些数据，所以就觉得在不同的情况下，怎么去对比数据。
这次把更多的其他车的实测数据拉出来。
型号EPAMSRPBatteryModel S85D27085,00085kwhLEAF20158429,01024kwh2013752880024kwh2011733278024kwhFocus2013763920023kwhBMW I32014814135022kwh
从INL（http://avt.inl.gov/fsev.shtml）的数据上可以大家得到电池在经过真实的跑和充电之后的实验室容量的情况，其实每家的电池的衰减或多点或少点，可以将公里数折合成整次的充电，当然由于有半充的情况发生，大家就加个系数0.8.
1）LEAF的情况
这是通过INL进行定量测试得到的数据，如果大家加上大量的实际使用的数据。以LEAF为例：
Battery Capacity Loss：http://www.electricvehiclewiki.com/Battery_Capacity_Loss#Factors_Affecting_Battery_Capacity_Loss
Nissan Leaf Range Issues：http://www.energytrendsinsider.com/2012/10/10/nissan-leaf-range-issues/
Two Years of Nissan Leaf Mileage Data：http://sam-koblenski.blogspot.com/2014/02/two-years-of-nissan-leaf-mileage-data.html
First Nissan LEAF in U.S. Passes 100,000 Miles
损失2Bar（15%+7.7%=22.7%）
链接一基本结果
从各个方面来说，纯电动车，在里程较低的时候，用起来还是很费劲的，用户要花好多的时间去适应这个车，而且随着使用变化特性还比较大。这就使得现实的客户满意度较低了。
时间、温度和里程之间的统计
每次使用的离散性
其实通过这位博主也可以看出，这个LEAF的可行驶里程，真如小姑娘一样不可捉摸。
2）其他车的情况
从下表电池只要用，它的Cycle Life就会降低的，这个特性其实将每个公司的电池全部拉出来测，由于那么多电池成组的情况下，本质都是一样的，按照既定的测试方法测出来的容量是都在下降的。
做这些数据，其实更广义层面的实验室数据、现场数据，进行系统性的分析，最主要的目的，是知道让用户在电池衰减之后，能感受不到里程的下降。续航里程下降，关系的因素实在是多了一些，速度和温度，都能决定这个数值
MPHAC L2 CarsDCFC458270605551704441
注意：同样一台车，用的情况不一样，特别是高速的情况下，得到的里程完全不同的，所以需要将同样的实验条件放一起来比较。用里程来比，真的是很难的事情。
其实大致可以得到一个概念：
a）单体的循环次数和日历寿命只是一个基础
b）串联的那里，容量损失都是真实发生的，叠加SOC估算的问题，形成了可用容量（Cap×SOC）的问题，这个初始差异性、时变差异性和个体之间差异性，以及整个车的使用差异性外部叠在在上面，反而对一台车而言，把工程师的努力给打磨了不少。
c）真要跑量，现实的策略就是SOC窗口随着真实容量变化，开始给的就不是最大的可行驶距离，为了保证客户的稳定度。相对而言，LEAF与其他BEV的设计理念差异有些大。
Powerlimit是其中体现比较直接的一个
3）努力的方向
所以到了后续，为了让客户能够获取更好的体验，就得在算法层面下功夫、在均匀性方面下功夫，在电池能量折合到里程数上下功夫。首先还是排除出特殊的下限情况，这些特殊的情况就进入到电池更换的程序中去了。
3.1 定量分析实际的情况
3.2 场地数据进行测试分析和数据收集
3.3 再改进
获得寿命的数据，本质是是个知道是什么样的，后面怎么进行调节，也是大家所要做的功课。
在纯电动汽车的这个领域里面，大公司也在努力学习，特别是电池技术的发展，也是靠人去测量、分析和应用的。所以所有有关这块的投资，都存在着不确定了，赌赢了可以玩下去，赌输了比较惨。
小结：
1）这是抛砖引玉的文章，就电池寿命而言，收集各个车的数据太难了一些
2）大家都在学，比的是谁学得快，谁更有办法趋利避害
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