支持不間斷地對不同品牌、型號、電池類型車輛的各項指標數據進行收集、分析與處理，持續訓練和糾正在大數據修車領域的預測與診斷模型。（行駛數據，需要企業用戶授權或者后裝TBOX提供）
案例分析
(1)一個主動防護類型的分析
以“BMS傳輸數據超范圍報警終止”這個主動防護類型為例，今年一共發生了7016例起。BMS傳輸數據超范圍是指：BMS傳輸的數據超出了正常范圍，而此時未終止充電意味著BMS對該指標的控制已失效，此時充電設備主動防護可以繼續實施對該指標的監控。
在這些訂單中，特來電發現BMS傳輸數據準確性目前存在較大問題，SOC、單體電壓、需求充電電壓、需求充電電流等數據存在明顯的錯誤，建議各電池廠家統一數據格式，改進數據準確率。有些臨界點的數據，比如32768或者65536附近，這是典型的Int16或者UInt16數字越界導致的，是BMS軟件的bug。
(2)四個主動防護案例的分析
1.電池持續過溫預警
某公交車充電時較多情況出現電池過溫主動終止。通過大數據分析該車輛歷史訂單情況，該車輛充電運行時電池溫度在正常范圍內偏高，發出預警信息。將此情況告知公交公司后，公交公司與車廠確認有此問題，共同討論增加電池降溫措施。
2.溫度異常保護
武漢某充電站現場實車測試時，發現某品牌12 米車在調試中無法啟動充電。經現場技術人員與BMS 廠家共同查找問題時發現，電池的其中一單節電池溫度異常，顯示為205攝氏度，故充電機主動防護起作用主動進行了停止。經電池廠家檢查確認，溫度過高的單節電池的溫度傳感器損壞，確認無誤后由BMS 廠家對該單節電池刷了屏蔽策略，再次使用同一臺設備測試充電，可正常充電。后電池廠商對該車輛進行了維修。
3.電壓異常保護
四川樂山某充電站，技術人員調試時發現車牌號川L*****車輛無法充電。現場人員對數據進行排查分析發現，BMS 上傳的最高允許電壓為65V 左右，實際電池的充電電壓為610V左右，充電機主動防護中止充電。經與BMS 廠家溝通，確認是BMS 程序錯誤，在上傳最高允許電壓數據時，未按照27930 國標定義導致數據縮小了10 倍，而充電過程的實際電壓則是按照標準定義描述。
4.SOC數據偏差不準
某公交充電站，一輛某品牌車輛充電過程中，充電機在未達到SOC100%的情況下中止充電。經調試技術人員確認該車放置時間較長，車輛電池自放電電量減少較多，但SOC 并未及時刷新，導致實際充電電量超過SOC 起始值到SOC100%的校驗值較大，充電機判斷車輛過充主動中止充電。后與BMS 廠家溝通，完成對車輛SOC 校準解決問題。
三起事故的分析
之前有三起直流充電事故，經有關部門調查，最終原因判定為排除外部影響因素的電池自燃。但是特來電通過對充電歷史數據的追溯分析，發現其中有兩起事故的車輛在事故前一個月內持續因單體電壓達到目標值終止，判斷是某電池電芯一致性出現嚴重偏離，每次都對該電芯過充過放，加劇內短路問題；而另外一起，則是在事故發生前三個月持續報故障終止，且故障類型未知。
單純的從充電結果，或者從BMS角度看，其實都很難判斷出有未來的隱患，因為問題都不嚴重。特來電將持續采用大數據分析工具，對車輛單次充電終止原因做長時間大跨度的分析，建立普通報警與嚴重事故的分析模型，并加大對客戶進行提醒的力度。
與此同時，也建議電池廠BMS可以更加開放、上傳更多的數據以供分析并做防護預警，避免故障類型“未知“的情況發生。
行業建議
特來電建議，在部委指導和規劃下，各主機廠、電池廠、充電運營商共同協作，建立一套基于大數據的新能源汽車及電池全生命周期追溯體系及專家系統。
1.針對充電安全，建立不同等級的安全認證標準體系（強制標準），從標準層面明確電池企業、充電設施企業及主機廠在電動汽車充電安全方面的設計思路和要求。
2.打通車、充電設施與電池之間的信息通道，并在標準層面進行明確，特別是涉及到電池充電安全的信息通道，包括唯一身份標識、身份認證等。
3.通過充電網，建立每組電池的數據檔案和專家庫系統，做到主動防護和保護電池健康。即使發生了事故，也可以溯源并不斷完善。
開放與協作
特來電愿意開放自己的高可靠性、高性能大數據技術平臺，愿意用大數據賦能行業安全應用。
特來電愿意開放自己的主動防護模型，針對不同的主機廠、電池廠開放自己的相關充電數據。
我們也希望，主機廠、電池廠，能開放更多的數據，跨領域、跨專業緊密協作，共同推進新能源汽車產業的健康發展。
結語
目前特來電的兩級安全防護體系還是1.0版本，技術架構與模型有了初步的模樣，2019年將推出兩級安全防護體系的2.0版本。我們誠摯的希望，能與汽車整車、動力電池、充電設施等企業密切合作，從產品設計和制造、充電和行駛、售后和運維等全過程、全方位保障新能源汽車產品安全和使用安全。
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