安徽優旦科技有限公司 聯合創始人/副總經理習清平在本次中國國際換電模式產業大會做《鋰電池全生命周期管理》演講，現場演講實時如下：
各位領導，各位嘉賓，下午好。我是安徽優旦科技的習清平，非常感謝主辦方有這個機會，創造這個平臺，讓我跟大家做分享。
我今天要跟大家分享的主題是“鋰電池全生命周期管理”。
現在鋰電池應用的范圍越來越多，大家都知道鋰電池里面肯定要裝一塊BMS，鋰電池作為一個鋰電系統，要能做到它的高效、做到它的穩定，不僅從結構、電芯這些角度看，要做到穩定，BMS稱作是鋰電池的大腦，我覺得BMS聰明程度，很大程度決定了鋰電池的效率問題。
我們作為一個一直以來都從事電池管理、系統研發的企業，我們也希望在研發的BMS能夠更聰明一點，我們的理念就是“智能電池管理系統”。在我們公司成立一開始的時候提出這個概念，這個概念怎么來的？首先，我們認為一個鋰電池是一個變化的生命體，在它整個生命過程中，即使同一批電池，從出廠的時候開始，后面不同的工況、不同的駕駛習慣、不同的使用環境，都造成后面的特性不一樣。咱們用一成不變的，通過實驗室數據標定好的BMS來管理一個變化的事物，我覺得可能難以達到我們的效果。
如何做全生命周期的智能電池管理呢？首先是互聯，在整個生命過程中，把所有的電池運行的數據都傳回來，我們再通過智能、通過傳回來的數據進行實時分析，提起一些參數或者實時做一些協同管理，將電池的效能、安全發揮到極致。
有了數據之后，我們會做一些創新型應用，在整個從生產、從運營、從最后的使用，提高整個流程業務的效率。
我們的BMS可能是一個整體，首先肯定是智能硬件，帶網絡版的BMS，其次是PaaS平臺，這個平臺主要是提供一些協同管理、安全預警這樣的服務，我們還會做一些提升效率的SaaS應用。
看一下BMS，我們叫它iBMS，我們有四個系列的產品。
首先是C系列，這個產品主要應用于乘用車、物流車這種高電壓平臺的系統。
第二，一體式的BMS，現在應用范圍比較廣，主要應用于工業車輛，叉車那邊。
第三，集成式BMS，這是今天下午換電領域，這個BMS是主角。
第四，三級架構的BMS產品。
我們有兩種設計，一種是一體式設計，這種比較適合塑料外殼的電池；另外一種是分體式設計，如果是金屬外殼的話建議用這個，考慮到天線的防水安裝這些問題。
我們型號有很多，從本地通訊來看，我們覆蓋了CAN，覆蓋了485；從電流來看，我們覆蓋了從30A到150A；從電壓平臺來看，從8串24V、48V、60V、72V都有相應的規格可以選，覆蓋了二輪車、三輪車這些應用領域。
做這個產品真的很難，因為我們一開始主要做汽車這邊的BMS。剛開始做這個的時候，我們挺有信心，認為這個東西做起來應該不會太復雜，畢竟是兩輪車的產品。當我們真正做下去之后，發現完全不是我們想象的那樣，因為在這個領域，它有很多剛性的條件在約束我們。
首先一個條件就是價格（成本）。因為在汽車那邊可以通過堆器件的方式解決很多問題，但在這個領域不能這樣做。比如電壓采集精度，在汽車那邊可以用凌特的芯片，在這個領域那個芯片一顆就上百塊錢，是不可能用的，我們只有通過技術手段解決這些問題。
比如電壓采集這塊，我們可能通過校準的方式，每一塊出廠的板子都會用我們的工裝，在出廠的時候對每一個采集通道進行校準，以達到比較好的采集精度。
在乘用車那邊，其實有很多東西是確定的。比如整車上電流程、充放電流程都是確定的，BMS從整車那邊發過來，讓你上電就上電。但是在二輪車這邊沒有這么多指令，目前很多應用的場合還是后裝，替換之前的鉛酸市場。我們需要在用戶插入的時候，就要閉合MOS，拔出的時候把MOS斷開，插入之前閉合MOS的話，會引發打火的問題，我相信很多人已經遇到了。打火問題之后會引發一系列的問題，包括接插件氧化，接插件燒毀等問題。
要解決這個問題，就要在插入之前要斷開MOS，所以負載檢測在這個領域是比較難做的一個東西。
MOS驅動，因為MOS是易損器件，而且MOS失效的模式是短路，短路之后非常危險，因為沒有人能感知到這個MOS已經失效了，它可能短路之后整個電池包處于裸奔的狀態，是非常危險的。
假設某一天充電機也發生失效了，這塊電池可能會著火。對MOS的驅動這塊也是非常考究的，對響應速度、耐壓、均流、散熱這塊。
在軟件應用開發這塊，我們會秉承MBD的開發模式。我們會做一些邏輯仿真、密鑰仿真之后，再做集成測試，我們對所有的軟件里面的任務都會有監控，對一些關鍵任務對它的調度周期、執行的效率都會監控。所有的代碼會遵循MISRA-C的規范。
第二個產品重要組成部分就是PaaS。PaaS怎么理解呢？我們數據來了以后，要對數據進行處理。PaaS主要有三個方面的內容：云端協同管理；主動安全管理；電池數據服務。
這是PaaS主要的功能，首先它負責設備穩定可靠的連接，確保數據穩定的傳輸，其次數據上來以后，它會利用數據實時做一些數據，處理完以后推送下去，協助把電池管理得更好。數據上來以后，我們會同步從各個不同角度對數據進行分析，對電池當前的狀態進行安全的預警。我們的PaaS平臺不是一個封閉的平臺，我們是一個開放平臺，會對外提供很多接口，如果客戶需要從我們平臺拿取一些數據，我們都會提供，包括實時的，分析處理過后的數據都會有。
我們看一下云端協同管理。云端協同管理，我覺得目前做的比較有特色，在國內來看，我沒有看到有其他家在做這個。
云端協同管理，之前我們所有BMS的管理算法一般都是放在嵌入式里面執行，SOC的估算、均衡的控制、SOP的估算都是嵌入式里面，嵌入式里面有一個局限，它存儲的空間、運算的能力可能都不是那么充足，要么就增加成本提升它的存儲能力和運算能力。
我們的做法是把一些實時性要求不太高的算法放到云端做。我們現在已經產品化的有三個方面的內容：均衡；SOC修正；SOP控制。
到了5G時代，低延時、大帶寬的時代，我覺得更多的要求，更多的算法也可以放到云端做。
云端均衡，影響電池續航除了電芯本身的SOC之外，容量差也是影響續航的主要因素。
我們做一個假設，假設壓差已經最夠大，大到最大的那顆已經是過壓的電壓值了，最低那顆可能是欠壓值，這個時候我們的電池一般就不能充、不能放了，我們的目標肯定就是控制壓差。一個理想的電池所有的電壓在任何時刻都一致的，這肯定是最好的。我們理想的目標就是控制這個壓差。
對于磷酸鐵鋰，它的可用容量在平臺區體現不出壓差的，平臺區容量不一樣的時候，電壓表現范圍變化不大。所以我們會在充電過程中計算所有電池、電壓跟最低串電壓的，通過曲線擬合的方式做運算，把每一串電池以最低串電池的容量差算出來，再根據我們的均衡能力計算到每一顆電池所需要的均衡時間，然后在充電和放電的過程中，我們對電池進行均衡。
這是我們測試車的數據，在2017年4月份的時候，這個車開始使用，裝的有我們的BMS。大概運行了一年半左右的時間，它從壓差10多個毫伏上升到50多個毫伏；2018年11月份的時候，我們開始研究云端均衡的算法，我們人為的把這個壓差調到100多個毫伏，經過一年半左右的時間，基本上這個壓差已經控制到跟出廠時候差不多的效果。
這是一個電池包，它有一個特點，第二串單串有一個明顯壓差的問題，導致電池包容量的衰減。這個電池包使用上云端全時均衡技術以后，大概經歷了三周的時間，容量改善率達到11%。
云端全時均衡是在2020年1月1日全線產品全面有這個功能的，我們對比了一下2019年出廠的一些設備數據和2020年的一些設備，從統計角度來看，2019年出廠的設備低壓差的占比在運行一段時間之后，明顯減少了。而遠程均衡控制的設備，低壓差設備沒有明顯減少，有一點略微上升。
這是云端算法的另外一個實現，就是SOC的遠程修正。SOC在磷酸鐵鋰體系的電芯上面是很難估算的，因為它沒有修正點的話，中間整個過程它的電壓太平了，沒有辦法通過OCV的方法修正誤差。但是我們可以通過微分曲線看這個特征，在中間這個SOC的階段會有三個比較明顯的特征點。第一個就是有兩個峰值一個谷值，這個算法涉及到大量數據，在嵌入式里面執行比較起來困難，所以我們把這個算法移到云端去執行。
這是現場充電測試的一個曲線（如圖），我們在20%SOC的時候，人為把SOC調到40%，相當于一個20%SOC的誤差在充電過程當中，大概在真實SOC40%、60%、70%這幾個點做到三次修正，修正三次以后，誤差控制在3%以內。
還有SOP功率控制。在換電這個應用領域，充電的效率可能直接影響到柜子要選多少個倉位，備多少個電池。提升充電效率，對整個運營的效率也會有所提升，我們可以通過SOP的控制，去實時調節充電的電流，達到一個比較安全，而且高效的充電電流。
PaaS平臺另外一個比較重要的功能是主動安全管理。因為很多場合大家都提到了電池的安全問題。
這是一個典型的MOS損壞的問題，我們看到一個明顯的數據，SOC降為0%的時間，有10分鐘的充電過程，它的充電電流與之前的充電電流也是有不一致的。后面經過調查，可能用戶在路上用完之后，找了一個路邊投幣式的充電機，就對鋰電池進行充電，造成了MOS的損壞。
其實路邊充電機參差不齊，我們找了充電機的拆解，這個充電機有一些直接電容式降壓的，它的電壓可能達到將近200多V，直接給MOS造成損壞。
這個是在出廠測試的時候，他們因為做乘用車的動力電池，用大功率動力電池的充放電柜做充換電電池，導致MOS損壞。充電機注入電流，會不斷提升充電電壓，導致MOS損壞。
這是一個比較深層次的問題，這是一個MOS微損壞的現象。在MOS溫度那邊，我們看到了一個尖峰，但是沒有達到MOS損壞告警的閾值，我們通過大量數據橫向的對比，找到了特征。
這個預警也是在嵌入式里面無法實現的，因為在嵌入式里面沒有橫向的數據，這可能是云端預警一個比較獨特的視角才能找到這個問題。
因為有大量數據過來，不可能人工一臺一臺數據看，所以后臺部署了很多關于趨勢分析的一些算法，橫向去比較這臺電池的某一特征，跟其他電池不一樣的話，我們會把這些數據預警出來，人工做一些分析。
后臺部署了很多關于安全預警的算法，相當于7X24小時無死角地從不同維度，對這個電池進行安全的監控。
我們PaaS平臺還有一個對外提供數據的服務。我們能夠提供哪些數據呢？包括實時的狀態統計的數據，還有分析處理過的數據都可以提供。
提供的形式也有多種多樣，有Websocket的，也有消息隊列的。
這都是PaaS平臺保障服務安全的一些措施。（如圖）
除了PaaS平臺以外，還有另外一部分是SaaS應用。SaaS應用針對電池管理做了電池管理平臺，我們對實時的數據、對歷史數據都可以查詢，整個運行的歷史也可以有查詢的功能，也可以對歷史數據進行下載。
我們還做了一個租賃運營平臺，包括租賃的后臺管理、用戶側的小程序，如果客戶有這方面的需求，可以快速導入，直接做電池的運營。
軟件的OTA，這個設備在我們全系列產品上已經穩定運行了3年，到目前為止，OTA執行了2萬多臺次。
整個OTA軟件是封閉化管理，我們軟件開發出來以后都是上架到網絡貨架，包括OTA，包括工廠的燒路、現場的燒路都是從網絡貨架上拿軟件。
嵌入式里面，也是對這個OTA做了獨立的設計，我們是A/B分區的一種設計，這樣可以實現整個過程中無感升級。在使用過程中，這個軟件就可以升級完成。整個后臺系統對OTA也可以支持同時萬套級別量的并發。
我們提供的產品，硬件可以保證足夠可靠的話，現場80%的售后問題都可以通過軟件的方式解決，通過OTA可以把售后費用直接大幅下降。
我們做了很多應用，從采購端到項目的軟件，最后到客戶這邊的業務，最后到電池出去之后，現場運行的診斷。我們都提供一系列的解決方案。
現在5G的BMS我們也研發出來了，比如現場所有的報文可以直接實時發回來，然后在我們后臺可以呈現，類似于數字示波器。
這是我們產品的架構，最底下是智能硬件，中間是PaaS，最上面的是SaaS。（如圖）
還是BMS，我們希望重新定義一下這個BMS，不僅是一個System，更是一個Service。我們更愿意為客戶提供的是鋰電池全生命周期管理的服務。
最后簡單介紹一下優旦，我們公司成立于2016年，到現在四年多一點，整個公司100人左右，超過一半以上都是研發。我們涉及到的技術有很多，除了嵌入式的軟硬件之外，在網絡應用、大數據處理的平臺，還有一些電池的模型算法方面都有涉及。
這是成立以來拿到的一些榮譽，有合肥市大數據企業、數字創新案例企業，還有最近拿到的是工信中心“2020年人工智能優秀解決方案”，從這個上面看，我們不像是一家做BMS的企業。
目前涉及到的領域有四方面：
新能源汽車，有長安汽車、中通這樣的車；
工程器械，現在市場占有率應該是排第一，像HELI、Linde這樣的頭部企業，我們推動了這個領域鋰電池聯網的進程；
輕型車輛，像綠源、淮海；
電力儲能也做了一些項目。
現在鋰電池的應用范圍越來越廣，希望通過我們的努力，讓散落在世界上每一塊電池都能安全、高效地運行。
我的分享到這里，謝謝大家！
