图为国家新能源汽车大数据联盟副秘书长刘鹏发表主题演讲
5月22日，“2018第一届新能源汽车及动力电池(CIBF深圳)国际交流会”在深圳会展中心举行。国家新能源汽车大数据联盟副秘书长刘鹏在“新能源汽车专场——识·新政策下车电携手的变革之路”主题论坛上发表演讲。以下是演讲内容：
国家新能源汽车大数据联盟副秘书长刘鹏
今天我主要从大数据角度与大家谈谈下电动车动力电池的问题，主要讲4个方面。
新能源汽车大数据
动力电池故障诊断
动力电池系统作为电动车辆的主要能量源，由于技术、工况和使用环境等原因，使它成为电动车辆主要故障源之一。现在安全性成为了电动汽车发展所要面临的首要问题。动力电池安全性成为国际性难题和研究热点之一。
基于大数据，我们还可以结合车企提供的基础安全阈值，进行数据纵向和横向比较挖掘，建立高安全性的动力电池系统远程故障诊断体系;通过比较典型数据熵值变化，构建动力电池系统故障预警体系。
我们通过故障诊断体系，对车辆运行状态模型进行分类分析，对动力电池系统故障类型、故障位置、故障发生频次进行系统性统计和精细化分析，提高电动汽车故障诊断效率及准确性。
动力电池溯源管理
基于现有大数据如何有效做监管，支撑后续的服务
如果把电池生产过程、运动过程中更换信息能做到标准的信息汇总，就可以判断每个单体电池如何处理、价值如何评估，对于后续的利用、分解都非常有利。
另外，监控平台还可以将电池、整车、用户、回收等多层次的数据进行交互和分析。
动力电池价值评估
电池的梯次利用、回收利用如何定价需要一些大数据的支撑，才能有效评估电池能量是什么状态、功率是什么状态、能够应用到什么领域，这些也是我们接下来会研究的重点。核心还是基于大数据的方式，对电池健康状态进行评估，然后才能支撑后续电池系统的应用。
我们以万公里动力电池容量衰退率为例，我们结合用户的运行数据，采用50%-80%区间段内的里程数做万公里动力电池衰退率比较。这段数据量是最大的，使用区间最多，在整个过程中的退化，对于用户自身也是最关心的。
我们选取2个厂家的4个车型做了结果分析，可以看出比较好的一款车万公里衰退是1.4%，比较差的是8.2%。造成这种衰退率不仅仅是电池的问题，还有管理系统的问题，也会直接决定了电池在车上使用寿命和性能的发挥。
实际续航里程和标称里程方面，我们以实际消耗每度电所行驶的里程与标称值作比较，比较结果为指标值。这个指标也会受到驾车习惯的影响，很多人开空调，就会导致用户反馈数据结果变化。也就是说这个结果一方面和电池本身有关，另一方面也与环境适应性有关系。
另外还有充电状态开始的SOC值分布。这个数据可以反映驾驶员对新能源汽车里程和载客里程的信心指数，也可以反映充电站等基础设施的建设情况。