本实验基于一种用户使用场景展开：车辆已过保，在检测到 BMS a079 症状后，用户在接受一定不便的前提下，尽可能长时间、稳定地使用车辆。 自首次发现 BMS a079 症状以来，目前已进入第 8 周。截至目前，BMS a079 错误代码尚未出现过一次。在第 3 周左右，电池状态出现了一定程度的进一步恶化。此后，我们将充电上限调整为 SOC 60%，并将最大单体电压限制在约 4.0 V。完成上述调整后，电池状态至今保持在相对稳定、相近的水平。

在最近的 UI 更新后，Dr.EV 会以数值的方式展示影响电池衰减的各种因素。不过有部分用户反馈，这些数字不太容易理解。基于这些意见，我们新增了以清晰、易读的文字来解释这些因素的功能。未来我们也会继续分析各车辆的衰减情况与影响因素之间的关联，并不断优化相关算法。 另外，根据用户的需求，我们在时间轴中增加了行驶和充电后的统计数据详情查看功能，方便用户更深入了解车辆状态

之所以进行这次分析，是因为有一位车主主动提出希望我们查看一下他的数据。他已经意识到自己的充电和驾驶方式比较激烈，并希望通过真实数据来验证这一点。 这些图表比较了两位 2023 款 Model X Plaid 车主，他们在充电和日常使用方式上有明显差异。 左侧展示的是 SOH 变化趋势。其中一辆车已经下降到大约 78%，而另一辆仍保持在约 86%。 即便是同款同年份的车辆，不同用户之间的 SOH 衰减速度也会表现出明显差别。 右侧是一次充电过程中出现的电压偏差情况。电压偏差能反映电芯在充电时的反应是否均匀。其中一位用户的电压偏差达到约 0.08 V，而另一位则接近 0.04 V。 这两个案例说明，个人的充电习惯确实会在 SOH 和电芯平衡状态上体现出明显差异。电压偏差更大的那位用户，SOH 衰减也更快，两者在趋势上高度一致。 接下来这组箱线图，让两位用户的差异表现得更加清楚。左侧是较为典型的用户，右侧则是前面 SOH 和电压偏差表现较差的那位。 充电部分（上排） 在充电时，差异主要体现在电流的水平上。右侧用户的充电电流中位数更高，同时更频繁出现高电

本次展示的两张充电图表来自一位韩国用户和一位中国用户，他们通过 Dr.EV 应用中的‘邮件咨询’功能向我们询问电池状态时提供了这些真实数据。所有个人信息均已删除，仅使用了必要的数据。 第一位用户（左侧图表） 左侧用户 几乎所有充电都使用直流快充（DC Fast Charging）。他们经常将电量充到 100%，日常补能也主要依赖快充，几乎不使用交流慢充（AC Charging）。   第二位用户（右侧图表） 右侧用户 几乎所有充电都使用交流慢充, 并且通常只充到 80% 以下。快充只在特殊情况下使用，平时始终以慢充的方式管理电池。   由于两位用户的充电习惯完全不同，他们车辆的电池图表也呈现出 明显不同的特性 。   电芯电压（Cell Voltage）图表对比 左侧用户 从左侧图表可以看到，随着充电进行，电芯电压曲线之间的间距不断拉大。在充电后段（高电压区间），电芯之间的差异更加明显。 这种情况是因为长期反复快充与频繁充到 100%，导致 最弱的那一颗电芯老化更快，其充电反应逐渐与其他电芯不同。 这一差异直接体现在电压图中： 电压曲线之间的距离

本次实验基于这样一种用户场景：车辆已过保，并出现 BMS a079 现象，车主在可接受一定不便的前提下，希望尽可能长时间稳定使用车辆。 自首次检测到 BMS a079 现象以来，现在已经进入第 5 周。目前仍然一次都没有出现过 BMS a079 错误代码。在第 3 周时，电池状态出现了一些恶化，因此从那时起，我们将充电上限限制在 60%，并将最大电芯电压控制在约 4.0 V。调整之后，第 4 周和第 5 周都保持了类似且相对稳定的状态。 到目前为止，这辆车已经连续 5 周在未触发错误的情况下正常使用，我们也会继续保持这种方式进行后续实验。

本次实验基于这样一种用户场景：车辆已经过了保修期，并出现了 BMS a079 现象，车主在可以接受一定不便的前提下，希望尽可能长时间稳定使用车辆。这是自首次检测到 BMS a079 现象以来的第三周结果。目前仍未出现实际的 BMS a079 错误代码。上周的中间图表中，电芯电压偏差最大扩大到 0.09 V。但从本周开始，如右侧图表所示，我们将充电上限控制在电量 60%，最大电芯电压约 4.0 V 的水平来进行管理。 虽然充电时间较短使得电压曲线看起来更粗，但实际电芯偏差依然稳定维持在约 0.05 V。我们将继续在避免错误发生的前提下，尽可能细致地管理并持续观察实验结果。

这是自上周首次检测到 BMS a079 现象以来的第二周结果。目前尚未出现 BMS a079 错误代码。 从左侧图表可以看到，即使充电条件相同，最大电芯偏差仍维持在约 0.05 V，与上周相似。然而，在右侧图表中，最大偏差显著增加，达到了约 0.08 V。 这种差异在统计数据中也十分明显。 在充电时可以通过低速充电来减少压力，但在行驶过程中难以做到相同的控制。因此，对于已经存在异常的并联电芯组，行驶时的压力可能会使问题更容易恶化。目前充电上限设置为 70%，但从图表趋势来看，为防止出现 BMS a079 错误，可能需要将充电上限降低至 60%。我们将继续在 BMS a079 错误发生前，尽量通过调整充电上限来进行观察与实验。

最近我在 Reddit 的 DrEVdev 论坛上看到一位用户引用了一篇文章，声称特斯拉的超级充电与电池衰减无关。这里我就不具体指出原文来源了。收集和分析这类数据本身并不容易，因此我并没有批评原作者的意思。 不过，由于这篇文章在博客和 YouTube 等平台上被广泛引用，很多人因此认为“快充与电池衰减无关”，我想就其中的一些问题谈谈自己的看法。 在讨论原文之前，先简单介绍一下电池管理领域中关于充电的研究背景。 在我查阅过的数千篇 SCI 论文中，有大量实验证明充电速度与电池衰减存在关联，但我从未见过得出两者无关结论的研究。如果真的有这样的论文，请务必告诉我，我非常愿意仔细阅读。 在工程领域中，充电速率与电池老化之间的相关性被认为是设计阶段的基本常识。当然，其影响程度会因充电协议（电流、电压、温度等条件）的不同而有所差异。 目前电池管理领域仍然非常活跃的一个研究方向，就是如何在实现快充的同时减少衰减。如果快充真的与衰减无关，又何必有那么多研究人员投入大量时间和资金去研究如何降低其影响呢？ 特斯拉在超级充电时的电池加热功能，也是基于科学实验得出的结果

仔细想想，大多数电动车的时间，其实不是在行驶或充电，而是 停在停车场 。也许有点意外，但即使车辆静止不动， 电池仍然在持续老化 。 这有点像保质期很长的罐头或方便面，即使没开封，时间久了也会慢慢变质。如果能像冷冻保存那样让电池停止变化当然最好，但在电动车上做不到，所以...

如果你把它想象成“不能让水滴溢出杯子”，就能更容易理解为什么在充电后半段速度会变慢。 有时候我们觉得电量显示不太准确，其实就像水还在晃动时，很难准确测量杯子里的水量一样。 虽然用户无法直接控制快充时的“水龙头，但原理是相同的。

在海外电动车（EV）车主之间，有一个常用的说法：那就是“ABC: Always Be Charging”。 但这句话的真正含义是什么呢？它并不是单纯地说“永远插着电”。实际上，这是一个帮助电池保持健康的简单原则。   保持在中间区间 日常使用时，最好把电池保持在中间 SOC...

电动车电池中需要重点关注的项目，其实和智能手机电池是相同的。 在苹果手机上，你也可以看到电动车电池中最重要的信息：健康状态、容量和循环次数。 不同的是，苹果手机只有一颗电芯，而电动车由多颗电芯组成。 因此，在电动车中还需要额外关注 电芯均衡状态 。

许多消费者在购买二手车时，只关注车辆的年限和里程。但对于电动车来说，最能准确反映电池健康状况的指标是  总充放电量，即循环次数 (Cycle Count) 。 电动车电池在经历一定次数的充放电后会逐渐衰减。因此，即使两辆车的里程相同，如果其中一辆的循环次数更多，电池衰减速度...

Model Y：在这张图中，电池加热器没有启动。温度上升较为平缓，完全由充电负载引起。 Model S Plaid：在充电过程中更积极地加热电池，形成非线性温度曲线，并将电池温度提升至约 54 °C。 两款车型都采用主动加热，但目标温度和控制策略因车型而异。这表明特斯拉对每...

此方法旨在让车主即使在没有明显症状的情况下，也能对 BMS a079 保持合理判断，从而避免过度担心；同时也帮助二手车买家降低风险。由于内容较为敏感，本说明仅限于 2021 年款车型 。 实际案例说明 以下通过一辆在早期检测出异常、并在之后实际发生 BMS a079...

之前，您只能查看 最近一次会话 的数据。现在，我们扩展了功能，您可以在 时间轴图表 中分析 所有充电和放电会话 的电池与电机数据。 通过此次更新，您可以： 查看 所有历史会话 ，而不仅仅是最后一次 跟踪电池和电机随时间的表现 将不同会话进行对比...

之前，Dr.EV 只提供“个性化剩余寿命里程”，它基于您的实际驾驶和停车习惯计算。但有些用户指出，这个数值有时过短，会让应用看起来不够准确。 因此，我们新增了“绝对剩余寿命里程”。该数值不考虑用户习惯，仅基于当前 SOH 计算，并假设每年行驶 2...

特斯拉是全球最为高效的汽车之一，常常在每公里能耗方面达到行业领先水平。然而，许多特斯拉车主在夏季驾驶时会惊讶地发现，显示的效率（Wh/km）在市区路况下比高速公路更差。有些人甚至怀疑空调系统是否在浪费能源或发生故障。实际上，这完全不是车辆本身的问题，而是因为电动车的能耗计算...