(1)分車型主動(dòng)防護(hù)分析
商用電動(dòng)貨車的市場(chǎng)剛剛起步，充電訂單的總數(shù)與商用客車、乘用車相比，數(shù)量幾乎差了一個(gè)數(shù)量級(jí)，但是被防護(hù)比例卻遙遙領(lǐng)先。100筆訂單中就有接近2筆被主動(dòng)防護(hù)終止充電。這說(shuō)明其BMS的穩(wěn)定性和可靠性還亟需提升。
還有一大部分未知的車型。這是因?yàn)檐囕v充電過(guò)程中，大部分車輛的BMS沒(méi)有按照國(guó)標(biāo)傳遞車輛唯一識(shí)別碼（VIN）。特來(lái)電根據(jù)充電過(guò)程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，利用監(jiān)督式學(xué)習(xí)中的決策樹(shù)C50算法，訓(xùn)練“猜車”模型，計(jì)算車型信息，得出來(lái)的結(jié)果在手機(jī)APP端與用戶互動(dòng)。確認(rèn)或者不確認(rèn)猜車結(jié)果，都會(huì)反饋給模型進(jìn)行優(yōu)化。目前，基于該模型的猜車準(zhǔn)確度達(dá)到了99%。
(2)分品牌的乘用車主動(dòng)防護(hù)分析
對(duì)于乘用車大類，整體的質(zhì)量還是不錯(cuò)的，但是有個(gè)別品牌的被防護(hù)比例卻接近了6%，與同類的某些品牌相比，BMS的穩(wěn)定性和可靠性有將近10倍的差異。
(3)分品牌的商用客車主動(dòng)防護(hù)分析
對(duì)于商用客車，BMS的穩(wěn)定性與可靠性也是參差不齊，整體質(zhì)量比乘用車要差一些。
(4)分品牌的商用貨車主動(dòng)防護(hù)分析
對(duì)于商用貨車，BMS穩(wěn)定性與可靠性，普遍的比商用客車，尤其是乘用車要差，僅有一個(gè)車型的被防護(hù)比例低于1%。
(5)分品牌分防護(hù)類型的主動(dòng)防護(hù)分析
以下我們對(duì)137種品牌，針對(duì)11種主動(dòng)防護(hù)類型，做了詳細(xì)的分解。
而在這2400多萬(wàn)筆充電訂單中，主動(dòng)防護(hù)的前三名，分別是整包過(guò)壓、BMS接觸器開(kāi)路故障和溫度異常熱失控。
用戶端的信息與報(bào)警
這兩級(jí)安全防護(hù)體系，在用戶側(cè)最終體現(xiàn)在特來(lái)電APP端的信息展示與報(bào)警功能上。
除了主動(dòng)防護(hù)的訂單之外，特來(lái)電還對(duì)那些看起來(lái)每次都正常結(jié)束，但實(shí)際上終止原因不太嚴(yán)重（如單體電壓達(dá)到目標(biāo)值而終止）的訂單，利用大數(shù)據(jù)分析工具進(jìn)行了梳理。這些訂單有可能是一種安全隱患，是發(fā)生安全事故的前兆，嚴(yán)重的可能就會(huì)導(dǎo)致過(guò)充過(guò)放、電池?zé)崾Э兀詈髮?dǎo)致車輛自燃。
特來(lái)電針對(duì)這些“可疑”的數(shù)據(jù)，會(huì)進(jìn)行更進(jìn)一步的梳理與分析，并作相應(yīng)的處理，提醒用戶進(jìn)行車輛檢測(cè)。
車輛健康與體檢
特來(lái)電還在APP用戶端提供了方便的車輛健康體檢功能，可以對(duì)充電過(guò)程或者行駛過(guò)程中的很多數(shù)據(jù)，進(jìn)行展示與分析。
提供基于車輛的實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)控功能，比如實(shí)時(shí)監(jiān)控車輛的充電、駕駛、停放等行為，以及實(shí)時(shí)展示車輛的運(yùn)行軌跡。
對(duì)車輛的各種故障、異常數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集、處理、診斷和預(yù)警，輔以車輛的三電數(shù)據(jù)，可以快速定位車輛的故障位置、故障原因。
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