数字孪生的概念大概最早可以追溯到信息物理系统（CPS）。2018年，宾夕法尼亚大学的 Hellen Gill在论文"From Vision to Reality: Cyber-Physical Systems"中写道 gil2008from ：

信息物理系统是在操作层面由计算单元集成、监控、控制的物理、生物、工程系统。系统的组件建立了广泛的网络连接。计算能力深度潜入到物理组件，甚至材料中。计算单元，是一种能够提供实时响应、分布式的嵌入式系统。

而数字孪生最早由Grieves在2003年提出：物理产品、虚拟产品及其连接。CAX技术为航空设备的设计、仿真、验证、生产环节，提供数字模型。随着物联网的出现，通过结合传感器信息，数字孪生融合了实时数据采集，实现了感知、分析、决策、反馈。因此数字孪生包括的CPS，其概念外延更加广泛。

从应用场景来说，德国工业4.0是将数字孪生应用与工业装备的设计、生产、应用、维护中。随后，工业4.0协会和ZWEI提出了设备信息壳（Asset Administration Shell，AAS），用来规范设备数字孪生的信息模型。在交通领域，数字孪生可以用于实现对路网、路灯、交通灯的模型仿真和实时控制。

在新能源汽车中，动力电池的成本占比高（占到了整车的35%）、安全等级要求高（ISO 26262）、剩余价值大（梯次回收利用）。所以数字孪生技术与动力电池全生命周期管理相结合，有比较好的应用价值。

总体来说，数字孪生可以应用于以下环节：

• 生产过程。电池原材料的来料检、各工序质量测试、化成测试分档分容等过程的数据采集、汇总和分析。可以支持电池生产过程的优化，从源头保证电池质量。
• 物流环节。电池出厂后，充电30%，放置在恒温恒湿环境中，仓库环节、运输过程对电池寿命都会产生影响。
• 使用过程。电动汽车充放电、驾驶习惯、使用环境的影响。
• 梯次回收。电池容量少于80%时，要考虑回收作为储能或者循环处理。

在这些环节，通过数字孪生、BMS、区块链等技术，可以实现全生命周期的数据采集、分析利用、优化管理，从而提升电池使用寿命、安全性。

关键是如何建立电池的数字模型。在生产环节，结合DCS、MES、ERP中的数据，根据材料工艺元数据，与最终产品进行关联，进行有效追溯。在物流环节，需要运输存储的IoT技术。使用过程中，要考虑电池的电流、电压、充放电、SOC；电池的内部结构：电芯、模组和 Pack之间如何相互影响，散热结构等，通过物理化学老化预测、等效使用周期、等效电路、使用计数等综合因素评估使用寿命，通过BMS控制电芯级充放电，降低电池老化速度。梯次利用过程，可以通过IoT和区块链进行价值追溯，建立可信联盟链，提升透明度，降低循环成本。

因此，整体数据结构分为电池元数据、事件数据和存储数据。元数据定义数字孪生模型，分析事件数据产生智能决策控制，利用历史存储数据优化预测分析模型、提供追溯信息。

以上是数字孪生在汽车动力电池领域应用的一些想法。

Bibliography

• [gil2008from] Helen Gill, From Vision to Reality: Cyber-Physical Systems, , (2008).