一篇描述电池互联网(IoB)架构、机遇和挑战的论文发表在《绿色能源与智能交通》杂志上。

　　目前电动汽车的电池技术面临着几个关键的挑战。首先，电动汽车有限的行驶里程仍然是潜在用户关注的主要问题，因为这影响了他们在不需要频繁充电的情况下长距离行驶的能力。

　　此外，充电时间过长给用户带来不便，可能会阻碍电动汽车的广泛采用。除了这些限制，电池故障的可能性，如热失控，可能导致安全风险，包括火灾或爆炸。这些因素可能会阻碍潜在用户采用电动汽车，包括对电池健康和安全的技术担忧，频繁充电的需求以及充电时间过长。

　　此外，电动汽车电池会随着时间的推移而退化，性能下降，电池寿命缩短。这导致电动汽车车主的维护和事故风险增加。

　　IoB是一种利用物联网(IoT)原理从电动汽车电池收集数据的网络化系统，有望解决这些问题。这些数据随后被传输到云服务器，用于电池状态估计、预测分析和故障诊断。与传统的电池管理系统(BMS)不同，IoB利用物联网、云计算和机器学习等先进技术提供智能电池管理。

　　IoB可以定义为利用物联网和云计算技术对电池进行监控和管理的综合系统。IoB系统可以实时收集电池的数据，如电压、电流、温度等参数。此数据可用于分析电池健康状况和性能，识别潜在故障并优化电池使用。IoB系统也可用于远程控制电池。这可以帮助提高电池效率和延长电池寿命。

　　IoB包括电池系统、物联网网关和云平台三个主要组件，以及集成在电池系统内部的BMS和无线模块两个附加组件。

　　首先，电池系统构成了IoB架构的基础层，尤其是在电动汽车的背景下。其次，无线模块是电动汽车IoB系统的关键组成部分。第三，物联网网关桥接无线模块和云平台，确保安全高效的数据传输。最后，云平台提供了一个集中的集线器，用于存储、处理和分析从各种电动汽车收集的电池数据。

　　机器学习是一个强大的工具，可以用来提高IoB系统的效率和有效性。通过分析数据和从模式中学习，机器学习可以帮助IoB系统在电池管理、充电、使用和车辆管理方面做出更明智的决策。

　　这可以提高电池性能，增加续航里程，并降低电动汽车车主的成本。机器学习方法大致可以分为三大类:监督式、无监督式和强化式。

　　IoB提供了许多有前途的机会，特别是对电动汽车行业。这种数字技术有望带来持续的电池健康检查、改进的能源管理、状态估计、预测和故障诊断等好处，极大地改变了电动汽车技术的格局。

　　然而，在电动汽车中实施IoB存在许多挑战。物联网技术在电动汽车BMS中的创新集成带来了一系列具有挑战性的问题，必须彻底解决这些问题，才能使该技术达到可靠的状态并得到广泛使用。

　　IoB领域最突出的问题之一是电池数据的安全性。另一个重要的挑战在于不同系统之间的兼容性。最后，IoB在电动汽车中的大规模应用有其自身的技术复杂性。

　　未来，需要更多的研究和开发，以充分发挥IoB的潜力，并优化电动汽车电池的使用。未来的努力应该解决数据安全和系统兼容性等挑战。

　　此外，研究应探索人工智能和机器学习在提高IoB系统效率和有效性方面的潜在作用。IoB有潜力改变电动汽车行业，但实现这一潜力将取决于应对这些挑战并抓住它提供的机遇。

　　更多信息:李恒等，IoB:电动汽车的电池互联网-架构，机遇和挑战，绿色能源和智能交通(2023)。引文:电动汽车电池互联网的架构、机遇和挑战(2024年1月10日)检索自https://techxplore.com/news/2024-01-architectures-opportunities-internet-batteries-electric.html。本文受版权保护。除为私人学习或研究目的而进行的任何公平交易外，未经书面许可，不得转载任何部分。内容仅供参考之用。