芯耀
与非AI
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在 ITP 的《BATTERY TEST CENTRE REPORT 5》里面有使用 Tesla 的 Powerwall 来做寿命分析的数据，采用 C/2 的电流进行，由于试验周期的问题，考虑到整个车已经五年，用日历寿命一部分这算进去，估算整个实际的容量已经开始折损，如下图所示。
注意，这个折损是可用窗口的差异，大概是 95%左右。当电池到后期，很多的设置和保护就需要起作用了。
实际上在《An in-depth View into the Tesla Model S Module Part Two》里面探讨的，如果把电芯整体拿出来做分布测试可能本身就有很大的差异性
想要用这个，特斯拉的软件里面就要有完整的机制来核算，在 tesla 的 BMS 使用不一致性来表征：BMS_socAvg_Pct、BMS_socMax_Pct、BMS_socMin_Pct、BMS_socUI_Pct，但是这些受到容量的影响很大的，如果容量的一致性超过一定的范围，这个差异性就很大，在快充的时候，就比较容易突破限制直接去以电压限制的形式来调整。
之前平工写的图
如果里面有一个电芯保护了，出现熔断的结果，那 BMS 如果没有在这个点算出来的话，SOC 的计算精度可能在收尾段更容易出现局部过充。而这种断开的机制是一种被动的，可能发生的保护事件。
在这里我们仔细谈一下这个问题，之前有不少的车企去拆新的特斯拉车子，我是觉得后续可以拆一些旧的特斯拉车子，通过对模组的重组，我们可以了解实际每个模组里面 6 个组合的单体里面的实际情况，到底里面的容量差异有多少？
小结：我觉得运行的老的一批车子，是有必要找一些样本来看一下 BMS 在电池老化的条件下，对 SOH 的估算准确度，对 Power Limit 的限值是否合理，主要是确认我们在车辆跑到 10 万、15 万、20 万公里条件下，电池管理系统的保护阈值和电池老化的曲线的匹配程度是否合理。在原有的 HIL 系统里面，这个背离度是靠大量的试验回归的，实际的情况可能会有差异的。
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