2020中國汽車工程學會年會暨展覽會（SAECCE 2020）於2020年10月27-29日在嘉定上海國際汽車城-上海汽車會展中心舉辦，匯聚汽車及相關行業的企業高層、技術領軍人物、資深專家學者、廣大科技工作者。10月29日，深圳格瑞安能科技有限公司總經理姜久春在本次大會上發表了主旨演講。
以下為演講實錄：
我給大家報告一下我們最近在做的一些關於電池狀態的情況，我的報告主要講電池安全的一些內容，實際是狀態評估和安全的內容，這個報告主要是講安全。
起火的事情就不多說了，昨天剛剛質監總局又召回了1000多輛車，那個是由於電池製造缺陷造成的，但是事實上發現電池沒有問題的時候它也有很多起火的事件，這是最麻煩的事情。我們國家包括全世界在定的規範標準，實際上電池準入和電池退役的標準都是有的，但是使用過程當中這個標準到目前為止仍然是空缺。對這個電池當前的狀態，使用狀態還有一些安全狀態也是一個空缺的，我們想在這方面做一些事情。
我們對能夠拿得到數據的起火原因進行了一個統計，可以看到左邊的像進水濫用佔了23%，碰撞佔了19%，這些其實無法從數據角度來解決這個問題，但是從電池角度有58%是由於電芯的原因造成的，我們對電芯裡面做了一個分析，能夠明顯看出電芯有問題的，包括電芯在起火之前有明顯異常的，或者跟其他電池相比，或者前面有人提到過明顯有一些異常，包括內短路演化的過程只佔了30%不到，剩下70%是沒有任何徵兆的電池就突然猝死了，就得了心臟病直接就死掉了，所以如何解決這58%的問題，其實是現在整個產業界面臨的一個非常大的問題。這58%我們認為可能是電池一些生產製造缺陷，無論過程控制怎麼樣，總有一些缺陷電池會出來，這些缺陷電池在正常使用過程中實際上沒有表現出什麼異常，但是可能會有一個偶然的觸發因素造成了這個電池突然發生內短路，這是很大的一個原因。
另外一個就是電芯的異常老化，電池從容量和內阻來說，從百分之百衰減到95%，但是有一些電芯的衰退規律和其他電芯不一樣，我們稱之為異常老化，就是這個老化的特徵跟別的不一樣，我們知道電池實際上是電化學反應的一個過程，它的衰退也應該遵循一個統計學的規律，如果跳出這個統計學的範疇的話這個電芯會發生異常，包括鋰離子正極材料、負極材料怎麼損失，如果跟別的不一樣，這個電池我們就定義為異常老化，但是從外特性來看沒有什麼差別，也可能會造成猝死。我們想就能不能通過大數據云端監控平臺的數據結合地面的還有一些新的分析方法能不能解決一些問題。
我們現在給出了一套解決方案就是通過車載的電池管理系統BMS還有雲端還有地面檢測相結合的再用動力電池安全預警，從雲端來看我們主要就是收集車載數據進行大數據分析，然後預測中長期起火風險以及為短期預警提供數據支持，現在其實面臨的最大一個問題還是數據質量的問題，前面的有國標10秒，其實很多廠家的數據質量還是存在一定的問題，我們通過慢慢規範起來，提供一些能夠滿足需求的數據的話，就可以給所有車建立一個醫療檔案。雲端有很多車載數據，實際上可以做一些閾值，建立閾值是沒有問題的。如果在雲端發現電池有一些問題，比如說異常衰退或者是有起火風險就會指定到定面來做精確檢測，對運營車輛可以做定期的檢測，我們後面參加了標準對運營車輛要提出要定期對車輛進行體檢，非運營車輛收集了數據之後如果有起火風險可以到地面做精確檢測，上面是一個體檢，到地面就是一個精確檢測，我們也研發了電池安全檢測設備，可以對這個電池進行判斷有沒有起火風險。
在車載端我們也在考慮，現在基本都是10秒的數據，我們也在研究如果這個數據頻率從10毫秒到1秒到10秒對安全預警會有什麼樣的影響，我們希望在BMS側還有TBox側和雲端做不同的算法，在B MS和Tbox我們結合了變速器的方法，這塊我們正在做一些研究工作，我們想把數據頻率做上去，我們也在做分析。從長期來看是按月來進行預警的，包括實現對異常老化電池的識別，通過的手段就是大數據加上地面檢測兩者相結合起來的。
前面很多老師在講怎麼描述健康狀態，實際上就是通過正極材料、負極材料、鋰離子的損失，甚至可以把電解液的衰退加進去，就重新建這樣一個表徵方法，而不能單純用容量和內阻來描述電芯，就找不到異常老化的電芯了。所以用這個來描述它，但是這裡面難點就是剛才北理工熊瑞課題組他們在用充電片段來解決能夠識別電池老化的參數，那個工作非常有意義，就是在工程上是可以實現的。如果沒有充滿放光就很容易得到，但是實際上做不到，我們就用充電片段獲取數據就可以得到一個健康表徵的方法，把每個電芯就知道了，就可以判斷這組電池裡面電芯一致性是否存在問題。我們通過這種方法，通過大數據和地面檢測的方法就可以在早期識別出一些異常衰退的電池，這些異常衰退的電池避免出現熱失控，這個方法也可以給檢修提供一個支撐。
現在很多電芯廠的檢修都是靠技術人員在支撐著，我們只要有雲端數據加上地面檢測設備工人就可以去操作了，可以大幅度降低企業的維護成本，並且能夠識別出異常電池。在中期主要是識別未短路的電池，有一些鋰枝晶是慢慢長起來的，所以它的變化是有跡象可循的，你會發現一些特徵，這個電池在慢慢的可能會出現內短路。我們的辦法就是通過地面檢測還有電池管理系統也在做，但是其實這個微短路是一個演化過程，很多是出現微短路但是很快就熱失控了，現在的方法需要時間才能判別出來，也有可能會發生漏報的問題。
我們通過地面設備就做了一個主動檢測方法，原來都是靠被動的方法，就是靠電壓來測量，我們如果在地面設備可以用主動檢測方法，再施加一個激勵，這樣就避免漏報。最後一個就是提到58%裡大概有70%是沒有任何徵兆的電芯，這些電芯怎麼辦？我們就用基於信號分析的一個短路預警，因為我們能夠對電壓和電流進行採樣，我們對信號做一個分析和處理，我們做了7個參數，用這7個參數來描述電芯是不是有問題，現在我們能做到誤報率比較低，對於車廠來說或者對於應用者來說漏報並不危險，反而是誤報非常危險，因為誤報多了一個是增加人的心理負擔，另外一方面就是一旦誤報之後維護成本太高了，我們現在是可以一定程度上識別出一些突然死亡的電芯，我們現在也在做把它嵌入到BMS裡面，也把它嵌入到TBox裡面，我們就構建了長期、短期、中期的安全方法。
來看幾個例子，這是我以前做的，這個電芯在這兒，我自己建了一個指標體系，從容量來看，這個電芯和其他電芯差不多，但是我做分析這個地方明顯這個電芯出現了一個嚴重的問題，在這兒除了一個峰，這個電芯就是在負極上會有問題，可以把這個電芯通過我的指標找出來，這個電芯有內短路風險就可以把它挑出去做維修或者替換。另外就是關於容量跳水的問題也是這樣的，其實剛才有人講容量突然衰退了，突然衰退有很多原因，異常衰退也會出現容量跳水，我們用這個方法也可以預測出來這個電池容量要跳水了，所以我們也可以診斷出來。
這是一個實際著火的例子，從這個前端來看，藍的和黃的他們兩個距離比較近，然後越來越寬，說明這兩個電芯偏差越來越大，實際上畫的是電壓，但是實際上做的時候是用SOC來做的，因為電壓會存在一些問題，從這個過程到這兒，從一開始來做這個變化的大概用了七天的時間，我發現這個電芯已經開始有微短路，最後把它識別出來，提前五天識別出這個故障，這個車最後還是著了，這種情況並不多。
另外就是用信號分析的方法，從這兒可以看出這兩個黃的是明顯高的，其實有一些異常衰退的電芯放到這裡面也會有高的，但是在用異常衰退和一致性分析的時候把它去掉了，沒有風險，而這個一致性分析沒有問題，異常老化也沒有問題，這個電芯由於它發生衰竭，所以這個電芯有可能起火，我們把這個電芯找出來了，這個是提前了三個小時。
還有一個我們是提前了100秒預測出來，但是沒有意義了，主要原因在於數據的頻率不夠，他們給我數據是30秒和10秒，如果能夠給我1秒數據我可能會提前10個小時就能把它判斷出來。
做了一個盲測，從國家拿了16輛車的數據，這個樣本數不夠，但是有7輛車發生了事故，是30秒/次，我最後判斷出來是5輛車異常，因為我不知道最後是哪輛車最後起火了，最後判斷出來5輛車異常，準確率是百分之百，但是也漏報了兩輛車。這個平均時間還好，因為可能跟電池有關係，跟採樣的精度都有關係，大概是11.4個小時對熱失控進行了預警。北理工的那個平臺是19年的，現在大概能夠做到60%，但是由於我這個樣本量比較小，後來有另外幾個廠家又給了我一些數據，他們都是把好數據和壞數據混起來給我的，裡面有兩輛事故車，有一輛車檢測出來，另外一輛車是漏報出來了，但是沒有誤報，還有一個是給了我30輛車，有5輛車，我是檢出了4輛，漏報了一輛，有一輛誤報。
我們現在也在跟重慶正在做再用電動汽車動力電池蓄電池系統檢測方法。
我們的合作夥伴主要包括東風、滴滴、北氣，到年底大概應該有40萬輛車。
我們希望通過這套系統能夠解決電池狀態評估的問題，同時儘量減少電池起火事故。
以上就是我的報告，謝謝大家。
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（註：本文根據現場速記整理，未經演講嘉賓審閱，僅作為參考資料，請勿轉載！）