2020年12月23日，中國汽研成功舉辦《2020第三屆新能源汽車測試評價(jià)技術(shù)國際論壇》。中國汽研將持續(xù)為大家推送精彩演講實(shí)錄，本文為特來電大數(shù)據(jù)技術(shù)部部長潘博存帶來的《基于大數(shù)據(jù)的電動汽車充電系統(tǒng)安全評估》。

1 安全防護(hù)體系及思路之轉(zhuǎn)變

特來電對于充電安全的思考，主要在于數(shù)據(jù)與系統(tǒng)邊界，充電量較少時(shí)，充電安全邊界特征并不明顯，隨著充電量的增加，比如達(dá)到100萬次，系統(tǒng)的安全邊界將會逐漸顯現(xiàn)，當(dāng)充電量達(dá)到1000萬次，基于數(shù)據(jù)得到邊界和特征從而建立專家?guī)欤?dāng)充電量達(dá)到1億次時(shí)，基于工業(yè)大數(shù)據(jù)可以建立充電大數(shù)據(jù)，基于充電大數(shù)據(jù)可在車輛充電時(shí)進(jìn)行實(shí)時(shí)防護(hù)，提前檢測車輛的安全狀況，并告知用戶維修，保證車輛充電安全。

目前已在充電網(wǎng)上建立了兩層安全防護(hù)技術(shù)體系。下圖較形象的展示了車輛充電過程，相當(dāng)于一個(gè)運(yùn)行的充電安全防護(hù)過程，整個(gè)充電網(wǎng)規(guī)模大約40萬筆訂單。車輛每次充電時(shí) ，CMS設(shè)備防護(hù)模型和大數(shù)據(jù)防護(hù)模型會對包含了BMS、充電樁及車輛之間的信息流和能量流同時(shí)進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測，當(dāng)檢測到異常時(shí)，將會及時(shí)終止訂單，進(jìn)入異常訂單庫。

兩層安全防護(hù)架構(gòu)，首先基于充電網(wǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，如BMS數(shù)據(jù)、充電樁數(shù)據(jù)、用戶數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)建立充電大數(shù)據(jù)，并結(jié)合充電網(wǎng)歷史數(shù)據(jù)，包含車輛檔案（安全評分、電池健康評分、使用習(xí)慣評分）及車型檔案（安全評分、電池健康評分、使用習(xí)慣評分）建立兩層安全防護(hù)架構(gòu)：在設(shè)備側(cè)建立CMS主動防護(hù)層，包含單體過壓防護(hù)模型、電池過溫防護(hù)模型、溫差過大防護(hù)模型、溫升異常防護(hù)模型等；在大數(shù)據(jù)側(cè)建立大數(shù)據(jù)防護(hù)層，包含動力電池不均衡性模型、車輛電池壽命預(yù)測模型、充電行為模型和電池安全評分模型等。經(jīng)兩層安全防護(hù)檢測后將會對車輛做出安全決策，比如阻斷充電、報(bào)警通知、監(jiān)控評估等。安全決策完成后，運(yùn)營系統(tǒng)會持續(xù)跟蹤該筆訂單，并將整個(gè)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)反饋到模型，及時(shí)修正模型，保證模型的準(zhǔn)確度。

充電安全全生命周期管理流程為：充電時(shí)，兩層防護(hù)模型進(jìn)行防護(hù)，存在異常訂單時(shí)，一方面通過APP報(bào)警，或通過短信微信通知C端用戶、B端用戶、特來電運(yùn)營、主機(jī)廠、電池廠進(jìn)行車輛的維修，維修反饋結(jié)果同時(shí)反饋到防護(hù)模型；另一方面異常訂單發(fā)生后會更新到車輛、車型檔案，通過安全評價(jià)模型評價(jià)，識別高危車輛，進(jìn)行工單處理，以工單為抓手持續(xù)跟蹤車輛，發(fā)送安全防護(hù)報(bào)告至客戶端，維修完成后工單關(guān)閉，工單信息同樣會反饋到防護(hù)模型，建成了一個(gè)正向充電安全防護(hù)良性循環(huán)機(jī)制。

充電安全防護(hù)思路為：通過安全防護(hù)模型識別高危車輛，告知車輛維修。防護(hù)概括為雙軸兩側(cè)，即為時(shí)間軸空間軸，設(shè)備側(cè)平臺側(cè)，時(shí)間軸利用大數(shù)據(jù)云端的算力，關(guān)注變化趨勢；空間軸找不同；設(shè)備側(cè)接收充電參數(shù)、實(shí)時(shí)防護(hù)；平臺側(cè)下發(fā)充電曲線、長時(shí)間防護(hù)。防護(hù)的分類，比如從乘用車、商用客車、商用貨車，不同充電倍率，磷酸鐵鋰、三元、錳酸鋰、鈦酸鋰，老車和新車，不同地區(qū)這些維度去分析。

2 安全防護(hù)框架、模型及數(shù)據(jù)

安全防護(hù)的整體架構(gòu)如下圖，理論依據(jù)分為規(guī)?；妱悠嚢踩潆婈P(guān)鍵技術(shù)及裝備研究，智能充電網(wǎng)與配電網(wǎng)，分布式能源的融合技術(shù)研究，基于云技術(shù)的充電網(wǎng)互聯(lián)互通數(shù)據(jù)平臺的研究。系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)分為充電設(shè)備，充電管理，協(xié)同調(diào)度，平臺服務(wù)?；诔潆姲踩矫娴妮敵?，有特來電主導(dǎo)或參與的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

基于充電過程數(shù)據(jù)對充電安全風(fēng)險(xiǎn)分析，數(shù)據(jù)的范圍包括縱向時(shí)間維度、橫向同車型擴(kuò)展數(shù)據(jù)范圍；數(shù)據(jù)的變化包括過程數(shù)據(jù)的梯度變化、過程數(shù)據(jù)的變差；數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)是數(shù)據(jù)間的相關(guān)約束關(guān)系。

基于正態(tài)分布的充電指標(biāo)異常檢測方法：在正態(tài)分布中，區(qū)間（μ-3σ,μ+3σ）是隨機(jī)變量X實(shí)際可能的取值區(qū)間，X落在該區(qū)間以外的概率小于千分之三，在實(shí)際問題中一般認(rèn)為這種事件是不會發(fā)生的，如果變量屬于這千分之三，即是異常點(diǎn)。在基于正態(tài)分布的充電異常檢測中，“變量”可以是最高溫度、最大溫差、溫升速率、SOC速率、單體最大壓差等指標(biāo)，樣本數(shù)據(jù)來自相同地區(qū)信息、相同車輛型號信息、相同時(shí)間信息的充電記錄。

異常檢測舉例：大數(shù)據(jù)分析指標(biāo)的變量，可以是最高溫度、最大溫差、最大溫升速率、電池壓差、最大SOC速率等指標(biāo)，樣本數(shù)據(jù)來自相同地區(qū)信息、相同車輛型號信息、相同時(shí)間信息（每天或每月）的充電記錄。正態(tài)分布N(μ，σ2)由均值μ和標(biāo)準(zhǔn)差σ唯一決定的分布。根據(jù)樣本數(shù)據(jù)估算出均值u和標(biāo)準(zhǔn)差σ，樣本數(shù)為n，公式如下。

3 安全防護(hù)應(yīng)用

安全評價(jià)，目前已實(shí)現(xiàn)平臺下每輛車的各個(gè)電池指標(biāo)評分，形成了車輛得分檔案，為車輛的定性和定量評價(jià)提供依據(jù)：平臺根據(jù)各項(xiàng)指標(biāo)得分識別高危車輛；根據(jù)車輛得分可以協(xié)助客戶對車輛進(jìn)行分類管理、分批次更新；車輛得分可以讓用戶簡單直觀感受車輛安全狀況。

安全防護(hù)產(chǎn)品，比如公交專屬安全報(bào)告；充電防火墻，客戶可按照城市、充電站、品牌、車型、車牌號、賬號、VIN等維度，在不同范圍內(nèi)限制不同車輛充電，限制SOC值可自由設(shè)置。利用“安全防火墻”功能可以限制/禁止高危車輛充電，限制/禁止某車型車輛充電，子公司自行設(shè)置本城市限制策略，限制/禁止某高危電站所有車輛充電。目前已經(jīng)做出的要求包括已統(tǒng)一對全國經(jīng)常燒車的5個(gè)高危車型和3個(gè)品牌全系車型進(jìn)行限制；對加油加氣站周圍50米電站進(jìn)行充電限制。

平臺可為C端用戶進(jìn)行車輛故障的彈窗和亮燈預(yù)警，同樣，可以為C端用戶展示車輛安全檔案、車輛近期的關(guān)鍵指標(biāo)表現(xiàn)情況，用戶可以實(shí)時(shí)查看車輛安全狀態(tài)分析。

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