【汽车与环境】特来电副总裁鞠强:特来电充电网两级安全防护体系介绍

日期:2020-07-29 13:15:03 作者:guest 浏览: 查看评论 加入收藏

2018年12月7日-8日,以“创新驱动、技术引领”为主题的2018第六届“汽车与环境”创新论坛在上海·安亭正式举办。本次论坛完整覆盖汽车行业技术领域的研讨,旨在进一步促进整车企业与零部件企业之间对技术发展趋势的探讨、加强汽车行业专家之间的交流互动、增强整车与零部件企业的交流、搭建合作平台,通过活动促进汽车零部件产业创新转型升级、打造更具竞争力的整零协同创新关系,助力实现向汽车强国的转变。

青岛特来电新能源有限公司副总裁、首席科学家鞠强,在论坛上呼吁,新能源汽车的安全问题,一定不是某个厂家自己的事情,它一定是主机厂、电池厂、充电基础设施运营商,等全产业链共同参与、高度配合、努力面对、同舟共济的事情。安全问题如果持续发生,对这个行业其实会有毁灭性的打击。
以下是他在本次论坛上的发言:

青岛特来电新能源有限公司副总裁、首席科学家 鞠强

大家好!我是特来电的鞠强,今天演讲的主题是与充电安全有关,题目是:特来电充电网-两级安全防护体系介绍。

2018年,全国纯电动汽车燃烧的事情发生了几十起。今年9月26日,汽车工业协会、充电联盟召集全国主机厂、电池厂和充电桩生产厂家及运营商开了一个会,专门讨论新能源汽车的安全问题。会议上,很多厂家都在会议上做了汇报,我代表特来电从安全的角度也讲了一下,后来又专门去工信部装备司给部委领导汇报。我今天的内容基本上就是前一段时间讲的,但是时隔两个月,数据上发生了一些变化,这里我做了一些更新和修订。

我的内容一共有几个方面:特来电的基本情况、两级安全防护体系、数据分析、案例分析,最后是建议。

公司情况我简单介绍下。汽车加油要去加油站,要去三桶油那里;电车充电要去充电站,而充电站有公共站、专用站等的区分。这个图是充电联盟的最新数据,展示了对外公开运营的超过一千个充电桩的运营商情况。这个大表大家可以看一下,蛮有意思的。特来电是全国第一位,然后是国网、星星和普天,这四家都是全国性之的运营商,充电桩占了目前全国86%的市场。纵览全表的,我们会发现市场发展是非常不均衡的,第一名和最后一名差了两个数量级。这是一个基本的市场格局。

 

特来电是2014年7月份成立的,到现在四年半的时间,每年充电量都有一定的增长,今年7月2日累积充电量突破了10亿度,之后平均每28天充电量就增加1亿度,现在即将到了16亿度,注册用户数也突破了120万。

 

在12月初的时候,我从系统中拿的这个图,当时充电量是420万度,14万个有效的订单,每单平均是30度电。而到昨天(12月7日),则是充电量达到了500万出头,订单达到了17万笔。这是一个充电量的情况。

 

特来电在安全层面,做了两层防护。第一层我们叫CMS主动防护。大家都知道,电动汽车有三电,电机、电控和电池。对于电池而言,BMS就是它的大脑。大脑出了问题,就会行为紊乱。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的相关异常情况进行二次检测,如果发现BMS数据超出范围,甚至BMS死机,那么就会触发主动防护终止这笔充电订单,保证充电安全;同样,对于电池的温度过高、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。

 

在CMS基础之上,我们还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的分布式架构与组件,自主开发了相关的引擎、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。这个平台目前支撑着特来电每天14万笔订单、4.2TB的数据(不包含音频、视频等)、合计1.3PB的数据(一年),每天有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,以一个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,其中异常的数据会产生报警,如果触发了主动防护的指标之一,则会被停止充电。当某辆车在一段时间内,连续触发了主动防护(停止充电),那么这个行为将会被通知用户、运维岗与安全岗,进行相关的检修检测。

 

看一下特来电两级安全防护体系的总体防护情况。这是截止到12月1日,今年前11个月的情况,总订单数超过3800万笔,被主动防护掉的是37万出头,比例接近1%,每一百笔正常订单里面有一笔会在主动防护下被停掉,这里面涵盖了137个品牌,885种车型。

这是一个分车型的整体防护情况。车辆类型我们分为了乘用车、商用客车、商用货车。左面的柱状图和右边的表格,表达的是同一个内容。我们先看右边的表格,有四个列,第一个列是车型,第二个列是主动防护订单数,第三个是总订单,第四个是被主动防护的订单比例。比如商用货车,在特来电的充电桩一共充了158万次多的订单,其中主动防护订单数是17785个,有1.12%被防护了。对应到柱状图,橙色的1.12%是被防护的比例,蓝色就是被我们防护的订单数(下面几页和这个一样),这个橙色的被防护比例越低越好。整体来看,我们得出一个结论:乘用车的BMS稳定性和可靠性是最好的,商用客车其次,最差的是商用货车。

这些车型,少部分是车辆传给我的,大部分其实是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,计算出来的。这个猜车模型虽然准确度很高,但是还是有大量的车的充电曲线资料不完善,所以导致还有很多“未知”车型的数据。

 


下面看一下乘用车分品牌的情况,这里面我们可以看出越是订单基数大的厂家,BMS稳定性和可靠性越好;而订单基数少的这个排第一名的品牌,一共 10万笔,就被防护掉了5000笔,占比5%,相当于每20次充电里面有1次就防护掉了,这个质量是非常差的。这种情况,在某些BMS产品上,体现的很明显。

  

再看商用客车的情况,我们看到比乘用车要差了不少的,最高的被防护比例是12.43%,这意味着它充8次电就会被我停掉。

 

对于商用货车,当前主要以物流车为主,物流车这块看右边的表就可以看到,前十名被防护的比例几乎都在1%以上。

  

这三种类型的数据,被防护的订单数是分子,如果我们再观察总订单数这个分母,就会发现:如果分母不大的情况下,你的分子却又很大,说明货车的BMS的稳定性和安全性,质量还是令人堪忧的。

这个是我们分主动防护类型的情况,一共是35万笔订单,有BMS接触器开路故障,或者是主动防护电池整包过压,充电电流不匹配等情况。

 

看完了整体上的主动防护的情况,再看一下实际数字的分析。 

第一个例子是BMS数据超范围报警被我们终止了。什么意思?比如像检查体温,你的体温37、38可以,到了41度差不多,如果到70、80度的时候,肯定是温度计坏了,那就不能用了。同样道理,如果BMS传输的数据有明显的错误,这时候我一定认为BMS发送的其他相关指令和数据,也是不可靠的,所以这个时候我的CMS必须要接管过来,要把订单停掉。下面的图,都是在我们系统里面抓出来的实际数据,有SOC、需求电流、需求电压、单体最高电压、最高温度,这些数据明显都有问题,所以我必须要停掉它。

 

再看两例主动防护案例,武汉有一辆车无法启动充电,为什么?因为启动充电的时候发现有一个单体温度是205度,这个温度太高了,最后查出来是那一块的传感器怀了,报的温度有问题。但从安全的角度看,当时这个温度有问题了,但实际上BMS没报警。它不报警,这个时候的BMS的可信度,在我这里就要大打折扣了,再继续充电一定是有问题,所以主动防护必须要停掉它;第二个例子是电压异常,握手阶段BMS告诉我最高允许电压是65V,但实际充电时请求的却是610V,这时候也被我们防护了,它实际的问题是程序员把小数点标错了。 

再看三起烧车事故,经有关部门调查,最终原因判定为排除外部影响因素的电池自燃。

在做分析的过程中,我们重点考察了这三辆车的终止充电原因。两辆是单体电压达到目标值而终止,另一辆是故障终止且故障类型未知。

左边的图是两辆车的数据,6月1日一直拉到6月底,我发现这个车几乎每天都在充电,每次充电的结束原因都是单体电压达到目标值终止。每个单笔订单的结束原因,BMS认为是正常的,CMS也认为是正常的,但如果从这一个长的时间轴来看,这实际上恰是一个大问题。这意味着很可能电池的一致性是有严重偏离的,每次对这电芯都是过充,行驶时又是过放,这会加大内短路的概率。在某种情况下,这个电芯就会发生热失控,然后热失控蔓延,最后导致整个电池着火了。

第三辆车,终止原因报的是其他故障,BMS没有告诉我什么原因,反正是停掉了。

在分析三起事故的时候,我们认为,对于单体电压终止这个事情,如果把车辆的最近两年数据拉出来:每次充电时的最高的单体电压、这个最高单体的编号、停止时的SOC,拉三个曲线出来,如果发现是随时间逐步往下走的话,那我们就高度怀疑这个电池一致性是越来越差了。在充电应用层面上,我们就有义务告知用户,或者直接告诉主机厂,这个车可能会有安全隐患,建议你去解决;第二点,我们希望BMS在充电时能把一些更多的数据加给充电机。

可惜,这些数据现在还很不完整,所以我们也是强烈呼吁,主机厂、电池厂,能把这些数据开放给充电桩。

 

再看一个大数据防护的例子,SOC不变电量增加异常。这个名字的含义是充电过程中, SOC在低于70%的时候,如果持续了20分钟一直是有充电功率,温升也正常,但是SOC没有变化,那么就会被停掉。看一下今年的数字,一共发生了4459起。

   

找一个订单来看一下,有三个图,分别是电压电流曲线、功率SOC曲线和温度曲线。这个图中我们能看到,车充电的过程,SOC到了50%后,持续20分钟,一直有平均42KW的功率,温度也正常。折合充了14度电,但是SOC一直没有变,我们认为这里面可能是有一些问题的,或者是BMS的问题,或者是其他的情况。不管怎样,此时我认为这个车再充电是不安全的,所以我就停掉了。

 

再看单体电压达到目标值终止这个事情,全国一共发现了45488次。我们看一个典型的例子,7月28日到8月20日,不到一个月的时间,充电终止时的SOC从93%降到了74%,但是BMS传送的信息不全,我们没法做更多的分析。

 

对于整个行业,我们建议建立一套基于大数据的新能源汽车及电池全生命周期的追溯体系及专家系统。

主要有三点:第一针对充电安全建立不同等级的安全认证标准体系,重点从安全角度来讲,而且应该是一个强标。我们希望在标准层面明确电池企业、充电桩和主机厂在电动汽车方面的设计思路和需求。

第二个,我认为一定要打通车、桩和电池之间的信息通道,并且在标准层面进行明确,特别是涉及到电池充电安全的信息通道,包括唯一身份标识、身份认证的过程。我和一些主机厂聊过,大家都认为VIN很敏感,牵扯个人隐私,不能开放。其实对于VIN,从充电安全角度而言,本质上是希望利用这个唯一ID标识来标定这辆车,充电桩不需要知道这个车的真正身份证号码,我只需要知道你是一个独一无二的车就可以了。所以,主机厂可以把VIN加密,然后你告诉我它叫ABC。那么车子来充电的时候,我会知道历史上, ABC这辆车以前充电时什么表现,有什么安全报警,这次充电又是什么表现。我综合判定后,如果ABC这辆车确实有安全隐患,那么主机厂可以到自己的后台,把ABC解密,对应到自己的真实VIN,再做相关的动作即可,这样就有效的避免了这个敏感的问题。

第三点,我希望通过充电网建立每组电池的数据档案和专家库系统,做到主动防护和保护电池健康,主要目的是希望溯源,有助于分析安全问题。这个其实蛮复杂的,尤其牵扯到动力电池梯次利用,电池包拆解后,编号规则怎么办,模组的编号怎么写,都很复杂,还需要业界共同推动和解决。

另外,我一直有这样的呼吁,特来电建立了全国最大的充电网、数据量也是最大的、数据质量也是最好的,为了安全的事情,我们愿意把我们的大数据平台开放出去,我们也愿意把我们主动防护模型包括细节数字开放出去。现在一些数据我已经给某主机厂单独开了权限,它所有的车在特来电充电桩进行充电的数据,我都可以共享给它,我们自己做的分析报告也共享给他。我的出发点很简单,安全一定不是某个厂家自己的事情,它一定是全产业链高度配合、共同面对、同舟共济的事情。安全问题如果持续发生,对这个行业其实会有毁灭性的打击。

最后简单小结下,特来电的量级安全防护体系是1.0,明年会推出2.0。我们希望2.0推出时,能和整车、动力电池产生还有其他的充电桩运营企业合作,从产品设计、制造、充电、售后、运维等去全方面保证新能源汽车的安全健康发展。

谢谢大家!

留言与评论(共有 0 条评论)
   
验证码: