新能源汽车电池安全有哪些被忽略的细节？
电池安全是个非常大的话题，安全是电池最基本的底线，电池安全失效最严重的后果是引起电池热失控。在我看来电池安全非常容易被忽略的细节之一就是电池状态的监控的不完善。 电池是一个非常复杂的非线性系统，能够直接测量到的外部特性只有温度，电流，电压。要通过这个三个信号量随时间的变化，估算出电池的真实状态，是非常困难的。而且电池包里面的BMS的计算能力通常是几百MHz，存储空间几十K到几百K，一张图片都存不下，用这么一个计算单元来估算电池的真实状态，比如SOC，SOP，SOH等，挑战极大，因此经常有车主吐槽SOC跳水，续航估算不准等。这些估算不准最多也就是影响驾驶体验，严重点的是BMS无法对某些潜在失效进行预判。任何失效都不是突然事件，都是由一些潜在的轻微的缺陷在没有任何处理措施的情况下，在外部环境持续或者间歇性的影响下，由量变引起质变，最后引发热失控。 车载BMS能够实时获得电池的电流，电压，温度和电池系统的绝缘阻值等外在特性信息，估算电池的当前状态，根据从实验室获得的预警阈值，判断电池是不是在危险的边缘试探。车载端BMS更多是从电池整个生命周期中的某一个时间点来管理电池，有点只见树木不见森林。 电池在不同的使用环境，不同的使用力度，不同的使用工况，都会引起电池内部微小的不可逆的劣化，这些不可逆的劣化通常会表现在电池电压，温度，内阻，绝缘阻值等外在特性或者内在隐含状态的缓慢变化上。需要记录大量的数据，才能观测到状态和外特性数据随时间的一个缓慢变化过程。举个例子，如果电池因为经常过充，低温大电流充电而导致析锂，当析锂达到一定程度后，在电池内部造成微小的短路，会导致电池自放电率过大，这个需要通过记录长周期的数据做对比，并且结合其他特性的变化数据，才能判断出这个电池自放电过大，车载BMS是没有这个能力得到这么的结论的。 如果车载端BMS能够将电池的状态信息，按照一定的频率发送到云端，通过云端强大的存储能力和计算能力，就能够全生命周期的监测每一块电池的状态。云端BMS可以利用大数据，机器学习等高级算法，判断劣化程度，根据预警信息，提前锁定故障原因，避免进一步失效。而且对一些电池失效，导致电池热失控，进一步导致车辆起火的案例，可以进行事故数据回放，判断失效原因。 由于很早大家就发现车载端BMS算力和存储能力的不足，而电池天然自带制造大量数据的属性，因此工信部很早就出台了GB/T 32960.1-2016 电动汽车远程服务与管理系统技术规范，该国标要求车载BMS需要按照规定的发送周期上传规定的字段，包含了电池系统实时运行的主要关键信息。虽然国标规定了丰富的必须上传的字段，但是上传周期时间颗粒度较大，很难满足算法模型对数据质量的要求。 数据上传质量，上传流量费用，数据平台的建设，数据的分析这些都是需要从系统层面通盘考虑的。