Nous avons démarré le très ambitieux projet de fusion des bases de données de T4u et MyBatteryHealth ! Cette fusion permet d’intégrer les presque 50 000 véhicules Tesla gérés dans T4u dans les tables de MyBatteryHealth. Le résultat sera la plus grande base de données d’état de santé de batterie lithium au monde avec plusieurs dizaines de milliers de batteries suivies au quotidien.
Avoir accès à des milliers de tests de SOH (State of Health) est extrêmement précieux pour l’étude de l’usure des batteries. En effet, plus il y a de données disponibles, plus les algorithmes de machine learning peuvent être précis dans leur analyse. Cela permet d’obtenir une meilleure compréhension de l’usure des batteries au fil du temps, et d’estimer l’usure future de chaque batterie avec une précision inégalée.
L’intérêt de disposer de ces données de milliers de batteries est de mieux comprendre les tendances, les raisons, les phénomènes dans l’usure des batteries. Cela nous permet également d’identifier les différents facteurs qui peuvent affecter la durée de vie des batteries. Nous allons pourvoir améliorer nos algorithmes de prédiction d’usure des batteries, ce qui sera bénéfique pour tous les propriétaires de véhicules électriques.
En créant une base de données aussi vaste, nous pouvons utiliser les concepts de jumeau numérique et de modélisation mathématique pour améliorer notre compréhension de l’usure des batteries.
Le jumeau numérique est une réplique virtuelle d’un objet physique, en l’occurrence une batterie. En utilisant les données d’état de santé de milliers de batteries Tesla, nous pouvons créer un jumeau numérique pour chaque batterie qui sera utilisé pour simuler l’usure de la batterie dans différentes conditions.
L’étude de l’historique des données pour un véhicule est également importante. En utilisant les données d’état de santé de la batterie, nous pouvons suivre la dégradation de la batterie au fil du temps et identifier les facteurs qui peuvent affecter sa durée de vie. Cela participe à mieux comprendre les tendances dans l’usure des batteries et à développer des algorithmes pour prédire l’usure future de n’importe quelle batterie.
La modélisation mathématique est un outil important pour comprendre les systèmes complexes tels que les batteries. En utilisant les données d’état de santé de milliers de batteries, nous pouvons développer des modèles mathématiques pour représenter l’usure des batteries. Il est important de noter que la sécurité et la confidentialité des données des utilisateurs de T4u seront préservées. Nous ne publierons aucun résultat sans l’accord des propriétaires, garantissant ainsi la protection de leurs données personnelles.
La fusion des bases de donnéesT4u et MyBatteryHealth est donc une étape importante pour l’étude de l’usure des batteries, car elle permettra d’avoir accès à des données sur des milliers de batteries HT. Cela aidera à améliorer les algorithmes de machine learning pour une analyse plus précise et à obtenir une meilleure compréhension de l’usure des batteries au fil du temps.
