充电时间是保证产品质量的关键。
但是，如何使充电时间达到
不到
15 分钟
?
挑战
快速充电能力是一项决定性的购买要求，不仅仅对于电动汽车而言。 如下图所示，充电时间在技术上有五种限制。 违反电池的特定限制条件会导致电池加速老化，甚至存在安全风险。 考虑到所有五种限制，最大允许充电电流随时间的变化取决于电化学和热初始条件和边界条件，并以强烈的非线性方式变化。 此外，由于电池内部的阳极表面电位无法通过实验获得，因此只能通过昂贵且耗时的循环测试来间接测试充电电流曲线是否合适。
快速充电的五种限制
1
功率
受电网限制。
2
电流
受充电电流限制。
3
温度
4
电压
5
阴极
此外，电池的快速充电能力取决于模块设计、冷却和电池类型，因此必须在系统层面加以解决。 这就是在由时间、充电状态、健康状态和温度组成的多维非线性参数空间中开发最佳电流曲线具有挑战性的原因。
解决方案
您需要一种工具来预测单个电池和模块在给定工作条件下的所有五个限制条件。 这就是 Batemo 电池模型。 Batemos 独有的电池建模技术可得出整个参数空间的最佳快充曲线。 这是优化测试设计的基础，是在精心选择的不同运行条件下，通过实验验证数值计算的快充曲线。 这种简单明了的工作流程可同时缩短充电时间、开发时间并降低开发成本。
如果您有一个物理的、参数化的、经过验证的模型…
…您可以根据模拟计算出最佳快速充电策略。
快速
Batemo 电池模型可在普通办公电脑上数秒内运行。 这使得较大的参数变化下能够考虑温度、SOC和老化状态的非线性依赖性。
物理
只有正确拆分电池中的物理过程，才能计算出阳极表面电位，同时获得快速充电的所有五个极限。
准确
定量可靠的仿真结果需要经过广泛验证的模型。 Batemo 电池模型是目前最精确的电池模型--有保证！我们总是通过广泛的测量来验证其有效性，从而证明其最高的准确性。
我们的方法是主动控制阳极表面电位，从而避免镀锂，如下图所示。 由此，您可以在所有操作条件下实现物理上最快的充电曲线。 由于计算时间短，您可以在所有初始条件和边界条件下自动重复计算，从而得出可立即实施的快速充电图。
开发方法
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获取 Batemo 电池模型，以获得物理的、参数化的、经过验证的电池模型。
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将电池单元模型整合到模块模型中。
-
进行批量模拟并得出最佳的快速充电曲线 和运营策略。
避免镀锂！
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使用 Batemo 电池模型进行验证实验设计。
-
进行验证实验并直接在您的 BMS 中实施！
优势
使用 Batemo 电池模型进行基于仿真的快速充电研发，使开发更快、成本更低，同时缩短充电时间。 这就是我们为您的成功创造价值和做出贡献的方式。
-20%
充电时间
同时使用所有五个极限，将充电时间缩短到最短。
-50%
开发时间
依靠简单明了的工作流程， 而不是反复试错的原则进行 循环测试 ，从而加快您的开发时间。
-60%
开发成本
利用数字化的开发方法确保测试工作安全。测试更智能，而非更费力。
充电时间
Batemo 的独特技术可通过主动控制阳极表面电位，实现 物理上最快的 充电曲线。 在无法获得阳极表面电位的情况下，唯一的办法就是采用阶梯式充电曲线，同时逐步增加充电电流和监测电池老化。 如下图所示，这种试错法永远无法获得真正的最佳效果。 对于特斯拉 Y 型电池（4680）来说，即使是最佳阶跃充电曲线也比物理最佳值落后 20%。
示例：特斯拉 Y 型（4680）
开发时间和成本
Batemo 的独特技术可通过预测阳极表面电位来建立 简单明了的开发工作流程 。 如果无法获得阳极表面电位，就必须反复尝试充电曲线，并在 循环测试中检查其适用性。 这种反复试验的方法既费钱又费时。
未采用 Batemo 技术
应用充电曲线并进行测试
让我们来看一个例子：4 次反复试验和错误的快速充电开发大约需要7 个月。 如果同时使用两种曲线，也只能测试 8 种不同的充电曲线。 即使是一个小的圆柱形电池，人员和测量费用也大概需要9万欧元。 Batemo 电池模型可以在几天内计算出所有运行和启动条件下的优化充电曲线。 包括 Batemo 电池模型生成在内，我们可以在三个月内准备好这些资料并进行实验验证。 加上软件费用、人员费用和验证测量费用，您可以将成本控制在3 万欧元以下。
