Internet-for-Battery (IoB) のアーキテクチャ、機会、課題について説明した論文は、出版された日記でグリーンエネルギーと高度道路交通。

電気自動車 (EV) に採用されている現在のバッテリー技術は、いくつかの重大な課題に直面しています。まず、EV の走行距離が限られていることが、頻繁に充電せずに長距離を移動する能力に影響を与えるため、潜在的なユーザーにとって依然として大きな懸念となっています。

さらに、充電時間が長いことはユーザーにとって不便であり、EVの普及を妨げる可能性があります。これらの制限に加えて、熱暴走などのバッテリー障害の可能性が、火災や爆発などの安全上のリスクにつながる可能性があります。これらの要因には、バッテリーの健全性と安全性、頻繁な充電の必要性、長い充電時間などの技術的な懸念が含まれ、潜在的なユーザーが EV を導入するのを妨げる可能性があります。

さらに、EV バッテリーは時間の経過とともに劣化し、性能が低下し、バッテリー寿命が短くなります。これは、EV 所有者にとってメンテナンスの手間と事故のリスクの増加につながります。

これらの問題に対する有望な解決策として、IoB は、モノのインターネット (IoT) 原理を利用して EV バッテリーからデータを収集するネットワーク化されたシステムです。その後、このデータはクラウド サーバーに送信され、バッテリー状態の推定、予測分析、障害診断に利用されます。従来のバッテリー管理システム (BMS) とは対照的に、IoB は IoT、クラウド コンピューティング、機械学習などの高度なテクノロジーを活用して、インテリジェントなバッテリー管理を提供します。

IoB は、IoT とクラウドコンピューティングバッテリーを監視および管理するテクノロジー。IoB システムは、電圧、電流、温度、その他のパラメーターなどのデータをバッテリーからリアルタイムで収集できます。このデータは、バッテリーの状態とパフォーマンスを分析し、潜在的な障害を特定し、バッテリーの使用を最適化するために使用できます。IoB システムを使用してバッテリーをリモート制御することもできます。これにより、バッテリー効率が向上し、バッテリー寿命が延長されます。

IoB は、バッテリー システム、IoT ゲートウェイ、クラウド プラットフォームという 3 つの主要コンポーネントと、バッテリー システム内に統合される 2 つの追加コンポーネント (BMS とワイヤレス モジュール) で構成されます。

まず、バッテリー システムは、特に EV のコンテキスト内で、IoB アーキテクチャの基礎層を形成します。次に、ワイヤレス モジュールは EV 用 IoB システムの重要なコンポーネントです。第三に、IoT ゲートウェイはワイヤレス モジュールとクラウド プラットフォームを橋渡しし、安全かつ効率的なデータ送信を保証します。最後に、クラウド プラットフォームは、さまざまな EV から収集されたバッテリー データを保存、処理、分析するための集中ハブを提供します。

機械学習は、IoB システムの効率と有効性を向上させるために使用できる強力なツールです。機械学習はデータを分析し、パターンから学習することで、IoB システムがバッテリー管理、充電、使用状況、車両管理に関してより多くの情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。

これにより、バッテリー性能の向上、航続距離の延長、EV 所有者のコスト削減につながる可能性があります。機械学習のアプローチは、教師あり、教師なし、強化の 3 つの主要なカテゴリに大別できます。

IoB は、特に EV 業界にとって、数多くの有望な機会をもたらします。このデジタル技術は、継続的なバッテリーの状態チェック、エネルギー管理の改善、状態推定、予測、故障診断などのメリットを約束し、EV技術の状況を大きく変えます。

ただし、EV への IoB の実装には多くの課題があります。EV の BMS 内での IoT テクノロジーの革新的な統合には、テクノロジーが信頼性の高い状態と普及を達成するために徹底的に対処する必要がある幅広い困難な問題が伴います。

IoB ドメインにおける最も顕著な懸念事項の 1 つは、バッテリー データのセキュリティです。もう 1 つの重要な課題は、異なるシステム間の互換性にあります。最後に、EV における IoB の大規模な適用には、独自の技術的な複雑さが伴います。

将来的には、IoB の可能性を十分に発揮し、最適化するために、さらなる研究開発が必要になるでしょう。バッテリーEVでの使用。今後の取り組みでは、データセキュリティやシステム互換性などの課題に対処する必要があります。

さらに、研究では人工知能の潜在的な役割を探求する必要があります。機械学習IoB システムの効率と有効性を強化します。IoB には EV 業界を変革する可能性がありますが、この可能性を実現できるかどうかは、これらの課題に対処し、IoB が提供する機会をつかむかどうかにかかっています。

詳細情報:Heng Li 他、IoB: 電気自動車向けバッテリーのインターネット – アーキテクチャ、機会、課題、グリーンエネルギーと高度道路交通（2023年）。DOI: 10.1016/j.geits.2023.100128

提供元グリーンエネルギーと高度道路交通