셀 단위 분석을 통해 성능 특성을 최적화합니다
배터리는 모든 전기차의 핵심으로, 주행 거리, 출력, 비용을 결정짓는 요소입니다. 성능, 안전성, 수명을 극대화하기 위해 엔지니어들은 배터리 관리 시스템(BMS)을 정밀하게 보정해야 합니다. 이 중요한 작업에는 수백 개의 개별 배터리 셀에서 발생하는 방대한 양의 데이터를 처리해야 하므로, 분석 및 최적화 측면에서 상당한 과제를 안고 있습니다.
주요 과제
엔지니어들은 이 “브레이크 블렌딩” 로직을 완성해야 하는 임무를 맡고 있지만, 종종 상당한 난관에 부딪히곤 합니다:
세포 손상 방지
부하가 높을 경우, 개별 셀이 허용 전압 한도를 초과하여 조기 마모, 손상 또는 안전 위험을 초래할 수 있으므로, 이러한 위험을 최소화해야 합니다.
세포 불균형 관리
배터리 팩의 전반적인 성능은 가장 성능이 낮은 셀에 의해 제한됩니다. 이러한 셀 간 미세한 편차를 관리하는 것은 주행 거리와 출력을 최적화하는 데 매우 중요합니다.
대규모 데이터 분석
각 배터리 셀에서 발생하는 방대한 양의 유사한 신호를 효율적으로 처리하고 해석하여 이상치와 추세를 신속하게 파악하는 것은 복잡한 데이터 과제입니다.
전반적인 성능 최적화
BMS를 보정하려면 차량 주행 거리, 출력, 배터리 수명, 운행 안전성 등 서로 상충되는 목표들 간의 균형을 맞춰야 합니다.
이점
개발 공수 절감
EV 전용 확장 기능은 통합된 분야별 전문 지식을 바탕으로 프로젝트의 노력과 시간을 절감해 줍니다.
금형 비용 절감
전기차 전용 추가 공구 사용의 필요성을 없애고 전체 비용을 절감합니다.
더 빠른 BMS 분석
배터리 셀 데이터에 대한 포괄적인 시각화는 분석 및 보정 과정을 가속화합니다.
배터리에 대한 심층 분석
배터리 전용의 강력한 계산 기능을 통해 적은 노력으로 상세한 BMS 분석을 수행할 수 있습니다.
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