サービス

電気自動車フリート向けバッテリー耐用年数予測

コネクテッドツールチェーン

IoTとクラウドベースの解析プラットフォームを利用してフリート車両とバッテリー状態を監視するカスタマイズソリューション

battery lifetime prediction

バッテリーは電気自動車の重要なコンポートネントですが、一定量使用すると交換する必要があります。通常、交換はバッテリーの容量と出力が20~30%減少した時点で実施します。航続距離、パフォーマンス、安全性に直接影響するためです。バッテリー耐用年数予測を行うツールチェーンには、バッテリー試験、バッテリー経年劣化シミュレーション、車両フリート追跡が含まれています。このツールチェーンは、劣化状態、運転挙動の影響、運用戦略の最適化の可否、ならびにバッテリーが車両で使用できなくなるタイミングを判断するために必要なすべてを提供します。

バッテリーは耐久性があり高性能で、高温や一定の負荷に耐えられる強力なものでなければなりません。バッテリー監視は、バッテリーシステムと安全面における重要な部分です。熱暴走や爆発などの望ましくない事態を防止するのに役立ちます。電圧、出力、温度を測定することはできますが、さまざまな電気的挙動が生じ得る、セル内の反応が存在します。障害と残存耐用年数を正確に予測するには、個々のバッテリーとそのセル、ならびにネットワーク全体のバッテリーとそのセルを監視することが不可欠です。

battery lifetime prediction

劣化状態(SoH)

SoHは残存する利用価値と耐用年数について結論を導くカギとなります。バッテリーのSoHを正確に判断する方法とは?

運転挙動

運転挙動はバッテリー耐用年数に著しい影響を与えます。バッテリー耐用年数を伸長する挙動やバッテリー劣化につながる挙動を特定する方法とは?

運用戦略

最適な運用戦略とは?運転挙動の影響を把握することで、バッテリーの状態と耐用年数を最適化できます。

耐用年数の終了

バッテリーの交換が必要になるタイミング

battery lifetime prediction
battery lifetime prediction

AVLのバッテリー耐用年数予測ツールチェーンには、バッテリー試験、バッテリー経年劣化シミュレーション、車両フリート追跡が含まれています。これにより、バッテリーの経年劣化に及ぼす運転挙動の影響を正確に把握し、最適な運用戦略の結論を導き出すことができます。AVLの非常にセキュアなデータ転送システムDevice.CONNECT™を利用すれば、公道にある車両からカスタマイズ解析プラットフォームにデータを転送できます。このプラットフォームは、バッテリーモデルと製造、試験、フリートから得られたデータと連携し、そのデータを解析して、結果を表示できます。

このソリューションは、必要な解析とツールの種類、監視コンテンツとモデリングアプローチの観点から、お客様固有のニーズに合わせてカスタマイズされています。

バッテリー経年劣化の要因

バッテリー経年劣化の主な要因を把握できます。

運用戦略の最適化

運用戦略の最適化を実現することで、フリートの航続距離と耐用年数を伸長し、経年劣化を早めるルート、条件、ならびに挙動を回避できます。

耐用年数終了の予測

バッテリー耐用年数はフリート全体でバランスを取ることができます。また、バッテリー耐用年数の時期および原因を予測できます。

バッテリー交換と再利用

フリートオペレーターは、バッテリー交換コストと再利用価値について計画を立て、車両保証プロセスを改善できます。

Alwin Tuschkan

バッテリー耐用年数予測は、現在の劣化状態、使用による影響、バッテリーの残存耐用年数など、e-モビリティで切迫した疑問に答えてくれます。
AVLのバッテリーライフサイクル管理アプローチの一環として、バッテリー耐用年数予測は循環型経済を目指す第一歩となります。

– AVL プロジェクトマネージャー(IODP) Alwin Tuschkan

Battery Lifetime Prediction for Electric Vehicle Fleets Solution Sheet

Comprehensive information and technical details.

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An article on the life of a battery – from cradle to grave.

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