各位小伙伴，本期 Jesse 为大家带来云数据库助力电池云的相关内容，由于要讲的较多，本次我们分次给大家介绍，话不多说，让我们赶紧步入正题吧。

本文仅代表个人观点，如有偏颇之处，还请海涵～

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云数据库助力电池云（一）

锂电池具有高能量/功率密度和低自放电的特点。伴随着制造成本的不断改善，锂电池的可用性越来越高，在快速发展的交通运输电气化和储能系统中发挥着至关重要的作用：大型储能系统离不开锂电池，其可以在不同的天气条件下连续运行。举锂电池最广为人知的应用——电动汽车来说，其发展还受制于路面粗糙程度、驾驶者的驾驶习惯以及频繁大电流快速充电的影响。这些方面的应用发展都需要电池更加可靠、安全和可预测。因此，对锂电池的监控十分重要。

目前，如 SOC（荷电状态）和 SOH（健康状态）的电池算法，能为我们提供电池充电和健康信息。比如，对 SOC 估计不准确将导致电池系统降低充电/放电功率或完全关闭，从而影响电网稳定性。基于准确的 SOH 估算，现代能源网络可以降低电池故障的风险。总体而言，这些信息有助于维持现代能源网络的有效运行。

现今，传统的车载电池管理系统（BMS）用于监控。BMS 包括嵌入式微控制器（μC）和外围集成电路（IC）。通常，BMS 通过专用传感 IC 收集电压、电流以及温度数据。该 IC 与主μC 通信，主μC 处理测量值并根据数值形成各种功能，如 SOX 估计（包括荷电状态 SOC、健康状态 SOH、峰值功率能力 SOP、内部温度状态 SOT 和安全状态 SOS）、诊断、保护、控制和热管理。然而，微控制由于只具有最小的计算能力和内存大小，所以其只能设计处理简单任务，并限制车载 BMS 执行高级算法。例如，人工神经网络（ANN）经常用于 SOC 估计，当车载 BMS 运行其时，ANN 需要减少对 CPU 和 RAM 的影响。尽管 BMS 收到它监测的大量数据，但由于车载数据存储的限制，使得车载 BMS 无法进行增量学习。

随着物联网的发展，未来的 BMS 有望实现云连接（电池云）。电池数据可以无缝上传并存储在云数据平台中。通过云计算资源的弹性性和可扩展性，将会打破车载数据存储的限制，数据存储将可以支持高级算法。在这个过程中，我们认为会有几大优点：

（1）云数据库不仅有来自一个电池组的电池数据，而且还有来自众多 EV/ESS 电池组的数据，允许大量数据用于广泛的数据分析和机器学习。

（2）云计算允许实时执行复杂算法，这对于机载μC 是不可能的。

（3）云平台允许在整个生命周期内从电池收集数据和反馈。其他电池工艺和应用也受益于电池云，如制造、二次使用和回收。

CnosDB 简介

CnosDB 是一款高性能、高易用性的开源分布式时序数据库，现已正式发布及全部开源。

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