這個問題，想起來容易做起來難。每個細(xì)致的環(huán)節(jié)，都需要進(jìn)行仔細(xì)推敲，特別是做分析評估的時候，需要和很多的技術(shù)變量、經(jīng)濟(jì)變量還有場景方面進(jìn)行細(xì)致的核算。一算么，整個事情很容易得不出來細(xì)致得結(jié)果。

在單體=>模組過程中，我們會記錄相應(yīng)的信息，獲取初始不一致性。而在車輛往私人市場使用過程中，由于系統(tǒng)性的分類，這里面產(chǎn)生了大量的差異的地方，也會對電池本身造成很大的差異。

不管是通過內(nèi)部的BMS記錄的SOH和電池在過程中使用的濫用數(shù)據(jù)組還是采取實時數(shù)據(jù)檢測，我們獲取的還是一個相對寬泛的結(jié)果。

關(guān)于SOH特別是容量估計的算法，每家企業(yè)都在不斷的更新，不斷的數(shù)據(jù)積累是可以獲取更準(zhǔn)確的估計算法，來評估實際的容量衰減和可使用的特性情況，特別是DCR的衰變

但這個事情，還是有個大問題，我們電池包拆還是不拆呢？如果拆，基于BMS和云端的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類之后，到模組層面進(jìn)行分選，這里面也存在大量的工作，特別是分散的工作。現(xiàn)在看到乘用車方面的內(nèi)容，以BMW和Daimler等幾家之前投入的一批BEV的電池都是按照整包的情況進(jìn)行一些演示性的

寶馬將i3替換下來的約700組汽車動力電池集合到該儲能廠，形成一套電池系統(tǒng)，用于儲存電網(wǎng)低峰時段的電量，用電高峰或發(fā)電量低時再進(jìn)行電量輸出

短期內(nèi)，從較少量的數(shù)百和數(shù)千的來看，是不拆包合算。

這里如果存在不一致，或者空間的原因，也可以進(jìn)行模組重組

這個模組是三個成組，兩個比一下這個架子的利用率還有從液冷切換到風(fēng)冷的使用模式，還是值得嘗試的

這個電池系統(tǒng)先要取出，然后進(jìn)行重組配對，放電均衡調(diào)平

這里面實際的問題也比較多，主要是用原來的BMS打理諸多模組并聯(lián)還是存在困難，這個BMS也從CAN切換到新的基于類似以太網(wǎng)的集中式運算

基于這些舊電池怎么管控，把大量的數(shù)據(jù)收集上來統(tǒng)一進(jìn)行管控，再弄個強(qiáng)大的計算平臺統(tǒng)一管控甚至上面跑電池管理的AI是個好主意不？

來源：汽車電子設(shè)計