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　　安全問(wèn)題重于泰山。行業(yè)數據顯示，今年前三個(gè)季度，中國新能源汽車(chē)產(chǎn)銷(xiāo)分別完成631.3萬(wàn)輛和627.8萬(wàn)輛，同比分別增長(cháng)33.7%和37.5%，市場(chǎng)占有率達到29.8%。隨著(zhù)新能源車(chē)銷(xiāo)量、保有量及車(chē)輛使用年限增加，新能源汽車(chē)安全事件發(fā)生率及復雜程度也逐漸增加。

　　在第八屆動(dòng)力電池應用國際峰會(huì )(CBIS2023)上，欣旺達系統集成部部長(cháng)翟冬，作主題為《大數據預警平臺在電池安全方面的應用》的演講，指出安全是行業(yè)的底線(xiàn)?！半姵刈鳛樾履茉雌?chē)的主要動(dòng)力系統，從某種程度上來(lái)講，它的安全決+定了整車(chē)安全的底線(xiàn)?！?/p>

圖為欣旺達系統集成部部長(cháng)翟冬演講

　　翟冬援引行業(yè)數據，2021年新能源汽車(chē)安全事故發(fā)生率約為0.03%。其中，在充電時(shí)產(chǎn)生的安全事故大概占25%，停放時(shí)是37.5%，自然行駛時(shí)候占32.1%。他指出，安全事件是行業(yè)面臨的挑戰，行業(yè)需要解決的是如何保證造出來(lái)的電池包是安全的。

01

疏堵結合的安全防護

　　據介紹，欣旺達做了很多基礎理論研究和安全驗證?！癟1時(shí)間從觸發(fā)安全問(wèn)題，到能夠檢測到安全事件基本是秒級時(shí)間。從T1到T2，第一顆電芯失效到內部產(chǎn)生熱蔓延大概是數十秒;如果沒(méi)有防護或者防護失效，可能在數秒到數十秒內整個(gè)包就產(chǎn)生熱蔓延?！钡远硎?，在極端惡劣的情況下，在數秒之內整個(gè)包就會(huì )達到無(wú)法控制的狀態(tài)。

　　據翟冬介紹，對于安全問(wèn)題，欣旺達的解決思路一個(gè)是疏，一個(gè)是堵。堵的方面，欣旺達在電芯層級、模組層級和系統層級都做了大量防護措施。在疏方面，欣旺達在預防安全上下足了功夫，搭建大數據平臺監控不同車(chē)輛電池的安全狀態(tài)。目前欣旺達在網(wǎng)運行監控的車(chē)輛接近20萬(wàn)臺，歷史累計車(chē)輛也將近百萬(wàn)臺，在電池安全數據方面有很多積累。

　　整個(gè)大數據基于三端?！败?chē)端基于整車(chē)提供的硬件平臺，通過(guò)T-box和云端設備能夠及時(shí)收集采集電池包相關(guān)數據?！钡远榻B道，欣旺達還會(huì )在云端基于大數據衰減機理分析和大數據方法進(jìn)行融合，對每一個(gè)電池包進(jìn)行差異性管控。

　　“電芯是一個(gè)化學(xué)品，每一秒都在變化，有可能前一秒電池表現都是ok，后一秒會(huì )產(chǎn)生安全事件。因此，建立差異化醫療檔案或者是數據記錄，對于整包安全分析非常重要?！钡远瑥娬{。同時(shí)欣旺達還會(huì )制定專(zhuān)項地面端檢測手段，或者對電池進(jìn)行維護。從而實(shí)現在車(chē)載段、云端和地端構建出三端結合的大數據分析系統。

　　上述整個(gè)工作是基于三個(gè)模型。一個(gè)是機理模型，主要用于分析電池壽命衰減、異常安全。另外是信號分析，從整車(chē)上收集到很多電池信號，包括電壓、電流以及溫度信號，會(huì )跟機理模型結合做安全評估。第三是數據發(fā)掘，可以用來(lái)評估除電芯安全之外整車(chē)的其他安全項?；诖丝梢宰鼍€(xiàn)上電芯老化預估，包括微短路監控、分鐘級或者小時(shí)級安全預警。

　　翟冬展示了一些歷史數據。針對電芯內短路或者異物導致電芯異常放電進(jìn)行安全預警，欣旺達安全方案可以做到提前半年以上，短的提前三四個(gè)小時(shí)識別出異常電芯?！爱斎蛔R別出異常并不是最難的，最難的是要做到能夠在識別的同時(shí)不誤判，這非?？简為撝翟O定和整個(gè)數據分析能力?！彼f(shuō)。

　　除了內短路的檢測之外，大數據還可以做電池SOC差異分析，“如何在小的差異里面，能夠把異常電芯識別出來(lái)，這個(gè)是我們當前以及以后要長(cháng)期做的工作?！钡远榻B，另外還可以對容量單體的異常進(jìn)行分析，與SOC原理基本一致，基于電池衰減模型，設定兩個(gè)階段值，用來(lái)做報警和最終判定。

02

全生命周期NP

　　除了預警電池包本身的安全事件，大數據還能做更多事情。比如，分析預警整個(gè)高壓回路。這包括預警整車(chē)端電機、電控的安全，對高壓回路內阻和溫度的異常進(jìn)行監控，通過(guò)安全邊界設定去判定某一車(chē)輛高壓回路是安全或者是異常。

　　通過(guò)大數據還可以做電氣件壽命分析?！罢?chē)里經(jīng)常會(huì )遇到電芯粘連或者Fuse的異常熔斷，但是通過(guò)數據發(fā)現在熔斷那一刻并沒(méi)有產(chǎn)生很大異常，我們發(fā)現熔斷是一個(gè)累積過(guò)程?！钡远榻B說(shuō)。

　　因此，欣旺達對熔斷器壽命做了一個(gè)預估模型，發(fā)現Fuse壽命跟它的使用時(shí)間、使用溫度和最高溫度的持續時(shí)間相關(guān)。當Fuse壽命達到壽命末期的時(shí)候，已經(jīng)出現明顯導通能力下降以及溫升異常，Fuse部分已經(jīng)熔斷接近壽命終點(diǎn)。

　　“我們的大數據模型，基本上可以識別94%左右的安全事件，熱失控檢出率可以做到88%以上?！钡远硎?，欣旺達大數據平臺對于整個(gè)系統目標，是要做到全生命周期NP，無(wú)熱失控，無(wú)熱蔓延，“這一塊還有很多路要走，當前我們已經(jīng)走在正確的路上”，他說(shuō)。