圖為國(guó)家新能源汽車(chē)大數(shù)據(jù)聯(lián)盟副秘書(shū)長(zhǎng)劉鵬發(fā)表主題演講

5月22日，“2018第一屆新能源汽車(chē)及動(dòng)力電池(CIBF深圳)國(guó)際交流會(huì)”在深圳會(huì)展中心舉行。國(guó)家新能源汽車(chē)大數(shù)據(jù)聯(lián)盟副秘書(shū)長(zhǎng)劉鵬在“新能源汽車(chē)專(zhuān)場(chǎng)——識(shí)·新政策下車(chē)電攜手的變革之路”主題論壇上發(fā)表演講。以下是演講內(nèi)容：

國(guó)家新能源汽車(chē)大數(shù)據(jù)聯(lián)盟副秘書(shū)長(zhǎng)劉鵬

　　今天我主要從大數(shù)據(jù)角度與大家談?wù)勏码妱?dòng)車(chē)動(dòng)力電池的問(wèn)題，主要講4個(gè)方面。

　　新能源汽車(chē)大數(shù)據(jù)

　　現(xiàn)在我們平臺(tái)監(jiān)督的車(chē)輛有88.3萬(wàn)輛。從2017年1月1日開(kāi)始，新能源汽車(chē)接入平臺(tái)需要滿足一定的要求，包括必須是近半年時(shí)間所，賣(mài)出的車(chē)輛。在這88萬(wàn)輛車(chē)?yán)铮站诰€車(chē)輛是49.8萬(wàn)輛，充電次數(shù)是16萬(wàn)次，日均行駛里程1200萬(wàn)公里，平均每天20公里的行車(chē)?yán)锍獭?/p>

　　我們平臺(tái)對(duì)車(chē)輛運(yùn)行過(guò)程中的實(shí)時(shí)位置信息、電池基準(zhǔn)數(shù)據(jù)狀態(tài)信息等都有監(jiān)測(cè)，包括車(chē)速、電池的準(zhǔn)備、電池電壓、溫度等，都有詳盡記錄。運(yùn)用這些數(shù)據(jù)，我們可以從不同視角了解車(chē)的使用狀態(tài)，以及電池、電機(jī)的使用狀態(tài)。目前我們基于GB/T32960標(biāo)準(zhǔn)，監(jiān)控和電池相關(guān)的數(shù)據(jù)一共有73項(xiàng)。鋰電池包括電流、電壓、單體詳細(xì)問(wèn)題等;燃料電池包括一些基本信息，針對(duì)這些信息，可以準(zhǔn)確描述用戶的需求是什么，針對(duì)這些需求對(duì)后續(xù)電池研發(fā)和技術(shù)方向提出突破和管理方向。

　　動(dòng)力電池故障診斷

　　動(dòng)力電池系統(tǒng)作為電動(dòng)車(chē)輛的主要能量源，由于技術(shù)、工況和使用環(huán)境等原因，使它成為電動(dòng)車(chē)輛主要故障源之一。現(xiàn)在安全性成為了電動(dòng)汽車(chē)發(fā)展所要面臨的首要問(wèn)題。動(dòng)力電池安全性成為國(guó)際性難題和研究熱點(diǎn)之一。

　　我們基于大數(shù)據(jù)，運(yùn)用國(guó)家監(jiān)管平臺(tái)進(jìn)行海量數(shù)據(jù)全面分析，現(xiàn)在相關(guān)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和分析算法已趨于成熟;通過(guò)高精度、高效率的故障預(yù)警分析算法，我們可以快速實(shí)時(shí)響應(yīng)判斷故障發(fā)生概率，這其中包括了故障級(jí)別、故障類(lèi)別、故障頻率、故障車(chē)型、故障原因等。

　　基于大數(shù)據(jù)，我們還可以結(jié)合車(chē)企提供的基礎(chǔ)安全閾值，進(jìn)行數(shù)據(jù)縱向和橫向比較挖掘，建立高安全性的動(dòng)力電池系統(tǒng)遠(yuǎn)程故障診斷體系;通過(guò)比較典型數(shù)據(jù)熵值變化，構(gòu)建動(dòng)力電池系統(tǒng)故障預(yù)警體系。

　　我們通過(guò)故障診斷體系，對(duì)車(chē)輛運(yùn)行狀態(tài)模型進(jìn)行分類(lèi)分析，對(duì)動(dòng)力電池系統(tǒng)故障類(lèi)型、故障位置、故障發(fā)生頻次進(jìn)行系統(tǒng)性統(tǒng)計(jì)和精細(xì)化分析，提高電動(dòng)汽車(chē)故障診斷效率及準(zhǔn)確性。

　　動(dòng)力電池溯源管理

　　基于現(xiàn)有大數(shù)據(jù)如何有效做監(jiān)管，支撐后續(xù)的服務(wù)?

　　現(xiàn)在節(jié)能環(huán)保說(shuō)的比較多，尤其是在電池這塊面臨的問(wèn)題比較多，包括如何回收利用、如何管理，如何做到信息共享，都需要關(guān)注。

　　如果把電池生產(chǎn)過(guò)程、運(yùn)動(dòng)過(guò)程中更換信息能做到標(biāo)準(zhǔn)的信息匯總，就可以判斷每個(gè)單體電池如何處理、價(jià)值如何評(píng)估，對(duì)于后續(xù)的利用、分解都非常有利。

　　另外，監(jiān)控平臺(tái)還可以將電池、整車(chē)、用戶、回收等多層次的數(shù)據(jù)進(jìn)行交互和分析。

　　動(dòng)力電池價(jià)值評(píng)估

　　電池的梯次利用、回收利用如何定價(jià)?需要一些大數(shù)據(jù)的支撐，才能有效評(píng)估電池能量是什么狀態(tài)、功率是什么狀態(tài)、能夠應(yīng)用到什么領(lǐng)域，這些也是我們接下來(lái)會(huì)研究的重點(diǎn)。核心還是基于大數(shù)據(jù)的方式，對(duì)電池健康狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估，然后才能支撐后續(xù)電池系統(tǒng)的應(yīng)用。

　　我們以萬(wàn)公里動(dòng)力電池容量衰退率為例，我們結(jié)合用戶的運(yùn)行數(shù)據(jù)，采用50%-80%區(qū)間段內(nèi)的里程數(shù)做萬(wàn)公里動(dòng)力電池衰退率比較。這段數(shù)據(jù)量是最大的，使用區(qū)間最多，在整個(gè)過(guò)程中的退化，對(duì)于用戶自身也是最關(guān)心的。

　　我們選取2個(gè)廠家的4個(gè)車(chē)型做了結(jié)果分析，可以看出比較好的一款車(chē)萬(wàn)公里衰退是1.4%，比較差的是8.2%。造成這種衰退率不僅僅是電池的問(wèn)題，還有管理系統(tǒng)的問(wèn)題，也會(huì)直接決定了電池在車(chē)上使用壽命和性能的發(fā)揮。

　　實(shí)際續(xù)航里程和標(biāo)稱(chēng)里程方面，我們以實(shí)際消耗每度電所行駛的里程與標(biāo)稱(chēng)值作比較，比較結(jié)果為指標(biāo)值。這個(gè)指標(biāo)也會(huì)受到駕車(chē)習(xí)慣的影響，很多人開(kāi)空調(diào)，就會(huì)導(dǎo)致用戶反饋數(shù)據(jù)結(jié)果變化。也就是說(shuō)這個(gè)結(jié)果一方面和電池本身有關(guān)，另一方面也與環(huán)境適應(yīng)性有關(guān)系。

　　另外還有充電狀態(tài)開(kāi)始的SOC值分布。這個(gè)數(shù)據(jù)可以反映駕駛員對(duì)新能源汽車(chē)?yán)锍毯洼d客里程的信心指數(shù)，也可以反映充電站等基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)情況。

　　我簡(jiǎn)單介紹到這里，謝謝。

　　(根據(jù)嘉賓發(fā)言整理，未經(jīng)嘉賓審閱)