新能源汽车大数据视角下的动力锂电池

5月22日，“2018第一届新能源汽车及动力电池(CIBF深圳)国际交流会”在深圳会展中心举行国家新能源汽车大数据联盟副秘书长刘鹏在“新能源汽车专场——识·新政策下车电携手的变革之路”主题论坛上发表演讲。

以下是演讲内容：　　国家新能源汽车大数据联盟副秘书长刘鹏　　今天我主要从大数据角度与大家谈谈下电动车动力电池的问题，主要讲4个方面　　新能源汽车大数据　　现在我们平台监督的车辆有88.3万辆从2017年1月1日开始，新能源汽车接入平台需要满足一定的要求，包括必须是近半年时间所，卖出的车辆。

在这88万辆车里，日均在线车辆是49.8万辆，充电次数是16万次，日均行驶里程1200万公里，平均每天20公里的行车里程　　我们平台对车辆运行过程中的实时位置信息、电池基准数据状态信息等都有监测，包括车速、电池的准备、电池电压、温度等，都有详尽记录。

运用这些数据，我们可以从不同视角了解车的使用状态，以及电池、电机的使用状态目前我们基于GB/T32960标准，监控和电池相关的数据一共有73项锂电池包括电流、电压、单体详细问题等;燃料电池包括一些基本信息，针对这些信息，可以准确描述用户的需求是什么，针对这些需求对后续电池研发和技术方向提出突破和管理方向。

　　动力电池故障诊断　　动力电池系统作为电动车辆的主要能量源，由于技术、工况和使用环境等原因，使它成为电动车辆主要故障源之一现在安全性成为了电动汽车发展所要面临的首要问题动力电池安全性成为国际性难题和研究热点之一。

　　我们基于大数据，运用国家监管平台进行海量数据全面分析，现在相关的评价标准和分析算法已趋于成熟;通过高精度、高效率的故障预警分析算法，我们可以快速实时响应判断故障发生概率，这其中包括了故障级别、故障类别、故障频率、故障车型、故障原因等。

　　基于大数据，我们还可以结合车企提供的基础安全阈值，进行数据纵向和横向比较挖掘，建立高安全性的动力电池系统远程故障诊断体系;通过比较典型数据熵值变化，构建动力电池系统故障预警体系　　我们通过故障诊断体系，对车辆运行状态模型进行分类分析，对动力电池系统故障类型、故障位置、故障发生频次进行系统性统计和精细化分析，提高电动汽车故障诊断效率及准确性。

　　动力电池溯源管理　　基于现有大数据如何有效做监管，支撑后续的服务?　　现在节能环保说的比较多，尤其是在电池这块面临的问题比较多，包括如何回收利用、如何管理，如何做到信息共享，都需要关注　　如果把电池生产过程、运动过程中更换信息能做到标准的信息汇总，就可以判断每个单体电池如何处理、价值如何评估，对于后续的利用、分解都非常有利。

　　另外，监控平台还可以将电池、整车、用户、回收等多层次的数据进行交互和分析　　动力电池价值评估　　电池的梯次利用、回收利用如何定价?需要一些大数据的支撑，才能有效评估电池能量是什么状态、功率是什么状态、能够应用到什么领域，这些也是我们接下来会研究的重点。

核心还是基于大数据的方式，对电池健康状态进行评估，然后才能支撑后续电池系统的应用　　我们以万公里动力电池容量衰退率为例，我们结合用户的运行数据，采用50%-80%区间段内的里程数做万公里动力电池衰退率比较。

这段数据量是最大的，使用区间最多，在整个过程中的退化，对于用户自身也是最关心的　　我们选取2个厂家的4个车型做了结果分析，可以看出比较好的一款车万公里衰退是1.4%，比较差的是8.2%造成这种衰退率不仅仅是电池的问题，还有管理系统的问题，也会直接决定了电池在车上使用寿命和性能的发挥。

　　实际续航里程和标称里程方面，我们以实际消耗每度电所行驶的里程与标称值作比较，比较结果为指标值这个指标也会受到驾车习惯的影响，很多人开空调，就会导致用户反馈数据结果变化也就是说这个结果一方面和电池本身有关，另一方面也与环境适应性有关系。

　　另外还有充电状态开始的SOC值分布这个数据可以反映驾驶员对新能源汽车里程和载客里程的信心指数，也可以反映充电站等基础设施的建设情况免责声明：本文来源：[中国传动网]的所有文字、图片、音视和视频文件，版权均为中国传动网(www.chuandong.com)独家所有。

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