這個問題，想起來容易做起來難。每個細致的環節，都需要進行仔細推敲，特別是做分析評估的時候，需要和很多的技術變量、經濟變量還有場景方面進行細致的核算。一算么，整個事情很容易得不出來細致得結果。

在單體=>模組過程中，我們會記錄相應的信息，獲取初始不一致性。而在車輛往私人市場使用過程中，由于系統性的分類，這里面產生了大量的差異的地方，也會對電池本身造成很大的差異。

不管是通過內部的BMS記錄的SOH和電池在過程中使用的濫用數據組還是采取實時數據檢測，我們獲取的還是一個相對寬泛的結果。

關于SOH特別是容量估計的算法，每家企業都在不斷的更新，不斷的數據積累是可以獲取更準確的估計算法，來評估實際的容量衰減和可使用的特性情況，特別是DCR的衰變

但這個事情，還是有個大問題，我們電池包拆還是不拆呢？如果拆，基于BMS和云端的數據進行分類之后，到模組層面進行分選，這里面也存在大量的工作，特別是分散的工作。現在看到乘用車方面的內容，以BMW和Daimler等幾家之前投入的一批BEV的電池都是按照整包的情況進行一些演示性的

1個Pack 20~30Kwh

700個Pack，15MWh

寶馬將i3替換下來的約700組汽車動力電池集合到該儲能廠，形成一套電池系統，用于儲存電網低峰時段的電量，用電高峰或發電量低時再進行電量輸出

數百個電池包，3MWh~12Mwh

Dutch grid-scale electrical equipment and integration company, Alfen, has delivered a 3MW wind power-integrating energy storage system using BMW car batteries, in the central Netherlands.

the Pen y Cymoedd wind farm, which reached its full generation capacity earlier this month, equipped with up to 1,000 lithium-ion batteries each with a capacity of 33kWh and using the same battery technology as that used within the i3 car.

短期內，從較少量的數百和數千的來看，是不拆包合算。

9個包一組，來做相對較小的儲能系統

這里如果存在不一致，或者空間的原因，也可以進行模組重組

這個模組是三個成組，兩個比一下這個架子的利用率還有從液冷切換到風冷的使用模式，還是值得嘗試的

1800 of a total of 3240 of the battery modules reserved for the third-generation smart electric drive vehicle fleet were pooled to form a stationary accumulator at the enercity site in Herrenhausen, and prequalified to provide primary control power (PCP) by the transmission system operator (TSO) responsible, TenneT. The system is thus already placing an output of 5 MW at the disposal of the electricity market. The completion of the entire system with a total storage capacity of 17.4 MWh is planned for the first quarter of 2018.

這個電池系統先要取出，然后進行重組配對，放電均衡調平

 

這里面實際的問題也比較多，主要是用原來的BMS打理諸多模組并聯還是存在困難，這個BMS也從CAN切換到新的基于類似以太網的集中式運算

 

基于這些舊電池怎么管控，把大量的數據收集上來統一進行管控，再弄個強大的計算平臺統一管控甚至上面跑電池管理的AI是個好主意不？