電池（組）健康智能維護系統BatteryAgent
BatteryAgent融合了目前國際上各種先進的資訊智能分析算法以算法工具箱的方式，采用了一種開發的、子產品化的結構實作系統電池（涵蓋動力電池與儲能電池）健康管理算法，能應用在不同的電池健康預診場合，滿足不同的類型電池的健康預診與故障診斷需求，如不同的輸入信号、不同的預診功能需求，不同的存儲能力等，采用Python程式設計語言，滿足不同平台需求(包括Windows、Linux)。采用全Python語言，以B/S模式，通過前端與後端內建開發，采用開放的、子產品化、多層架構的設計思想，采用了最新的信号處理、機理模型、機器學習、人工智能、深度學習、資料挖掘等技術，實作電池（組）故障診斷與健康退化預診維護，進行電池基本狀态、可靠性服役資料、曆史充放電行為、健康變化趨勢圖、健康度評估與預測，剩餘壽命預測全面對電池（組）進行健康狀态評估與預測。
基礎資訊管理：通過對電池系統全壽命過程充電資料、工況資料、應用場景資料并結合電池健康資料，對電池組系統整體狀态進行初步的量化評估，形成電池健康多元度評估。
維護資料管理子產品：包括資料傳輸備份與故障資料分類儲存，底層高速海量多傳感資料的實時處理與特征提取，實作對電池健康狀态的全壽命完整流程管理。
信号處理分析子產品：包括電池的電流、電壓、溫度等信号資料的降噪、時域名額分析、趨勢分析、特征提取等，抽取重要的健康特征，反映電池運作狀态資訊，并将處理後的資訊傳輸至熱失控預警、健康量化評估、健康監測等子產品進行後續的分析。
可視化監測子產品：實時監測電池關鍵的狀态資訊，如電流、電壓、溫度等，可實作趨勢化評估與分析，達到可視化監測的目的；
電池早期故障預示與診斷子產品：采用機理模型與大資料技術融合，實作故障早期預示、故障診斷（報告充放電過程、儲能狀态等）、SOC，SOH，SOP，熱失控預測，安全預測，針對電池溫升的預測，溫升和壓降相結合的熱失控檢測。
SOC預測子產品：SOC各種代表性的預測模型，第一類方法不需要建立電池模型，如安時積分法和開路電壓法等;第二類方法需要建立電池的相關模型，具體涉及到的模型包括等效電路模型、機器學習模型、電化學模型與複雜數學模型等，研制了機器學習或者深度學習模型，如支援向量回歸（SVR）、邏輯回歸（LR）、粒子濾波（PF）、神經網絡（RNN、LSTM、GRU、CNN）等。
健康量化評估子產品：從多傳感信号中提取反映電池性能早期退化的特征集，指定電池健康名額，建立量化評估模型，能夠實時評估電池運作的健康狀态。健康量化評估子產品通過測取電池和系統在運作中的狀态資訊，如何了目前各種先進的深度學習模型與機理模型，通過對所測信号進行分析處理，并結合電池在健康狀态下的曆史狀态資訊，來實時量化評估電池的健康狀态，分析電池健康退化的嚴重程度和等級，以及電池的長短期健康趨勢的評估與決策。
電池健康預測子產品：電池健康預測子產品通過電池健康量化評估資訊，采用了機器學習與深度學習模型，結合資料驅動和模型驅動模組化的方法，實作電池健康狀态（SOH）及健康名額（HI）的實時預測，以及剩餘壽命預測。
故障診斷子產品：根據故障預測模型和大資料算法預測電池過壓、欠壓、過溫、SOH等，通過大資料與深度學習方法，實作故障的診斷與預測，可能故障原因進行快速處理，實作故障位置溯源，故障歸因等。
熱失控預警子產品（研制中）：設定門檻值報警，同時判斷可能發生熱失控故障百分比，分析處理後的電壓、電流、溫度等信号，結合電池的故障特性，實作電池熱失控故障預測。
電池組不一緻性識别子產品（研制中）：由于電池組的單體電池的不一緻性，在充電過程中，存在容量較小的電池電量充滿，而容量較大的電池未充滿導緻容量不能充分利用；在放電過程中，容量較小的電池最先到達放電截止電壓，導緻放電不充分，電池利用效率低。采用機理模型與資料驅動模型對電池組進行單體主動均衡控制。
