尊敬的各位领导，各位同行，很高兴有机会来参与论坛。咱的题目与今日的专题好像有点对不上，可是秘书长说相干就能，是以咱马上来推荐“新燃料车子能源体系进行及大数据利用”方面事业。

　　咱们晓得车子进行正朝着电动化、轻量化、智能化进行，依照习总书记的说法，也是咱们国度从车子大国迈向车子强国的必由之路。在上午各位行家和在座各位行家对全世界车子产能进行十分明白，咱们国度2020年保有量达到500万辆，到日前为止另有挨近400万辆的差距，尽管在本年年底曾经到了100万辆，处于全球优先水准。

　　对于新燃料车子的进行，一方面出于对车子科技自身的进行另一方面也是满足广泛客户的要求，咱引用了少许数据，好政策是提供了最要紧的能源。

　　新燃料车子三大类别，当中项是能源车子，能源电池和纯电动，FCV和PHEV相对是相比繁杂的事业，此刻咱们都晓得新燃料车子的驱动体系正好朝着电动共平台化趋向进行，不论是哪一个，大伙上午都说到，新燃料车子的进行正面对着平安、电池生命以及机动车运用进程中庸方面的要素，PHEV/HEV操控难题、构造难题相比繁杂，少许探讨表达，同样的车不同的重复能耗上达到37%，不同的车、不同的能源体系第一大达到56%，也便是说能源体系的组成和公路环境是有待接着提升的，HEV和PHEV可行有好多组成方案，这是初步的拓扑图，要害是咱们如何提议本人的方案来让得竞争力。日前咱们晓得PHEV大致分为此么几类，能源分散双电机混联混合能源体系，单电机并联混合能源体系，双电极串并联混合能源体系，路面耦合混合体系。

　　海外几种典范的HEV/PHEV能源体系，大致分为两类，一个是行星齿轮系耦合的，另一个是固定速比的方案，而在华夏典范的也归纳一下，最重要的有四种形式，一个是并联的，另一种是串联的，大大巴车、小车都有相似的方案，另有功率分散，四驱电桥等方案，而鉴于路面耦合的构型咱感觉是值得重视的。

　　咱把难题归结为几个方面，一种是体系的设置和改良，第二是公路-环境自适应的燃料能源操控、剩下路程预测，第三是故障预测、平安预测、生命预测与健康操控难题，自然包括电池充电、电机肌痛、车身不业余化等，在已有要求下设置自身须要大批数据支撑，关于第三个难题，此刻还无很好解决的事宜，咱们大数据技艺能不行给到少许应用，大数据具备4V特征，大伙都晓得，大数据在此刻获得极大关心同一时间在极大范畴都获得利用，例如教导学、情报学、公共效劳等，咱们新燃料车子也可行发生好多大数据，包括了产物消息、产物数据、效劳消息、运转和公路环境消息的联合，机动车运转当中自身发生好多消息，例如说CAN消息、GPS消息、GIS消息等。

　　日前大数据通用价格最重要的表现在运销、决策、效劳。关于新燃料车子来讲，一方面建立3D公路与车-路数据，车路环境辩别、预测，能源体系的操控，鉴于对数据的料理可行来来故障监测、预测与失效操控，还能发展评价等。关于新燃料车子来讲，还可行用以剩余历程明确预计，上午也有行家提到，对于V2G、G2V也可行来实现两者之中车和网之中很没有问题合一，联合起来咱以为大数据驱动的电动车子技艺就能造成。它实质上是鉴于历史数据和未来数据来预测来发展历程的预计，惯例的机动车鉴于往日的路程的预测，例如鉴于百度、google地图，举止习惯等来预测，在往后更长可能运转的实质概况怎样样，以此来发展剩余历程的预计，比本来的方法得到更没有问题精度，而调整总量也可行发展大数据来发展，也便是多时间来预测可调整总量，一个是按小时，一个是按天来预测，探讨表达，鉴于从前的智能方法它可行得到更没有问题成果，从精度来看，提早一天来发展可调整发展预测，第一大预测小于5%的成果。

　　在能源体系自身来讲，咱想然后咱要点推荐两个方面的体系，一种体系是没有级变速混联，遭到产业的广大关心，它不但符合于惯例的HEV、PHEV，此外一个也是和单位发展合作，四模混合能源体系，根本构造是双电极、行星齿轮和形状改变2档来联合，依照现存操控方法，概括损失在17.4的水准，36升的，全车操控点最重要的发展前面推荐的平台来发展。

　　此外，电池治理体系四大请求，高能量、低本钱、长生命、平安性，电池资料与电化学体制，是要紧的根基。电池治理、承租和回收应用，是必需的保证。

　　电池治理体系难点、要害，高精度、面向电池体系全生命，幸免滥用，充电操控+高校均衡，改良电池生命。平安在于平安预测和故障定位，此外是面向电池生命周期的热治理。

　　这是咱们所构建的电池状况参数预计方法，把模子发展了改良，接下来分这样的概况，可行见到不同的概况下它可行很快算到真正值，通过试验，在SOH平均误差平均在3.1%左右水准，从前也做了实验，SOH的误差大概小于3%的水准，均衡得到很没有问题成果。SOP鉴于短时段预测，小于3%的误差咱感受难题非是相当大，为了发展在满足电池SOP约束要求下发展全车能量的规划，更须要有更长时间的预测，鉴于咱们前面所推荐的方法，经过电池能够在线建模，电池鉴于电流和电压相互的节制，SOP的节制和预计，预计误差在5秒之内，鉴于这样的方法，在SOP 5秒钟或15秒、60秒，误差根本小于3%的范畴之内。

　　咱们把少许大数据驱动技艺，利用到PHEV/HEV中，但也不老练。难题在于假如自动适应不同车-路实质工矿，咱们的解决方案分为四个部分，一种是车-路环境消息感知，车-路工矿预测，PHEV电能最优消耗轨迹，PHEV能量治理自适应操控，组成了几个方面。

　　要点解决的难题是甚么呢，一种是最优操控规则，第二个是车-路环境的智能辩别及预测，第三是能量治理自适应操控方法，第四是最难题的难题，全局最优。为这构建模拟探讨平台，包括硬件体系和软件体系，鉴于RBF和少许机动车参数来发展运转工况能量形式，例如未来工况平均车速，要鉴于GPS或IPS、百度地图等数据来发展，自然咱们此刻发展车速平均一律值的预测，晓得这样的能量功耗今后，假如采纳DP来计算，不可能满足咱们车载使用请求，咱们提议两种法子，SOC皆是随着前面的参数呈显性表明形式，它和最优值、DP值发展相比，蓝色的是内部最优的，参考的SOC是这条红色的，可行见到跟进得十分紧，全个误差大概在3%以内的水准。

　　关于全个操控成果，关于刚才推荐的四模混合能源体系，依据实质线路的数据，关于大大巴车，18.33升，DP 18.15，(见图)鉴于前面的方法达到DP十分挨近的成果，尤其关于不同的路谱，低于5%左右。综合起来，之是以达到这样的成果，一方面从全局近似最优轨迹操控，此外方面是片段功率预测，再发展实时操控最优，反应出去的成果是这样。

　　另一方面，数据利用于DMS上面，鉴于实车运转大数据的电池建模及模子参数、诊断和治理参数的自学习以及故障预测、平安预测，可节省电池实验的人工、物力，来计算得到机动车电池体系模子的参数和发展电池体系自身故障的诊断和预测，将车载传到DMS上去，关于电池治理体系此刻趋向是鉴于模子或数据合一模子的治理方法，要么做简单化，要么和云端技艺、超等计算等方面联合起来才有可能，此刻在做这方面的事业，期望能够为往后实现对电池体系把日前电池表观特征检验、诊断推行到浮动举止和热举止诊断和状况预计、治理，期望今后能实现那么一种事业。由于唯有那么做才触及到电池老化和电池平安的本质，咱们晓得它的本质在于电池里面资料性质和状况的退化，而来揭示它里面的退化，咱们期望把这两者联合起来来解决这方面的难题，期望在往后为新燃料车子或电动车子的进行起到必定的效用。