婁忠良：北汽新能源電動汽車和動力電池大數(shù)據(jù)應用研究

北汽新能源汽車工程研究院工程部部長 婁忠良

我今天主講的題目是“北汽新能源電動汽車和動力電池大數(shù)據(jù)應用研究”，分三部分：

一，北汽新能源公司及產(chǎn)品介紹。

北汽新能源是專注于純電動汽車制造與研發(fā)的企業(yè)，北汽新能源公司成立于2009年，2010年首批轎車下線，2012年首批純電動出租車示范運營，到2013年的時候首批實名私人用戶上牌，2014年完成了股份制改造，到2017年5月份，就是今年5月份，公司累計銷售純電動汽車突破了10萬臺，純電動汽車的銷量連續(xù)三年排名全國第一，汽車主要銷往全國絕大部分的省份和城市。截至到5月17日凌晨零點的時候，累計行駛總里程達到了8.72萬億公里。

我們在國內(nèi)建立了九大工程中心，海外有六大研發(fā)中心，主要是在德國、巴塞羅那、都靈、東京、硅谷、底特律研發(fā)中心，打造全球領先的新能源汽車價值鏈。

北汽新能源擁有目前國內(nèi)最全的純電動汽車產(chǎn)業(yè)線，我們公司現(xiàn)在已經(jīng)形成了十余條產(chǎn)業(yè)線，形成純電動汽車產(chǎn)業(yè)群，有EV、ES、EU、EX、EC、Arcfox等系列產(chǎn)品，未來將繼續(xù)推出高性能、高競爭力的全新車型，構(gòu)建產(chǎn)品“夢之隊”。我們將在2019年推出400公里、500公里、600公里的新車型，明星車型EV系列，持續(xù)銷量領先并獲得2015年中國汽車工業(yè)的獎項。

我們新能源公司銷售如此龐大數(shù)量的車輛，意味著我們擁有著巨大的數(shù)據(jù)庫，如何利用這些數(shù)據(jù)，把這些數(shù)據(jù)的價值挖掘出來，我們公司在前幾年已經(jīng)開始布局，開始建立大數(shù)據(jù)中心。首先簡單的介紹一下我們公司的大數(shù)據(jù)中心一些信息，首先我們的大數(shù)據(jù)中心支持10萬臺車輛存儲、2萬車輛并發(fā)監(jiān)控，主要涉及到四個方面，電動車預警監(jiān)控管理、保姆式服務體系支持、整車設計、研發(fā)數(shù)據(jù)積累、示范運營車輛監(jiān)控保障等。

我們也做了一些對標，跟特斯拉企業(yè)的對標，我們發(fā)現(xiàn)特斯拉之所以成功，大數(shù)據(jù)分析起到了非常重要的作用。特斯拉將大數(shù)據(jù)分析應用于設計研發(fā)、生產(chǎn)管理產(chǎn)量質(zhì)量監(jiān)控、服務維修、用戶習慣等方面，最終打造出的電動車用戶體驗大大超出了傳統(tǒng)汽車和其他的電動車。特斯拉的大數(shù)據(jù)應用的案例有，超級充電樁布局，汽車各零部件質(zhì)量監(jiān)控和改進，汽車主要零部件實時預警系統(tǒng)，定位用戶群體、提高推廣效率，實際剩余里程的一些估算等，工廠庫存以及生產(chǎn)線部件供應預測。

我們公司業(yè)務聚焦是以服務北汽新能源全價值鏈環(huán)節(jié)為目標，以大數(shù)據(jù)應用為核心，基于北汽新能源多年的遠程監(jiān)控數(shù)據(jù)積累和運營經(jīng)驗，開展以具備數(shù)據(jù)前置整理、駕駛行為識別、車況診斷、評價體系、擴展研究為核心業(yè)務的大數(shù)據(jù)分析業(yè)務，縱向細化業(yè)務領域，橫向拓展業(yè)務研究范圍。

我們業(yè)務規(guī)劃主要包括四個方面，售前、研發(fā)、售后、O2O的金融服務等。

首先是售前服務，以服務售前為目標，結(jié)合現(xiàn)有分析和規(guī)劃手段，建立數(shù)據(jù)庫，積累沉淀，同步，應用大數(shù)據(jù)技術，開展用戶畫像等大數(shù)據(jù)分析業(yè)務，拓展業(yè)務研究范圍，簡化工作量，提高效率，服務產(chǎn)品前沿。主要案例策劃有，定位目標銷售群體，潛在購車客戶畫像。定位用戶廣告群體，提高推廣效率。構(gòu)建市場調(diào)研數(shù)據(jù)庫，積累沉淀。4S服務區(qū)域與客戶群體分析。工廠庫存以及生產(chǎn)線部件供應預測等。

第二，服務研發(fā)。以服務產(chǎn)品研發(fā)為設計目標，結(jié)合整車控制系統(tǒng)級開發(fā)流程，基于現(xiàn)有北汽新能源多年的遠程監(jiān)控數(shù)據(jù)積累和營運經(jīng)驗，分析目標車型、目標區(qū)域、目標批次車輛的異常，故障預測、續(xù)航里程、電池一致性等問題，開展以具備數(shù)據(jù)前置、故障診斷、預警、駕駛行為識別、車況診斷、評價體系、擴展研究為核心業(yè)務的大數(shù)據(jù)分析業(yè)務，服務于產(chǎn)品設計。大數(shù)據(jù)應用策劃案例有，電動汽車典型的故障分析與預警，行駛里程預測，駕駛行為與能耗的關聯(lián)分析，擁堵工況與能耗的關系自適應，重要零部件健康度分析，電池單體生命周期內(nèi)的一致性變化規(guī)律分析。

第三，服務客戶。以服務客戶為目標，聯(lián)通現(xiàn)有體系，整合資源，分析目標車型、目標地區(qū)、目標客戶、目標群體的車輛使用情況，開展以故障遠程診斷與預警、車輛保養(yǎng)與提醒、客戶問答解答、車聯(lián)網(wǎng)i—Link運營服務為核心的大數(shù)據(jù)分析業(yè)務，服務客戶。

第四，O2O的金融服務。以車為核心，以大數(shù)據(jù)分析為業(yè)務載體，以數(shù)據(jù)應用進行多維度的業(yè)務滲透，創(chuàng)造以“車—社會—人”為核心商業(yè)生態(tài)圈的整體業(yè)務平臺，使得大數(shù)據(jù)分析業(yè)務正項服務O2O金融領域、車輛運行等增值服務，反向應用車載電子開發(fā)設計前瞻技術業(yè)務預見與規(guī)劃。通過信息化平臺打通經(jīng)銷商的幾個不同業(yè)務的模塊，發(fā)揮協(xié)同效益，提高效率，降低成本，借助信息化平臺和已有客戶，吸引第三方的汽車售后服務商，充分利用社會資源打通產(chǎn)業(yè)鏈，進行產(chǎn)業(yè)聚集，增加對多產(chǎn)品、多廠商、多服務的支持，提供一站式服務，增加車主的黏性。信息化平臺對接互聯(lián)網(wǎng)，互聯(lián)網(wǎng)的車主、行為、經(jīng)銷商的板塊數(shù)據(jù)整合等形成大數(shù)據(jù)，創(chuàng)新業(yè)務模式，增加新的業(yè)務營銷。

大數(shù)據(jù)的主要價值有：

第一，管理價值。依托自主研發(fā)的大數(shù)據(jù)分析應用中心，從戰(zhàn)略上提升大數(shù)據(jù)管理與應用高度，確立數(shù)據(jù)資產(chǎn)的概念，分析企業(yè)各價值鏈環(huán)節(jié)的業(yè)務大數(shù)據(jù)，提升科學決策和企業(yè)運營效率。

第二，研發(fā)價值。依托自主研發(fā)的大數(shù)據(jù)分析應用平臺，實現(xiàn)專業(yè)化的數(shù)據(jù)生產(chǎn)和加工，提高大數(shù)據(jù)分析落地效率，實現(xiàn)產(chǎn)品快速迭代。

第三，市場價值。產(chǎn)業(yè)鏈多點滲透布局，數(shù)軟結(jié)合，多維度數(shù)據(jù)融合，向車主經(jīng)濟+車經(jīng)濟的雙模式轉(zhuǎn)變，實現(xiàn)數(shù)據(jù)增值產(chǎn)出。

因為我們有一個大數(shù)據(jù)中心，我們基于現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)中心，對電動汽車和電池大數(shù)據(jù)這方面做了一些應用研究。

首先，千輛級電動汽車運行規(guī)律研究。主要內(nèi)容包括電動出租車，私家乘用車應用規(guī)律研究，電動汽車充電規(guī)律研究，電動汽車用戶用車規(guī)律研究等等這四方面的研究內(nèi)容。我們分析了北京市共計83輛出租車為期一年的數(shù)據(jù)，共21844車天的56849次出行，分析出租車的出行和充電效率。我們得出以下結(jié)論，平均單次出行里程6.21公里，平均單次出行時間160分鐘，平均單日出行里程11.2公里，平均單日出行時間427分鐘，單日出行里程增加，峰值在100公里左右，80%的天數(shù)單日出行里程在168公里以內(nèi)。出租車在春季和秋季出行里程較少，在冬季出行較多。平均近2天一次快充，平均1天進行一次慢充。

我們對私家車也做了一些分析，也得到一些結(jié)論，短途出行充電量集中在20%—50%之間，中途出行和長途出行集中在60—80%，其中中途出行的峰值比長途出行更小一些。

對電動汽車工況也做了一些分析，因為電動汽車的對標工況是整車設計、控制與管理的一些基礎，中國目前使用的工況為歐洲工況，與中國的實際工況有所差異，目前我國已有大量的電動汽車運行數(shù)據(jù)，基于這些數(shù)據(jù)提取符合中國實際情況的工況，將使電動汽車的設計和性能評價與市場實際表現(xiàn)更為符合。

我們通過一些處理方法得出了四種典型的工況，郊區(qū)工況、嚴重堵塞工況、一般城市工況和堵塞工況。

第三個是基于大數(shù)據(jù)的電池容量估計。因為電動車實際使用大多數(shù)時間都不可能完整的滿充滿放，難以直接評價電池的衰減情況，我們通過自己的一些自主開發(fā)的研究方法，做了一些數(shù)據(jù)分析。我們通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，磷酸鐵鋰電池兩年的容量變化情況，我們這個方法直觀定量的描述了動力電池的衰減，我們也做了一些實際的驗證，通過驗證我們發(fā)現(xiàn)這個研究方法與實際的誤差在2%左右。

第四，基于大數(shù)據(jù)的電池溫度分析。我們通過分析通州出租車、廈門出租車，同一時間的電池最高溫度和最低溫度，我們得出了通州出租車電池極低溫度、電芯極高溫度，我們通過這些分析可以為熱管理系統(tǒng)、電芯壽命選型提供一些重要的依據(jù)。

第五，基于大數(shù)據(jù)的一致性分析。隨著電動汽車運行里程和時間的增加，由于各單體自放電、容量衰減、內(nèi)阻增加的差異性，單體一致性會有所變化，最直觀最簡單的就是反映在壓差上，我們對壓差進行了一些分析，左圖是單體電壓差隨里程的變化，右圖是動態(tài)充電末端電壓，可以看得出來，我們可以通過這種分析直接定位到BMU問題，提醒客戶維修。

第六，故障預警。通過嵌入故障診斷邏輯或進行歷史故障數(shù)據(jù)的學習，實現(xiàn)故障預警功能。通過一些數(shù)據(jù)也能分析出電池松動大數(shù)據(jù)，就是說可以知道現(xiàn)在車有什么問題，需要維修或者其他情況的。

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