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這是采用的一個方案，模塊全功率獨立電流控制，這不適合大功率的應用。
模塊的部分功率獨立電流控制，這個電路適合中高壓、重復利用。這是MMC電池儲能適合高壓大功率的方案。
另外關于電池狀態(tài)分析。我一直講電池容量不一致，衰退是有隨機性，電池老化不一致，容量、內阻降低很厲害，用這個參數進行表征，大家用得比較多一個是容量還有一個內阻。你要想辦法維護成一致，你需要對每個電池SOC差異進行評價，怎么樣評價這個單體的SOC，然后你才能說這個電池怎么不一致，最大功率能差多少。通過SOC對電池進行維護，單個SOC是怎么來的�，F在的做法都是把BMS放在電池系統上，在線實時估計這個SOC，我們想用另外一個辦法描述它，我們希望通過運行采樣的這些數據到后臺來，我們通過后臺的數據分析電池的SOC和SOH，在這種基礎上對電池進行優(yōu)化。所以我們希望通過汽車電池數據，稱不上大數據，是一個數據平臺，通過機器學習和挖掘，擴展SOH的估計模型，基于估計結果給出電池系統全充放電的管理策略。
數據上來之后，還有一個好處，我可以對電池健康狀態(tài)做一個預警。電池著火的事情還是經常發(fā)生，儲能系統必須得作為一個安全。我們希望通過后臺數據分析做一個建立實時信息和中長期的預警，找到短時間尺度和長時間尺度安全隱患在線的預警方法，最后提高整個系統的安全性和可靠性。
通過這樣，我就可以大幅度做到幾方面，一個提高系統的能量利用率，第二延長電池壽命，第三保證安全，這個儲能系統才能可靠的工作。
到底需要多少數據傳上來才能滿足我這個要求，我需要找到最小的極滿足電池運行狀態(tài)，這些數據可以支撐后邊的分析，數據也不能太大，大量的發(fā)數據，實際上對整個網絡也很大一個負載。幾十個毫秒，你采每一支電池的電壓、電流，你傳到后臺這是不可實現的，我們現在找到了一個辦法，我們可以告訴你，應該是多大采樣頻率，你需要傳哪些特征數據，我們把這些數據做一個簡單的壓縮，就傳到網絡，電池曲線參數一個毫秒，足以滿足電池評估的需要，我們數據記錄非常非常少。
最后一個，我們說BMS，儲能的成本比電池的成本變得更為重要。你如果把所有的功能都加到BMS，這個BMS成本你是降不下去，我們既然數據可以送上來，后邊可以有一個強大的分析平臺，我前面就可以簡化，前面只有數據采樣或者簡單保護，做一個非常簡單的一個SOC計算，其它數據都由后臺發(fā)上來，這就是我們現在在做的，整個狀態(tài)估算和下邊BMS的采樣，我們經過儲能節(jié)點控制器，最后傳到網絡上，儲能節(jié)點控制器會有一定的算法，下邊這個基本就是檢測和均衡。最終的運算是在后臺網絡來運算。這是整個系統架構。
