셀 수준의 정밀 분석을 통한 성능 특성 최적화
배터리는 모든 전기차의 핵심이며 차량의 주행 거리, 출력 및 비용을 결정합니다. 성능, 안전성 및 수명을 극대화하기 위해 엔지니어는 배터리 관리 시스템(BMS)을 정밀하게 캘리브레이션해야 합니다. 이 중요한 작업은 수백 개의 개별 배터리 셀에서 발생하는 방대한 데이터 볼륨을 다루어야 하므로 매우 까다로운 분석 및 최적화 과제를 안겨줍니다.
주요 과제
엔지니어들은 이러한 제동 협조 제어 로직을 완성하는 임무를 맡고 있지만, 종종 다음과 같은 중대한 장벽에 직면합니다.
셀 손상 방지
고부하 상태에서 개별 셀이 전압 한계를 초과하여 조기 마모, 손상 또는 안전 리스크를 초래할 수 있으므로 이를 최소화해야 합니다.
셀 불균형 관리
배터리 팩의 전반적인 성능은 가장 성능이 낮은 셀에 의해 제한됩니다. 주행 거리와 출력을 최적화하려면 이러한 미세한 셀 간 편차를 관리하는 것이 매우 중요합니다.
방대한 양의 데이터 분석
모든 배터리 셀에서 나오는 방대한 양의 유사한 신호를 효율적으로 처리하고 해석하여 이상값과 트렌드를 신속하게 식별하는 것은 복잡한 데이터 분석 과제입니다.
전반적인 성능 최적화
BMS를 캘리브레이션하기 위해서는 차량의 주행 거리, 동력 출력, 배터리 수명, 그리고 작동 안정성이라는 서로 상충되는 목표들을 조화롭게 조율해야 합니다.
ETAS의 INCA 에코시스템은 배터리 셀 데이터 분석에 특화되어 설계된 전문 시각화 및 연산 도구를 제공합니다. 엔지니어는 익숙한 작업 환경 내에서 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
장점
개발 공수 절감
전기차 특화 확장 기능을 통해 통합된 도메인 전문 지식을 바탕으로 프로젝트 공수와 시간을 줄여줍니다.
도구 비용 절감
추가적인 전기차 전용 도구의 도입 필요성을 없애 전반적인 비용을 절감합니다.
빠른 BMS 분석
배터리 셀 데이터의 포괄적인 시각화를 통해 분석 및 캘리브레이션을 가속화합니다.
배터리에 대한 깊은 인사이트 확보
강력한 배터리 특화 연산 기능을 통해 적은 공수로도 상세한 BMS 분석을 수행할 수 있습니다.
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