4680シリンダ式電池は川と湖を統一します

バッテリーリーダーCATLは 最近少し動揺してる

なぜパニック?

考えてみろ 家主とラオ・カイは いつ一番パニックになったんだ?

革命が起きたときです

4680円筒型電池革命です この電池は,

リチウム電池は カソード材料によって分類されていることは 多くの人が知っていますが,包装方法の分類については十分に知りません.

リチウム電池には三つの主要なパッケージがあります. 方形,ソフトパック,シリンダーです.

それぞれに利点とデメリットがあります.

具体的差異は詳細に説明する必要があります.これは多くのスペースを取ります.私はここでそれらをスキップします.あなたは基本的な違いを理解するために下記の図を見ることができます.

柔らかいケースは 実は携帯電話のバッテリーです

積み重ねた製造方法を使用すると,容量は他の2種類よりも薄く,エネルギー密度は最高です.

実際 ソフトパッケージの全体的な性能は 最高ですが 致命的な点は 製造プロセスの成熟度が低く コストが高く ということです

重要な技術は日本と韓国の企業に属しており,ソフトパックのカスタマイズ化は生産基準と一貫性の低下につながっています.

したがって,軟パックは電源電池に広く使用されていません.

スクウェアは現在最も広く使用されており,テスラを除く電気自動車の90%以上が使用しています.

ニンデ時代は 公平な時代だった

BMS の要求は低く,スケール効果がある. この方法は,BMS を利用して,BMS を操作する際に,BMS を操作する際に,BMS を操作する際に,BMS を操作する際に,BMS を操作する際に,BMS を操作する際に,BMS を操作する際に,BMS を操作する際に,BMS を操作する際に,BMS を操作する際に,BMS を操作する際に,BMS を操作する際に,BMS を操作する際に,BMS を操作する際に,BMS を操作する際に,BMS を操作する際に,BMS を操作する際に,BMS を操作する際に,BMS を操作する際に,BMS を操作する際に,BMS を操作する際に,BMS を操作する際に,BMS を操作する際に,BMS を操作する際に,BMS を操作する際に,BMS を操作する際に,BMS を操作する際に,BMS を操作する際に,BMS を操作する際に,BMS を操作する際に,BMS を操作する.

つまり 自動車会社には 十分な供給者がいれば 調達コストを効果的に削減できます

円筒は主にテスラです なぜテスラは円筒だけを愛しているのか?

経路に依存しています

テスラの電池のプロトタイプは テスラの技術スタッフJBとマークです

その年に市場で最も優れた品質の300種類の電池をテストした後,7000個の電池が使用され,解決策は69対称,9シリーズと11対称でした.

市場で最も簡単に手に入る電池は 1865年式でした 標準化され 生産コストも最低でした

テスラのBMS技術が高度な理由は 蓄電池の数が多くて それぞれの蓄電池を正確に制御できるからです

しかし,まさにこの進歩が BMS 技術の備蓄が不十分で,円筒形ソリューションを採用し,四角形の抱擁に切り替わることを望まない遅刻者に導いたのです.

列は早く起きて孤独だった.

したがって 現在の電池包装戦は 保守的な正方形力と 進歩的な円筒形力の戦いです

円筒はどんな進歩を遂げているのでしょう?

この段階では,電池は主に次の要因が新エネルギー車両の開発を制限していることを知るべきです.

高額

遅い充電

バッテリーの寿命が短く

セキュリティリスク

大手電池工場は新しい電池工場を導入したが,上記4つの要因を均衡させる方面では継続的に進歩している.

しかし,ウェブマスターの意見では,それらは全て保守的な勢力によって改ざんされている.

"歯磨き粉を絞る"

テスラはこれ以上耐えられず 歯磨き粉に足を踏み入れたのです

2020年9月,テスラは前回のバッテリーセルの6倍ものエネルギーを持つ4680電池をリリースし,クルーズ範囲を16%増加させ,コストを56%削減しました.

もちろん エネルギーとコストの観点から言えば 4680は革命的ではないかもしれません

1865年に 2170号がアップグレードされ エネルギーとコストを上げると 4680号の革命は フルポール技術によってもたらされた 電力密度の向上に反映されました

簡単に言うと 全ポールタブは 細胞の内部の抵抗を減らし 急速な充電が可能になります

ロンドン大学の研究によると 4680電池はわずか15分で 10%から80%まで充電し 2170電池は 25%で70%まで充電します

4680は 40%の充電性能を最適化します

電池の寿命,充電とコストの共同最適化を実現した最初のモデルです