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特来电铸造两级安全防护体系 保护电动汽车充电安全

来源::网络整理 | 作者:管理员 | 本文已影响

  9月26日,全国最大的充电桩运营企业——特来电中国汽车工业协会组织“全面提高新能源汽车安全性专题会议”上,公布了大数据云平台对今年以来两千多万次充电过程的安全监控和防护情况。数据涵盖137个汽车品牌、885个车型,总计触发25.8万次主动防护(主动终止充电),占比1.04%根据海因里希事故法则,估计预防避免了20~25起重大事故。

以下为报告全文

一、特来电基本情况

特来电铸造两级安全防护体系 保护电动汽车充电安全

中国汽车充电联盟最新数据显示,在全国规模化运营商充电桩总量排名中,特来电以114627个充电桩排名第一位。

从2014年创建,到2018年9月27日,特来电累计充电量突破13亿度,日均充电量达到360万度,注册用户数突破100万。

二、特来电两级安全防护体系

  (一)CMS主动防护

特来电铸造两级安全防护体系 保护电动汽车充电安全

电动汽车有三电,电机、电控和电池。对于电池而言,电池管理系统(BMS)就是它的大脑。大脑出了问题,行为就会紊乱。

在BMS控制整车充电行为的同时,特来电CMS主动防护技术会针对BMS的异常情况进行二次检测,一旦发现BMS数据超出范围,甚至BMS死机,就会触发主动防护终止充电订单行为,保证充电安全;此外,电池的温度过高、过低,增长过快,电压过高、过低等情况,也会触发主动防护及时终止充电订单,保护充电安全。

特来电CMS主动防护技术体系包含了11技术指标:充电电压不匹配、控制器通信故障、电池过温、电池低温、电池温度异常、电池过充、BMS接触器开路故障、BMS数据超范围、电池端口电压异常、电池单体过压、电池整包过压。

  (二)大数据安全防护

特来电铸造两级安全防护体系 保护电动汽车充电安全

在CMS基础之上,特来电建立了基于大数据的第二级安全防护体系。

特来电大数据平台是搭建在云基础设施之上,基于Hadoop分布式架构与组件,自主开发了相关引擎、工具和子平台,支撑主动防护、电池健康、智能运维、实时运营分析等大数据应用。平台目前支撑着特来电每天12万笔订单、3.5TB的数据(不包含音频、视频等)、40亿次的调用交互。

电动汽车在充电桩上充电时,一方面有能量的流动,一方面有数据的流动。充电时产生的数据,包括电池的单体电压、最高/最低温度、需求电压/电流、SOC等,以比较高的频度经过采集、清洗,最终被存储到大数据平台上。这些数据,经过机器学习算法的训练与校准,形成了针对单用户单车的模型,也形成了分品牌分车型的模型,涵盖了安全、健康、经济和运维四个维度。

每笔充电数据,在大数据平台都会被甄别,其中异常数据会产生报警,一旦触发主动防护11指标之一,会被停止充电。当某辆车在一段时间内,连续触发了主动防护(停止充电),行为将被通知用户、运维岗与安全岗,进行相关的检修检测。

特来电愿把这些分品牌分车型的数据,以及安全模型、健康模型、经济模型和运维模型,与主机厂、电池厂一起分享,以协同多方力量做更深入分析。

  三、特来电安全防护数据分析

特来电铸造两级安全防护体系 保护电动汽车充电安全

2018年至今,特来电总充电订单数2485万笔,基于大数据防护体系,采用11种主动防护模型,涵盖137个汽车品牌、885种车型,总计触发了25.8万次主动防护(终止充电),占比1.04%。根据海因里希事故法则,估计预防了20~25起重大事故。

  (一)分车型主动防护分析

特来电铸造两级安全防护体系 保护电动汽车充电安全

商用电动货车的市场刚刚起步,充电订单的总数与商用客车、乘用车相比,几乎差了一个数量级,但是被防护比例却高居前位100笔订单中就有接近2笔被主动防护终止充电,充分表明其BMS的稳定性和可靠性亟需提升。

有大部分车型未知,主要是因为车辆充电过程中,大部分车辆的BMS没有按照国标传递车辆唯一识别码(VIN)。特来电根据充电过程中产生的数据,利用监督式学习中的决策树C50算法,训练“猜车”模型,计算车型信息,得出来的结果在手机APP端与用户互动确认或者不确认猜车结果,都会反馈给模型进行优化。目前,基于该模型的猜车准确度达到了99%。

(二)分品牌的乘用车主动防护分析

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