自我调整电池模型结合云端监控 Nordic提升物联网设备续航管理

在全球数十亿台电池供电设备持续成长的背景下，电池健康监测与预测维护已成为IoT系统设计的重要环节。Nordic Semiconductor於Embedded World 2026展示的 Fuel Gauge v2.0，是其针对 nPM1300 与 nPM1304 电源管理晶片（PMIC）所打造的高精度软体电量计方案升级版本。新版本加入精准的电池健康状态（State of Health, SoH）估算、自我调整电池模型以及设备群长期分析能力，使低功耗IoT设备能更精确掌握电池寿命与性能衰退趋势。

图一 : 全新 Nordic Fuel Gauge v2.0 电池监测方案，透过自我调整电池建模与云端设备群监控能力，为大规模部署的IoT设备提供更精准的电池健康管理与生命周期分析。

Nordic Semiconductor电源管理晶片产品总监Geir Kjosavik指出，电池在真实场域中的运作条件往往与实验室环境差异甚大，因此Fuel Gauge v2.0导入自我调整技术，可持续比对电池原始叁数与实际运作数据，动态更新模型，使电池健康评估更贴近真实使用情境。此技术过去多见於高阶消费电子产品，如今被引入IoT装置，可??显着提升电池供电设备的可靠度与寿命。

在技术架构上，Fuel Gauge v2.0并不依赖专用电量计晶片，而是利用nPM1300内建的电压、温度与电流监测能力，搭配主控端演算法运算，即可达到接近专用电量计IC的精度。相较传统采用固定模型或库仑计数法的电量计方案，Nordic的自我调整演算法可降低长期漂移误差，同时减少系统物料清单（BOM）复杂度与整体成本。此外，该方案在设备休眠模式下不消耗额外电力，对於低功耗IoT设备尤其重要。
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