作為能源消耗大國(guó)，我國(guó)石油總量近一半供給汽車。一方面，相較傳統(tǒng)內(nèi)燃機(jī)車型，新能源汽車效率高至2~4倍；另一方面，2021年全國(guó)兩會(huì)通過(guò)“十四五”規(guī)劃綱要，進(jìn)一步明確制定了2030年前“碳達(dá)峰”的行動(dòng)計(jì)劃。發(fā)展新能源汽車，減少國(guó)家石油資源消耗和碳排放，是順應(yīng)我國(guó)能源結(jié)構(gòu)調(diào)整、應(yīng)對(duì)氣候變化的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，也是我國(guó)從汽車大國(guó)邁向汽車強(qiáng)國(guó)的必由之路。

截至2020年底，全球新能源汽車存量約有1000萬(wàn)輛，其中中國(guó)540萬(wàn)輛。全球總銷量約為333萬(wàn)輛，比上年增長(zhǎng)68.7萬(wàn)輛，增幅為26.0%。按照目前各國(guó)政府發(fā)展規(guī)劃預(yù)測(cè)，到2030年，全球上路的新能源汽車數(shù)量將達(dá)到1.45億輛，若實(shí)施更加嚴(yán)格的減排減碳措施，或可達(dá)到2.3億輛，市場(chǎng)占有率將達(dá)到12%。

新能源汽車產(chǎn)業(yè)已經(jīng)進(jìn)入成長(zhǎng)期，政策補(bǔ)貼自2017年開(kāi)始明顯退坡，2019年后加速退出，補(bǔ)貼向高能量密度、低電耗新能源汽車傾斜，向運(yùn)營(yíng)端和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)轉(zhuǎn)移。截至2021年6月，中國(guó)電動(dòng)充電基礎(chǔ)設(shè)施促進(jìn)聯(lián)盟內(nèi)成員單位總計(jì)上報(bào)公共類充電樁92.4萬(wàn)臺(tái)，其中直流充電樁37.4萬(wàn)臺(tái)、交流充電樁55.0萬(wàn)臺(tái)、交直流一體充電樁426臺(tái)。

國(guó)務(wù)院辦公廳2020年10月20日印發(fā)《新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2021－2035年）》提出“推動(dòng)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展”“構(gòu)建產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展新格局”。為促進(jìn)新能源汽車產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量競(jìng)爭(zhēng)發(fā)展，有必要對(duì)新能源汽車進(jìn)行監(jiān)測(cè)。汽車監(jiān)測(cè)平臺(tái)的運(yùn)行能夠?qū)崟r(shí)獲取新能源汽車的地理位置信息和整車、零部件等運(yùn)行數(shù)據(jù)，并通過(guò)便捷、直觀的人機(jī)界面告知監(jiān)測(cè)人員相關(guān)信息。

隨著新能源汽車的逐漸普及以及新能源汽車車載信息系統(tǒng)的完善，在車輛行駛過(guò)程中會(huì)積累大量數(shù)據(jù)，未來(lái)還有望接入氣象數(shù)據(jù)、道路建設(shè)數(shù)據(jù)等，形成新能源汽車多源數(shù)據(jù)庫(kù)。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域主要是基于表格等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，已不能滿足新能源汽車行業(yè)的數(shù)據(jù)分析需求，而依托于大數(shù)據(jù)技術(shù)的監(jiān)測(cè)平臺(tái)在滿足上述需求外，還可以提供更加豐富和直觀的數(shù)據(jù)信息。

通過(guò)建立新能源汽車大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，結(jié)合交通運(yùn)行數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù)、城市活動(dòng)數(shù)據(jù)，進(jìn)行多維度、多層次的集成，積極探索與產(chǎn)學(xué)研各類機(jī)構(gòu)的多元化合作模式，推動(dòng)新能源汽車數(shù)據(jù)在交通、保險(xiǎn)、電信等重點(diǎn)領(lǐng)域的融合應(yīng)用，助力提升其公共服務(wù)水平，為推廣新能源汽車應(yīng)用發(fā)揮積極的促進(jìn)作用。

目前國(guó)內(nèi)涉及新能源汽車監(jiān)測(cè)的地方平臺(tái)主要存在于上海市、成都市、青島市、武漢市和西安市的平臺(tái)。其中，“上海市新能源汽車公共數(shù)據(jù)采集與監(jiān)測(cè)研究中心”是由上海國(guó)際汽車城（集團(tuán)）有限公司、上海機(jī)動(dòng)車檢測(cè)中心、上海交大教育發(fā)展基金會(huì)以及上海嘉定區(qū)光彩基金促進(jìn)會(huì)四家單位發(fā)起，于2014年由上海市經(jīng)信委發(fā)文批復(fù)成立并負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)指導(dǎo)，由上海市社會(huì)團(tuán)體管理局批準(zhǔn)成立的非營(yíng)利組織（獨(dú)立法人）。

截至2021年6月，數(shù)據(jù)中心已接入新能源汽車51.8萬(wàn)，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)其他平臺(tái)不足10萬(wàn)的接入量，已獲得106家NEV(new energy vehicle)企業(yè)、113個(gè)NEV品牌，涵蓋839款車型，基本覆蓋全部車型。數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)樣本容量大，統(tǒng)計(jì)估計(jì)量的代表性誤差小。通過(guò)對(duì)新能源汽車大數(shù)據(jù)的分析，揭示出上海新能源汽車用戶的使用行為特征，為包括政府、企業(yè)、消費(fèi)者決策等不同類型參與方提供新能源汽車相關(guān)的大數(shù)據(jù)支持。借助新能源汽車監(jiān)測(cè)平臺(tái)，挖掘和探索海量新能源汽車數(shù)據(jù)在行駛、充電和安全場(chǎng)景中的應(yīng)用價(jià)值更值得關(guān)注。

本文主要介紹了上海市新能源汽車公共數(shù)據(jù)采集與監(jiān)測(cè)平臺(tái)的架構(gòu)，應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行特征分析，并描繪了相關(guān)應(yīng)用場(chǎng)景，最后，討論了當(dāng)前監(jiān)測(cè)平臺(tái)存在的不足和發(fā)展方向。

1 上海市新能源汽車公共數(shù)據(jù)采集與監(jiān)測(cè)平臺(tái)概述

1.1 平臺(tái)架構(gòu)

新能源汽車監(jiān)測(cè)平臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示，整體上基于阿里云HBase X-Pack構(gòu)建。HBase X-Pack是基于Apache HBase及HBase生態(tài)構(gòu)建的多模數(shù)據(jù)庫(kù)，支持?jǐn)?shù)據(jù)從處理、存儲(chǔ)到分析的全流程。

圖1 新能源汽車監(jiān)測(cè)平臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu)

數(shù)據(jù)采集層：車企平臺(tái)上傳的數(shù)據(jù)報(bào)文，首先經(jīng)過(guò)系統(tǒng)平臺(tái)的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)，然后借助規(guī)則引擎對(duì)數(shù)據(jù)報(bào)文進(jìn)行解析，拆分成有意義的數(shù)據(jù)項(xiàng)，以數(shù)據(jù)記錄的方式放入統(tǒng)一數(shù)據(jù)管道、分布式消息隊(duì)列ONS中，實(shí)現(xiàn)將車企、樁企相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)地同步到大數(shù)據(jù)平臺(tái)中。數(shù)據(jù)采集層在大數(shù)據(jù)平臺(tái)中起到數(shù)據(jù)加工中心的作用。

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層：是綜合服務(wù)平臺(tái)建設(shè)的核心，其根本目的是有效管理數(shù)據(jù)中心分析型業(yè)務(wù)范圍內(nèi)的全量數(shù)據(jù)，達(dá)到統(tǒng)一存儲(chǔ)、分布式部署、集中分析、高效訪問(wèn)、統(tǒng)一決策的目的。數(shù)據(jù)中心企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)也將構(gòu)建在大數(shù)據(jù)平臺(tái)之上。

計(jì)算服務(wù)層：該層構(gòu)建在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層之上，主要利用Hadoop、Spark生態(tài)系統(tǒng)組件的數(shù)據(jù)分析能力實(shí)現(xiàn)新能源汽車行業(yè)分析場(chǎng)景。計(jì)算服務(wù)層既包含用戶的業(yè)務(wù)應(yīng)用也包含具體的分析類型，如實(shí)時(shí)查詢、數(shù)據(jù)挖掘等。

統(tǒng)一接口層：通過(guò)計(jì)算服務(wù)層對(duì)車輛等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理后，結(jié)果數(shù)據(jù)存放到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL或者回流到HBase中，然后通過(guò)統(tǒng)一的接口服務(wù)對(duì)外暴露數(shù)據(jù)。該層旨在通過(guò)統(tǒng)一的形式對(duì)外共享數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)應(yīng)用層：是圖1所示監(jiān)測(cè)平臺(tái)的最后一層，該層可以通過(guò)報(bào)表、圖表和圖形的方式向數(shù)據(jù)中心人員直觀地展現(xiàn)數(shù)據(jù)。

新能源汽車車載信息系統(tǒng)按國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)對(duì)車輛數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)將信息加密傳遞至企業(yè)平臺(tái)。企業(yè)平臺(tái)負(fù)責(zé)新能源汽車安全監(jiān)管，同時(shí)將公共領(lǐng)域車輛運(yùn)行數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)信息以及故障處理信息實(shí)時(shí)上報(bào)給地方和國(guó)家平臺(tái)。新能源汽車數(shù)據(jù)類型如圖2所示，數(shù)據(jù)分為六類，共計(jì)61項(xiàng)。

1.2 平臺(tái)標(biāo)簽體系

要建立一套標(biāo)簽體系，主要依賴類目標(biāo)簽體系、用戶畫像和應(yīng)用場(chǎng)景。

類目標(biāo)簽體系是以業(yè)務(wù)核心-新能源汽車為中心建立的，以新能源汽車的分類為基礎(chǔ)構(gòu)建類目樹(shù)。類目標(biāo)簽體系分為三類：原始數(shù)據(jù)標(biāo)簽、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)標(biāo)簽、算法數(shù)據(jù)標(biāo)簽。

用戶畫像本質(zhì)上也是一套標(biāo)簽體系，只是結(jié)構(gòu)相同但內(nèi)容相異。在用戶畫像這套標(biāo)簽體系中，分為靜態(tài)信息和動(dòng)態(tài)信息兩部分。靜態(tài)信息就是用戶的自有屬性，如新能源汽車的車輛車型信息；而動(dòng)態(tài)信息主要就是要記錄什么人，什么時(shí)間，什么地點(diǎn)做了一件什么事情，如新能源汽車車主的行駛和充電情況。

圖2 新能源汽車數(shù)據(jù)類型

最后業(yè)務(wù)核心之間、業(yè)務(wù)和用戶角色之間、用戶角色之間，一旦產(chǎn)生交互，就可以形成應(yīng)用場(chǎng)景，可以說(shuō)應(yīng)用場(chǎng)景囊括了所有游離的標(biāo)簽。

目前數(shù)據(jù)中心基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)，分為四大類指標(biāo)，如圖3所示，包括行駛行為分析指標(biāo)、用戶充電分析指標(biāo)、車輛性能分析指標(biāo)、用戶畫像分析指標(biāo)等特征指標(biāo)。

圖3 新能源汽車的標(biāo)簽體系

2 上海市新能源汽車公共數(shù)據(jù)采集與監(jiān)測(cè)平臺(tái)用戶使用特征分析

傳統(tǒng)用戶特征分析多用于互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，根據(jù)用戶信息制定用戶畫像，為其提供精準(zhǔn)推送、個(gè)性化服務(wù)。

在人—車—網(wǎng)智能結(jié)合的新能源汽車行業(yè)，通過(guò)對(duì)新能源汽車大數(shù)據(jù)的分析，試圖揭示上海新能源汽車用戶的使用行為特征，為包括消費(fèi)者、企業(yè)、政府等不同類型參與方提供新能源汽車相關(guān)的大數(shù)據(jù)支持。

根據(jù)2019年統(tǒng)計(jì)的新能源汽車自燃數(shù)據(jù)中，與動(dòng)力電池安全相關(guān)的新能源汽車安全事故達(dá)40余起，人民的生命安全和新能源汽車行業(yè)遭遇威脅。上海市新能源汽車公共數(shù)據(jù)采集與監(jiān)測(cè)平臺(tái)能實(shí)時(shí)獲取新能源汽車信息，通過(guò)人機(jī)界面及時(shí)告知監(jiān)測(cè)人員，從而確保行車安全。此外，還能為用戶提供諸如查詢、計(jì)費(fèi)等基礎(chǔ)服務(wù)。

對(duì)企業(yè)而言，平臺(tái)對(duì)新能源汽車各項(xiàng)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)分析，有助于發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)技術(shù)上的問(wèn)題，從而降低油耗、車輛危險(xiǎn)事件、故障發(fā)生概率并降低運(yùn)營(yíng)成本，為企業(yè)制定銷售運(yùn)營(yíng)策略、產(chǎn)品升級(jí)方向提供參考。

平臺(tái)的運(yùn)行為政府整體性治理提供了技術(shù)支持，避免跨部門可能導(dǎo)致的政策不協(xié)調(diào)、治理效率低等問(wèn)題。通過(guò)對(duì)新能源汽車行駛特征的分析，有助于預(yù)測(cè)交通堵塞和規(guī)劃布局充電樁；對(duì)充電特性的分析，有助于智能配電網(wǎng)調(diào)度、電能質(zhì)量、汽車安全研究，并為進(jìn)一步有序充電和V2G（vehicle-to-grid）技術(shù)提供支持。

2.1 行駛特征分析

2.1.1 行駛行為時(shí)間分布

對(duì)上海新能源汽車的行駛行為進(jìn)行概率統(tǒng)計(jì)分析，分析結(jié)果顯示，車輛的日行駛里程分布規(guī)律基本滿足：越靠近內(nèi)環(huán)，新能源汽車行駛行為分布越密集，新能源汽車出行高峰出現(xiàn)在7:00和17:00，與人們正常出行的早晚高峰一致，早晚高峰日平均速度分別為23km/h、21km/h。早高峰內(nèi)環(huán)行駛占比近半，主要用于人群上班。而行駛行為發(fā)生最少的是在凌晨3:00左右，在一定程度上反映了人群作息規(guī)律。

此外，新能源汽車次均出行里程19km，日出行里程52km，次均出行時(shí)長(zhǎng)0.8h。通過(guò)上海市新能源汽車公共數(shù)據(jù)采集與監(jiān)測(cè)平臺(tái)某典型日檢測(cè)的新能源汽車行駛行為分布如圖4所示。

圖4新能源汽車的行駛行為分布 典型時(shí)刻

2.1.2 行駛行為空間分布

上海市新能源汽車公共數(shù)據(jù)采集與監(jiān)測(cè)平臺(tái)通過(guò)對(duì)接入的新能源汽車出行OD(origin-destination)點(diǎn)的分析，得到如圖5所示的出行熱力圖。

圖5 新能源汽車出行熱力圖

圖5a中新能源汽車OD點(diǎn)分布與居住區(qū)基本重合，環(huán)繞在環(huán)線間、環(huán)線邊，其余多關(guān)聯(lián)住宅區(qū)和學(xué)校，說(shuō)明居住區(qū)是新能源汽車出行鏈中重要的一類。

圖5b中新能源汽車OD點(diǎn)分布中與工作區(qū)也基本重合，分布于環(huán)線上和內(nèi)環(huán)，環(huán)線外的集中區(qū)域?yàn)楹鐦驒C(jī)場(chǎng)和寶鋼附近。結(jié)合2020年中國(guó)用戶購(gòu)車用途中，上下班代步占比73.6%，印證了新能源汽車主要作為通勤工具使用。

圖5c中新能源汽車OD點(diǎn)分布中展示了與休閑行為的關(guān)系。外環(huán)與居住區(qū)相近，但稍有不同，通常分布于居住區(qū)附近，與廣場(chǎng)、交通樞紐等關(guān)聯(lián)。內(nèi)環(huán)則與工作區(qū)更相近，內(nèi)環(huán)商業(yè)區(qū)同時(shí)具有工作和休閑兩重屬性。

2.2 充電行為分析

新能源汽車快速發(fā)展產(chǎn)生的充電行為正產(chǎn)生越來(lái)越大的影響，其時(shí)空分布深刻影響著充電樁的規(guī)劃布局和電網(wǎng)平衡。

2.2.1 充電行為時(shí)空分布

上海市新能源汽車公共數(shù)據(jù)采集與監(jiān)測(cè)平臺(tái)通過(guò)對(duì)25000輛新能源汽車共30000次充電行為進(jìn)行分析，總結(jié)如下：充電行為主要發(fā)生在夜間，發(fā)生區(qū)域貼近居住區(qū)分布，白天的充電行為則更貼合工作區(qū)分布，而早晚高峰則充電行為較少。某典型日的上海新能源汽車充電行為時(shí)空分布如圖6所示。

圖6a為7:30時(shí)刻，此時(shí)處于早高峰時(shí)期，新能源汽車主要用途是通勤工具，故充電行為相對(duì)較少；圖6b為9:34時(shí)刻，此時(shí)人群多數(shù)處于工作狀態(tài)，新能源汽車放置于工作地點(diǎn)附近充電，與圖5b工作區(qū)相近；圖6c為23:33時(shí)刻，夜間作為新能源汽車充電的主要時(shí)間段，此時(shí)充電行為明顯增多，通常持續(xù)到凌晨2:00~3:00時(shí)，充電行為逐漸完成，熱力逐漸淡去。

圖6 新能源汽車充電熱力圖

2.2.2 充電類型分析

充電樁類型旭日?qǐng)D如圖7所示。截至2021年6月，平臺(tái)接入充換電設(shè)施運(yùn)營(yíng)商共計(jì)142家，充電樁119089個(gè)。其中，公用充電樁71319個(gè)，專用充電樁47770個(gè)。車樁比約為1.1:1，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)全國(guó)3.14:1的水平。

如圖7所示，公用充電樁中有16564個(gè)直流充電樁（占23%）、54775個(gè)交流充電樁（占77%）；專用充電樁中有9112個(gè)直流充電樁（占比19%）、38658個(gè)交流充電樁（占比81%）。

圖7 充電樁類型旭日?qǐng)D

充電地點(diǎn)熱力如圖8所示。圖8展示了充電行為與充電地點(diǎn)的關(guān)系，在專有充電樁充電的占72%，在公共充電樁充電的占28%。

圖8 充電地點(diǎn)熱力圖

2021年6月，上海新建設(shè)充電樁197個(gè)，環(huán)比增長(zhǎng)37%，同比增長(zhǎng)176%。而推廣的新能源汽車達(dá)到22058輛，充電樁的建設(shè)速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)趕不上新能源汽車的推廣速度。此外，上海市公共充電樁仍面臨不少問(wèn)題，如運(yùn)維缺失、燃油車占位、新舊小區(qū)分布不均等。這些問(wèn)題共同反映在較低的利用率上，交流充電樁利用率為1.42%，直流充電樁利用率為4.63%，這在一定程度上制約了充電行業(yè)的健康發(fā)展。

3 上海市新能源汽車公共數(shù)據(jù)采集與監(jiān)測(cè)平臺(tái)的應(yīng)用

3.1 充電設(shè)施方面

3.1.1 規(guī)劃布局

制約新能源汽車發(fā)展的因素之一是用戶的里程焦慮，在電池技術(shù)缺乏重大實(shí)用性突破的情況下，緩解里程焦慮的有效辦法便是規(guī)?；ㄔO(shè)充電設(shè)施。鑒于空間與資源的有限性，應(yīng)該充分考慮新能源汽車的規(guī)模、行駛特征、充電特征和道路交通等因素，為充電設(shè)施的規(guī)劃布局進(jìn)行科學(xué)決策，并為未來(lái)留有增長(zhǎng)空間。

充電設(shè)施規(guī)劃的前提是精確的新能源汽車充電需求，目前研究主要聚焦在構(gòu)建充電需求模型上，再預(yù)測(cè)充電需求的時(shí)空分布特征，而非真實(shí)的充電需求。通過(guò)新能源汽車監(jiān)測(cè)平臺(tái)對(duì)行駛行為和充電行為的數(shù)據(jù)分析，一方面驗(yàn)證模型和參數(shù)的有效性，可以用于指導(dǎo)其他地區(qū)的負(fù)荷預(yù)測(cè)；另一方面，結(jié)合道路、天氣、社會(huì)等因素，在安全、容量等約束條件下對(duì)充電設(shè)施的規(guī)劃布局進(jìn)行成本最優(yōu)配置。

3.1.2 對(duì)企業(yè)的指導(dǎo)作用

新能源汽車監(jiān)測(cè)平臺(tái)提煉數(shù)據(jù)信息，為企業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)提供指引?；诔潆娫O(shè)施的運(yùn)行狀態(tài)和歷史數(shù)據(jù)，對(duì)充電設(shè)施的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)，做到提前檢修，確保設(shè)備安全可靠運(yùn)行，提高充電樁的使用效率，提升企業(yè)運(yùn)營(yíng)能力；分析用戶出行特征和新能源汽車的行駛特征，指導(dǎo)企業(yè)進(jìn)行用戶管理、開(kāi)展個(gè)性化服務(wù)，同時(shí)指引新能源汽車在生產(chǎn)技術(shù)上改進(jìn)方向，降低油耗、危險(xiǎn)事件和故障發(fā)生概率，進(jìn)而降低運(yùn)營(yíng)成本，提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力；將用戶充電信息與地理信息結(jié)合，同時(shí)考慮負(fù)荷特性、電費(fèi)政策、新能源接入等影響因素，協(xié)調(diào)電力生產(chǎn)、運(yùn)輸、調(diào)度等多個(gè)環(huán)節(jié)，優(yōu)化電力資源的配置。

3.2 電網(wǎng)方面

新能源汽車充電具有隨機(jī)性和分散性，并受到人們生活規(guī)律的影響。如果不加以控制和引導(dǎo)，可能會(huì)加劇負(fù)荷峰谷差距，并影響設(shè)備與電網(wǎng)的穩(wěn)定安全，對(duì)其進(jìn)行引導(dǎo)和控制的關(guān)鍵在于對(duì)新能源汽車時(shí)空行為進(jìn)行精確建模，進(jìn)而預(yù)測(cè)電網(wǎng)潮流與負(fù)荷特性，揭示新能源汽車與電網(wǎng)的交互作用。

3.2.1 負(fù)荷預(yù)測(cè)

對(duì)新能源汽車充電負(fù)荷預(yù)測(cè)主要有以下幾類方法?；谛履茉雌囆旭偺匦越⒛Ｐ皖A(yù)測(cè)、基于出行鏈理論模擬出行路徑預(yù)測(cè)、采用大數(shù)據(jù)技術(shù)預(yù)測(cè)。新能源汽車充電需求的影響因素眾多，上海市新能源汽車公共數(shù)據(jù)采集與監(jiān)測(cè)平臺(tái)為負(fù)荷預(yù)測(cè)提供新能源汽車數(shù)據(jù)、道路交通狀態(tài)、城市配電網(wǎng)信息，同時(shí)考慮多源信息的耦合，尤其是歷史數(shù)據(jù)的影響，得到新能源汽車負(fù)荷的時(shí)空分布?；陔妱?dòng)汽車充電調(diào)度雙層優(yōu)化模型，以電網(wǎng)側(cè)平抑峰谷、消納新能源，用戶側(cè)降低費(fèi)用為目的，優(yōu)化電網(wǎng)調(diào)度。

3.2.2 新能源汽車與電網(wǎng)交互

新能源汽車可以看作是連接在電網(wǎng)上的備用儲(chǔ)能和分布式電源，通過(guò)一系列調(diào)控手段使新能源汽車主動(dòng)參與電網(wǎng)調(diào)節(jié)，例如在合適的時(shí)段通過(guò)V2G向電網(wǎng)回饋能量，起到優(yōu)化配電網(wǎng)調(diào)度、消納新能源發(fā)電、維護(hù)電能質(zhì)量等作用。而有序充電，是在滿足新能源汽車自身需求的前提下，通過(guò)經(jīng)濟(jì)和技術(shù)手段引導(dǎo)和控制充電行為，以實(shí)現(xiàn)新能源汽車、充電設(shè)施和電網(wǎng)的協(xié)調(diào)發(fā)展。

通過(guò)新能源汽車監(jiān)測(cè)平臺(tái)分析新能源汽車的時(shí)空分布和充電規(guī)律，結(jié)合新能源出力和負(fù)荷數(shù)據(jù)，由管理調(diào)度中心根據(jù)電網(wǎng)運(yùn)行情況制定電價(jià)，引導(dǎo)用戶充放電的選擇。既可以對(duì)電網(wǎng)起到“削峰填谷”作用，對(duì)用戶而言，也可以利用電價(jià)差賺取一定收益，促進(jìn)了新能源汽車與電網(wǎng)間的友好互動(dòng)。

3.3 安全方面

3.3.1 充電安全

近年來(lái)，由電池問(wèn)題引發(fā)的電動(dòng)汽車故障一直占有最大比重。引發(fā)電池問(wèn)題的內(nèi)因是電池老化，其健康狀態(tài)受溫度、電流倍率、截止電壓等多種因素影響，外因則是機(jī)械撞擊、短路、溫度過(guò)高相關(guān)。為了保證新能源汽車安全可靠運(yùn)行，需要準(zhǔn)確估計(jì)電池狀態(tài)。

基于強(qiáng)化數(shù)據(jù)的方法，新能源汽車監(jiān)測(cè)平臺(tái)將全生命周期的工作狀態(tài)數(shù)據(jù)、基于工作狀態(tài)的實(shí)驗(yàn)修正和AI(artificial intelligence)分析的迭代優(yōu)化三者結(jié)合，分析動(dòng)力電池的健康狀態(tài)和不一致性。

在充電過(guò)程中，除傳統(tǒng)充電倍率、電池荷電狀態(tài)（State of Charge, SOC）等電氣參數(shù)，并給出與其他因素的相關(guān)性分析，如電動(dòng)汽車和充電樁品牌、充電時(shí)空分布、充電功率匹配等。

以上從微觀和宏觀兩個(gè)方面，新能源汽車監(jiān)測(cè)平臺(tái)建立起電池安全和充電行為模型，為用戶提供安全防護(hù)監(jiān)測(cè)，同時(shí)持續(xù)跟蹤電池?cái)?shù)據(jù)，并將整個(gè)數(shù)據(jù)反饋到模型，及時(shí)修正以保證模型的準(zhǔn)確度。

3.3.2 行駛安全

新能源汽車監(jiān)測(cè)平臺(tái)對(duì)電動(dòng)汽車大數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和分析，研究電動(dòng)汽車各類故障對(duì)應(yīng)的大數(shù)據(jù)特征，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，開(kāi)發(fā)出針對(duì)電動(dòng)汽車動(dòng)力行駛安全狀況評(píng)估的模型，在故障發(fā)生前進(jìn)行提示報(bào)警，主動(dòng)開(kāi)展維修工作，提高車輛運(yùn)行的安全性和可靠性。

4 結(jié)論

目前新能源汽車監(jiān)測(cè)平臺(tái)還存在一些待解決的問(wèn)題。平臺(tái)建設(shè)方面，監(jiān)測(cè)項(xiàng)目仍然有限，且隨著新能源汽車的增加，監(jiān)測(cè)平臺(tái)的性能、數(shù)據(jù)處理能力面臨新的挑戰(zhàn)。而在業(yè)務(wù)方面需要向多元化方向發(fā)展，同時(shí)把握公共屬性和商業(yè)屬性的平衡。

在上海市新能源汽車公共數(shù)據(jù)采集與監(jiān)測(cè)研究中心的“十四五規(guī)劃”中，為滿足政府和市場(chǎng)發(fā)展的要求，將采取“1+X”策略構(gòu)建多源數(shù)據(jù)中心。其中，新能源汽車大數(shù)據(jù)平臺(tái)將沿著智能化、共享化、市場(chǎng)化、國(guó)家化的路線繼續(xù)前進(jìn)，同時(shí)推進(jìn)相關(guān)平臺(tái)建設(shè)，例如在2020年建成的電池溯源管理平臺(tái)和“中國(guó)新能源汽車和可再生能源綜合應(yīng)用商業(yè)化推廣（GEF6）”能源管理平臺(tái)，加氫站監(jiān)測(cè)平臺(tái)和智能網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)平臺(tái)也在逐步建設(shè)中。

另外，上海市新能源汽車公共數(shù)據(jù)采集與監(jiān)測(cè)平臺(tái)業(yè)務(wù)拓展電池健康狀態(tài)估計(jì)方面，利用采集的電池電壓、電流、溫度等數(shù)據(jù)，結(jié)合行駛行為和充電行為特征，通過(guò)AI算法迭代優(yōu)化，準(zhǔn)確地估計(jì)電池健康狀態(tài)。

商業(yè)化的方向主要面向政府和市場(chǎng)。通過(guò)對(duì)新能源汽車的數(shù)據(jù)接入、資格核查、情況通報(bào)和研究報(bào)告，為政府在政策設(shè)計(jì)與執(zhí)行、安全監(jiān)管等方面提供助力。同時(shí)，在市場(chǎng)營(yíng)銷、數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)、行為分析等方面服務(wù)市場(chǎng)，促進(jìn)新能源汽車技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)繁榮。