关于特来电充电网两级安全防护体系的详细介绍_技术

在近日举办的相关论坛上，青岛特来电新能源有限公司副总裁、首席科学家鞠强对特来电充电网－两级安全防护体系进行了介绍。

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。