Staffing Logiciel de systemes de gestion de batteries pour VE

Client : Leader américain de la fabrication de bus électriques urbains.

Défi : Le client rencontrait des problèmes critiques de surchauffe et de dégradation prématurée des cellules lors des cycles de charge rapide, liés à un Logiciel de systemes de gestion de batteries pour VE inefficace ne gérant pas correctement la dissipation thermique en temps réel.

Solution : Smartbrain a déployé une équipe de 4 développeurs C séniors spécialisés en thermodynamique et systèmes embarqués. L'équipe a audité le code existant et a entièrement réécrit les algorithmes de contrôle thermique. Ils ont implémenté une logique prédictive capable d'anticiper les pics de chaleur en fonction des profils de charge et de la température ambiante. Le code a été optimisé pour s'exécuter sur des microcontrôleurs existants sans nécessiter de mise à niveau matérielle coûteuse.

Résultat : La nouvelle version du firmware a permis une réduction de 25% de la température moyenne des packs batteries lors de la charge rapide et a prolongé la durée de vie estimée des batteries de 2 ans, validant ainsi la viabilité économique de la flotte pour les opérateurs municipaux.

Client : Start-up de la Silicon Valley développant des eVTOL (taxis aériens).

Défi : La certification de vol était bloquée car le Logiciel de systemes de gestion de batteries pour VE ne répondait pas aux exigences strictes de latence et de redondance imposées par les autorités de régulation aérienne.

Solution : Nous avons intégré une équipe augmentée de 3 ingénieurs C experts en normes de sécurité critique (DO-178C et ISO 26262). L'équipe a travaillé sur l'architecture du système pour assurer une tolérance aux pannes totale. Ils ont développé un système de vote majoritaire entre trois unités de contrôle BMS indépendantes, codé en C bas niveau pour une exécution déterministe. Chaque ligne de code a été soumise à une analyse statique rigoureuse et à des tests unitaires automatisés.

Résultat : Le système a atteint une fiabilité de 99.999%, permettant au client de passer les tests de certification initiaux. De plus, l'optimisation du code a entraîné une réduction de 40% de la latence de communication entre le BMS et le contrôleur de vol principal.

Client : Fournisseur mondial de solutions de stockage d'énergie résidentiel.

Défi : Le client souhaitait intégrer une fonctionnalité de 'V2G' (Vehicle-to-Grid) mais son Logiciel de systemes de gestion de batteries pour VE actuel manquait de précision dans l'estimation du SOC (State of Charge), rendant les transactions énergétiques risquées.

Solution : Smartbrain a fourni deux développeurs C spécialisés en filtrage de Kalman et modélisation électrochimique. Au lieu d'utiliser une simple mesure de tension, l'équipe a implémenté un filtre de Kalman étendu (EKF) en C optimisé pour les processeurs embarqués à faible consommation. Ce modèle prend en compte le vieillissement de la batterie et l'hystérésis pour fournir une estimation ultra-précise de l'énergie disponible en temps réel.

Résultat : La précision de l'estimation du SOC est passée de +/- 5% à +/- 1% de marge d'erreur, permettant au client de lancer son offre V2G en toute confiance et d'augmenter la valeur perçue de ses unités de stockage de 15%.