有效利用云服务

云分析现在已成为电动汽车有效电池管理战略的重要组成部分。对于那些部署大型车队的企业来说尤其如此。只有利用云技术的强大功能，汽车制造商和车队运营商才能了解真实的电池健康状况，尤其是电池在车辆使用过程中的变化情况。如果没有云分析技术，那么采取行动以减少保修问题、过早老化甚至安全关键事件的机会就非常有限。

但是，云服务要发挥其作用，就必须具有强大的功能，并在需要时随时可用。它们必须支持所选择的数据收集策略，无论是定期批量上传还是持续实时数据流。此外，它们还必须能够收集和分析从租赁滑板车到重型卡车等各种使用情况的数据。

这就对其设计提出了独特的限制，因为每种策略都可能带来不同的峰值资源使用模式，必须仔细考虑。确保服务的实时可用性固然重要，但要使系统具有成本效益，避免资源的低效使用也同样重要。

 

云和 SoX

"我们从一开始就认识到，云服务与我们业界领先的 SoX（万物状态）算法同步开发至关重要，"Eatron Technologies 技术专家 Alex Darlington 博士解释说。"作为其中的一部分，我们开发了一个框架，允许使用'虚拟车队'对云基础设施进行测试，这实际上是一个数字孪生系统，反映了车辆的精确构成，使我们的模拟远远超出了标准负载测试的范围"。

事实上，Eatron 的模拟非常详细，不仅包括电池状态和性能建模，还包括车辆本身的动态建模，从而产生真正代表特定车队及其使用模式的负载。

这种方法有许多好处。特别吸引人的是，即使是最大的虚拟车队，也可以快速创建和配置，从而可以在很短的准备时间内对特定算法进行测试和微调。

 

安全虚拟环境中的真实数据

虚拟环境不仅能生成逼真的数据，还能生成逼真的数据量。由于虚拟环境是合成的，因此它避免了使用真实世界数据时可能出现的隐私问题。

电池组和电池单元故障可以在虚拟世界中进行建模和安全测试，对任何人都没有风险，而且由于可以轻松地将车辆添加到虚拟车队中，即使是在现实世界中不太可能遇到的最极端情况，也可以相对容易地进行模拟。这样，就可以在完全安全和无损的情况下，深入探讨例如突然和大面积的包装故障所造成的影响。

通过引入各种错误条件，可以开发和测试预测性诊断，从而更准确地检测异常或老化的影响，这实际上是云分析和虚拟机队之间的闭环。事实上，模拟输出甚至可以用来补充从现实世界收集到的现有数据，生成大规模数据集，帮助加速机器学习模型的训练。结果就是更准确的健康状况（SoH）和剩余使用寿命（RUL）评估。

"艾利克斯总结道："通过在虚拟世界中模拟这些场景，我们才有信心'合理调整'云服务的配置，使其完全符合需求。"通过预先回答所有的'如果'问题，我们可以确保第一次就能获得正确的结果。

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