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    國家新能源汽車大數據聯盟劉鵬:新能源汽車大數據視角下的動力電池
    發布時間:2018-05-22 17:27:00
    關鍵詞:CIBF2018

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    圖為國家新能源汽車大數據聯盟副秘書長劉鵬發表主題演講


    5月22日,“2018第一屆新能源汽車及動力電池(CIBF深圳)國際交流會”在深圳會展中心舉行。國家新能源汽車大數據聯盟副秘書長劉鵬在“新能源汽車專場——識·新政策下車電攜手的變革之路”主題論壇上發表演講。以下是演講內容:

    國家新能源汽車大數據聯盟副秘書長劉鵬

      今天我主要從大數據角度與大家談談下電動車動力電池的問題,主要講4個方面。

      新能源汽車大數據

      現在我們平臺監督的車輛有88.3萬輛。從2017年1月1日開始,新能源汽車接入平臺需要滿足一定的要求,包括必須是近半年時間所,賣出的車輛。在這88萬輛車里,日均在線車輛是49.8萬輛,充電次數是16萬次,日均行駛里程1200萬公里,平均每天20公里的行車里程。

      我們平臺對車輛運行過程中的實時位置信息、電池基準數據狀態信息等都有監測,包括車速、電池的準備、電池電壓、溫度等,都有詳盡記錄。運用這些數據,我們可以從不同視角了解車的使用狀態,以及電池、電機的使用狀態。目前我們基于GB/T32960標準,監控和電池相關的數據一共有73項。鋰電池包括電流、電壓、單體詳細問題等;燃料電池包括一些基本信息,針對這些信息,可以準確描述用戶的需求是什么,針對這些需求對后續電池研發和技術方向提出突破和管理方向。

      動力電池故障診斷

      動力電池系統作為電動車輛的主要能量源,由于技術、工況和使用環境等原因,使它成為電動車輛主要故障源之一?,F在安全性成為了電動汽車發展所要面臨的首要問題。動力電池安全性成為國際性難題和研究熱點之一。

      我們基于大數據,運用國家監管平臺進行海量數據全面分析,現在相關的評價標準和分析算法已趨于成熟;通過高精度、高效率的故障預警分析算法,我們可以快速實時響應判斷故障發生概率,這其中包括了故障級別、故障類別、故障頻率、故障車型、故障原因等。

      基于大數據,我們還可以結合車企提供的基礎安全閾值,進行數據縱向和橫向比較挖掘,建立高安全性的動力電池系統遠程故障診斷體系;通過比較典型數據熵值變化,構建動力電池系統故障預警體系。

      我們通過故障診斷體系,對車輛運行狀態模型進行分類分析,對動力電池系統故障類型、故障位置、故障發生頻次進行系統性統計和精細化分析,提高電動汽車故障診斷效率及準確性。

      動力電池溯源管理

      基于現有大數據如何有效做監管,支撐后續的服務?

      現在節能環保說的比較多,尤其是在電池這塊面臨的問題比較多,包括如何回收利用、如何管理,如何做到信息共享,都需要關注。

      如果把電池生產過程、運動過程中更換信息能做到標準的信息匯總,就可以判斷每個單體電池如何處理、價值如何評估,對于后續的利用、分解都非常有利。

      另外,監控平臺還可以將電池、整車、用戶、回收等多層次的數據進行交互和分析。

      動力電池價值評估

      電池的梯次利用、回收利用如何定價?需要一些大數據的支撐,才能有效評估電池能量是什么狀態、功率是什么狀態、能夠應用到什么領域,這些也是我們接下來會研究的重點。核心還是基于大數據的方式,對電池健康狀態進行評估,然后才能支撐后續電池系統的應用。

      我們以萬公里動力電池容量衰退率為例,我們結合用戶的運行數據,采用50%-80%區間段內的里程數做萬公里動力電池衰退率比較。這段數據量是最大的,使用區間最多,在整個過程中的退化,對于用戶自身也是最關心的。

      我們選取2個廠家的4個車型做了結果分析,可以看出比較好的一款車萬公里衰退是1.4%,比較差的是8.2%。造成這種衰退率不僅僅是電池的問題,還有管理系統的問題,也會直接決定了電池在車上使用壽命和性能的發揮。

      實際續航里程和標稱里程方面,我們以實際消耗每度電所行駛的里程與標稱值作比較,比較結果為指標值。這個指標也會受到駕車習慣的影響,很多人開空調,就會導致用戶反饋數據結果變化。也就是說這個結果一方面和電池本身有關,另一方面也與環境適應性有關系。

      另外還有充電狀態開始的SOC值分布。這個數據可以反映駕駛員對新能源汽車里程和載客里程的信心指數,也可以反映充電站等基礎設施的建設情況。

      我簡單介紹到這里,謝謝。

      (根據嘉賓發言整理,未經嘉賓審閱)



    稿件來源: 電池中國網
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