采用预测性维护系统保护电池

介绍

您知道吗，在未来 3 年内，GOI（印度政府）计划实现全电动化？好吧，我们在这里谈论的是政府车辆。该计划的执行将加快到 2070 年实现净零排放的路线图。当然，补贴和电池更换政策将补充更快的电动汽车采用率。

可持续交通解决方案的变化开始对储能系统的传输和分配造成压力。在过去的几年中，电池储能系统 (BESS) 的频率有所增加，以管理和有效分配存储高强度电池的负载。

与此同时，原始设备制造商和电池制造商等电动汽车生态系统中的利益相关者正在考虑努力制定最安全的标准和最佳实践，以长期维持电动汽车。确保电池安全可靠的最有前途的方法之一是使用正确的预测性维护系统。

让我们深入探讨用于电池保护的预测性维护系统，以及它们如何帮助电池制造商或 EV 车主了解电池的健康状况并确保电池组的安全。

了解用于电池保护的预测性维护系统

电池保护预测性维护，准确告诉您进行电池维护或故障排除操作的正确时机。它收集从电池管理系统获得的多个不同数据点输入，以推断出对电池组维护状态的准确预测。

您可以手动预测它，也可以借助采用云技术和高级机器学习算法的 IoT 应用程序来防止任何事件、灾难或潜在故障。

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借助我们的智能电池管理系统，您可以为您的储能系统节省额外的维护成本。

剑桥大学的研究人员分析称，AI/ML 预测电池健康状况的能力比工业标准准确 10 倍。有趣的是，预测性维护系统报告称与反应性维护相比可节省 30-40%，与预防性维护相比可节省 8-12%。

当您选择用于电池保护的高级预测性维护系统时，您可以准确地知道电池组何时达到其使用寿命，从而有足够的时间进行更换。
以下是采用此电池保护系统的一些主要好处：

预测性维护对电池保护的好处

1. 设备维护所需的停机时间更少。
2. 有效且最佳地使用电池直至 EOL（寿命终止）
3. 消除故障电池。
4. 提高电池的整体进步和可持续性
5. 生产时间损失最小
6. 减少不必要的维护和备件更换的成本。

让我们简要讨论一下如何实施用于电池保护的预测性维护系统。

如何实施预见性维护？

要使用预测性维护，分析工具（例如具有交互式和用户友好型 UI 的物联网电池管理系统）有助于加快向这些先进技术的转变，从而实现更安全、更高效的电池寿命。

在执行预测性维护运行之前，您应该考虑以下步骤：

• 确定需要进行维护检查的电池组关键部件。

• 维护系统记录，保存电池管理系统检测到的所有活动的历史记录。

• 评估现有一组电池活动中的电流异常，例如空闲状态和充电期间的温度和电压波动。

• 进行与过程失效模式影响分析 (PFMEA) 相关的审核。

• 对不同的预测性维护系统进行分类，选择符合需求的预测性维护技术。

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最后的话

(言鼎科技)