随着新能源汽车保有量不断增长，动力电池安全问题日益突出，自燃事件偶发概率增大，一系列的因素导致消费者信心下降。降低异常风险，积极推进新能源汽车预报警分析研究势在必行。高投入、长周期、核心技术攻关等，让新能源车企在安全预警方面面临很大的压力。

一、新能源汽车安全全过程监管

北理新源重点打造的新能源汽车安全预警平台，从“事前安全预警、事中安全报警、事后事故分析”三个方向，对新能源汽车安全全过程监管。针对安全隐患做到可发现、可预判、可处置，协助企业守护车辆安全。

“事前安全预警”是基于“熵值故障预警、压降一致性模型、波动性模型”等一系列模型，对车辆进行提前预警；“事中安全报警”是7*24小时实时统计上报故障信息；“事后事故分析”是利用模型对事故成因提供数据分析结果。

图1 全过程监管

二、“阈值-速率-模型”故障诊断体系

新能源汽车安全预警平台建立“阈值-速率-模型”故障诊断体系，在车辆端以“阈值-速率”为核心，实时故障判断与报警；在云端以“阈值-速率”为基础，实施复杂“模型”故障联合诊断与风险预警。企业在首页可概览值率阈值报警总数、单车的值率阈值报警数量、车型值率阈值报警数量，以及前一天值率阈值报警数量的排名。

图2 系统首页

三、核心功能展示

1.综合评分

预警模型主要基于时间维度、单体维度、短时瞬变性维度进行考虑。根据各模型分析结果，平台对单车进行综合评分。在企业本地部署安全预警平台，可实时监控车辆评分以及可疑单体，从整体上掌握车辆安全状况。对可疑单体下钻到模型图谱，精准定位电池单体问题所在，并提供技术指导服务，和解决方案的落地实施。

图3 综合评分

图4 异常单体图谱

2.预报警分析

平台为企业提供有针对性的预报警数据分析报表，包含国标3级报警、值率阈值报警、模型预警结果。并针对单车、车型、异常单体等不同维度进行数据分析，协助企业直观查看安全风险。

图5 熵值预警模型统计TOP10车型

3.    高SOC停放

充电过程、充满电后静置状态是着火事故的主要构成部分，新能源汽车安全事故大多发生在高SOC状态。本平台提供高SOC停放的车辆列表及位置信息等，协助企业发现异常风险，及时采取处理措施，避免事故发生。

图6 高SOC停放

新能源汽车安全预警平台不仅为企业提供权威的多维解决方案，最大限度的帮助企业预防安全事故的发生；还能够基于先进的算法、多维的下钻、灵活高效的预警模型，挖掘出汽车数据问题所呈现的价值，在帮助企业快速精准定位异常单体的同时，也为企业降低全面检查车辆成本，提供安全监管决策方面专业、精细的数据依据。