση αυτού του δυναμικού θα απαιτήσει την αντιμετώπιση αυτών των προκλήσεων και την εκμετάλλευση των ευκαιριών που προσφέρει.

Περισσότερες πληροφορίες:
Heng Li et al, IoB: Internet of Batteries for Electric Vehicles – Architectures, Opportunities and Challenges, Πράσινη ενέργεια και έξυπνες μεταφορές (2023). DOI: 10.1016/j.geits.2023.100128

Τροφοδοτείται από πράσινη ενέργεια και έξυπνες μεταφορές

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *