《基于新一代物联网技术的电池生命周期价值链管理技术规范》主要内容总结
一、标准概述
T/CI 987-2025《基于新一代物联网技术的电池生命周期价值链管理技术规范》是由南方科技大学提出，中国国际科技促进会归口的团体标准，于2025年4月25日实施。该标准规定了智慧电池产品设计和新一代物联网技术的电池生命周期价值链管理系统技术要求，适用于相关管理平台的构建。
二、术语定义与缩略语
标准定义了关键术语：
- 环境温度：电池周围环境的温度，影响电池性能、寿命和安全性
- 价值链：企业为创造竞争优势和更高附加值而构成的一系列增值过程
- 生命周期：电池从设计生产到报废回收的完整阶段
- 损失函数：量化模型预测与实际结果差异的函数
常用缩略语包括：
- LSTM(长短期记忆网络)
- CNN(卷积神经网络)
- N(预测节点个数)
- yi(预测值)
\hat{y_{l}}(真实值)
三、智慧电池产品设计要求
1. 硬件设计
智慧电池应配备：
- eSIM模块提供通信功能
- 温度传感器、位置传感器、电位传感器等物理感知设备
- 数据上链存证能力
2. 数据采集要求
(1) 交通数据
包括交通流量、速度、信号灯状态、停车信息和车速等。
(2) 电池数据
包括：
- 位置坐标和唯一标识编码
- 实时温度、电压、电流数据
- 环境温度
- 健康状况(容量衰减、内阻等指标)
- 充电事件详细日志
(3) 数据隐私保护
采用去中心化、加密、访问控制、最小化收集、明示同意和数据泄露应对策略等技术手段。
四、系统架构体系
1. 五层系统架构
- 感应层：连接电池内部传感器(电压、温度、GPS等)和外部传感器(充电站、电网等)
- 通信层：提供MQTT、CoAP等物联网通信协议
- 边缘层：提供本地数据处理服务，含数据接入、设备控制、边缘计算等功能
- 云端层：处理大数据存储和复杂分析，含数据平台和算法平台
- 应用层：涵盖电池状态预测、安全预警、充放电分析等全生命周期应用
2. 数据预处理要求
包括数据标注、清洗、变换、归约、轨迹处理和特征提取等步骤，使用PCA、LDA等方法进行降维处理。
五、功能要求
1. 电池状态预测
(1) 剩余电量预测
构建流程：
- 数据准备：电压、电流、温度等预处理
- 模型设计：采用RNN、LSTM、注意力机制等深度学习算法
- 确定目标函数
- 模型训练与测试
- 使用MAE、MSE等指标评估准确性
(2) 剩余行驶里程预测
类似剩余电量预测流程，额外考虑驾驶员行为和天气数据，使用图卷积网络等算法。
2. 电池智能管理
(1) 电池充电管理
流程包括：
- 收集电池状态和环境信息
- 云平台预测电量并搜索附近充电桩
- 判断是否需要充电并提供建议
- 充电过程监控(时间、电流、温度等参数)
- 安全保护措施和放电平衡
(2) 电池安全预警
流程包括：
- 传感器收集环境信息
- 神经网络判断安全隐患
- 预警可能问题(温度过高、潮湿、挤压等)
- 事后报告反馈更新模型
(3) 其他管理功能
- 故障预警：实时监测数据指标，使用信号分析和机器学习方法
- 寿命预测：采用决策树、SVM、神经网络等数据驱动模型
- 充放电需求分析：公式化计算充电中和充电完成阶段的能耗
- 潜在需求挖掘：基于停放时间和剩余电量识别潜在需求
- 需求预测：从个体和群体角度预测未来充电需求
3. 充放电设施分析
(1) 供需分析
功能包括：
(2) 共享充电站选址
考虑因素：
- 电动车使用情况和潜在需求分布
- 人流量大、交通便利的位置
- 多种充电方式配置
六、评价指标
- 平均绝对误差(MAE)：公式(4)
- 均方误差(MSE)：公式(5)
- 均方根误差(RMSE)：公式(6)
- 平均绝对百分比误差(MAPE)：公式(7)
- 准确率：公式(8)，基于TP、FP、TN、FN计算
七、参考文献
标准引用了多项国家标准和行业规范，包括GB/T 35119、GB/T 35295等，以及人工智能和机器学习相关标准与著作。
