另外，我們從后臺數據分析對比了一些開啟遠程均衡和未開啟遠程均衡的設備，我們挑選2019年前6月出貨設備，與2020年前6月出貨設備進行對比，這兩組設備具有相似的樣品數量和運行時間，我們最后統計出來的結果是2019年那批未開啟遠程均衡的設備經過一段時間運行后，壓差小的設備占比減小，壓差大的設備占比增加；而2020年出貨的設備，壓差小的設備占比反而有所上升，云端全時均衡的效果相當明顯。

在SOC估算方面，磷酸鐵鋰電池的電壓平臺特性決定了它的SOC估算是比較困難的，一般的安時積分算法會引入累計誤差，如果沒有校準機制，會導致SOC誤差越來越大，特別是針對淺充淺放的應用場景。

下面這個圖是dQ/dV的微分曲線，我們可以看到在SOC的中段有2個波峰1個波谷的明顯特征，我們就是利用這3個點進行SOC的校準，但是這個算法涉及到微分算法，且要求的數據量也比較大，嵌入式里面難以實現，所以我們將這個算法放到云端來執行。

下圖是我們客戶在現場的實測試曲線，在電池SOC在20%時，故意將SOC調整至40%，人為引入20%的誤差，大家可以看到真實SOC分別約為40%、60％、70%時，實施了3次校準，最終的SOC的誤差控制在2%以內。