研究中心钟鸣荟：《基于车联网大数据的充电应用探索》

上海市新能源汽车公共数据采集与监测研究中心 钟鸣荟：《基于车联网大数据的充电应用探索》

9月27-28日，由充换电百人会、中国充电桩网、联联充电联合主办，上海贺励展览有限公司、上海贺励商务咨询有限公司承办的2022第八届中国国际电动汽车充换电产业大会（简称：金砖充换电论坛）在常州香格里拉大酒店顺利召开。本届大会设置“论坛峰会+展览展示”，以“创新协同驱动，低碳高效发展”为主题，通过话题设置，引发讨论，倡导和引领充换电及电动汽车企业发展思路及策略。引爆业内对“充换电”的关注，解读最新充换电发展困惑，诠释机遇及发展方向。



上海市新能源汽车公共数据采集与监测研究中心副主任钟鸣荟出席论坛并发表主题演讲——《基于车联网大数据的充电应用探索》。

以下为演讲实录：

在座的各位专家，大家下午好！我是来自上海市新能源汽车数据中心的钟鸣荟，非常感谢主办方的邀请，能够让我有机会在这里将我们基于车联网实时数据关于消费者充电需求满足的一些结果，跟大家报告一下。

今天下午我的分享主要想跟新老朋友都先介绍一下我们是谁，以及我们的数据来源，包括为什么基于车端的车联网数据，可以做充电方面的一些研究。

上海市新能源汽车数据中心是上海市唯一的新能源汽车政府监管平台，我们的职责是负责对在上海销售的全部的沪牌新能源汽车做车辆的数据接入，以及基于数据的一些应用支撑。

目前，上海市新能源汽车数据中心已经接入了超过82万辆车，这个车辆不管是私人领域的乘用车，还是公交、大巴、物流等公共领域的车辆，包括插电、纯电和氢燃料的车辆，按照相关的管理要求，都需要同步接入。

目前，平台内的82万辆车已经涉及到110多家车企，上千个车型。相关的数据来源，目前执行的数据采集标准还是国标的GB/T 32960.3，采集的频率是消费者购买车辆上路之后使用阶段的、持续性的实时数据。

目前屏幕上大家看到的是实时采集的全部字段，其中也有非常重要的一些字段，比如说车辆的定位信息车端的一些SOC，它的充电状态位、充电总电流或者总电压等等这些，这些所有的都是我们做充电研究的一些前提。

目前，我们的数据来源还是车辆给车企发送，车企平台再实时转发给地方的监管平台。有了数据之后，它开展的应用有很多方向，我们在充电方面基于这些数据可以掌握每辆车停留的位置，它停留的时长，它有没有开始充电，充电的起止、SOC等等。

上海这82万辆车，首先跟大家报告一下我们车辆的结构，目前超过96%的车辆都是乘用车，从车辆的用途来讲，接近80%的车辆都是私人领域使用的车辆。基于这些，充电方面的研究如果从充电场景、发生的位置来看，可以分为城区内的研究和高速的充电场站应用场景的研究。

在城区的充电方面，可以看到最右边的那张图上，基本上实时可以掌握82万辆车当中，上海每天在上路的车辆超过50万辆，每天在充电的车辆是超过22万辆，日均新能源汽车的充电负荷接近500万度电。除了这些之外，我们在城区的充电还会做得比较多的是基于上海市不同的行政区或者任意颗粒度的网格，网格内的消费者数量、消费者的快慢充的习惯，以及消费者真实应用场景的分布，也就是说在城区内，我们更关注的是充电供需方面的研究。

高速充电和城区居家充电本身是充电两大非常重要的应用场景，很快十一假期到了。今天想跟大家分享一下我们基于车端的数据，在高速的充电场景服务优化上面，做了哪些方面的探讨。

高速场景充电优化方面聚焦两个方面：

（1）充电等待时间。

我们这边可以比较精确地掌握车辆抵达服务区的时间，开始充电的时间，以及每辆车在服务区内停留的时间。基于这些信息，我们可以依托上海的车辆在高速路上的出特征，可以反映出至少是长三角范围内高速上面的每个服务区每天车流量的变化情况，以及车辆到访的SOC跟实际充电转化的情况。

（2）充电质量。

充电质量对于在座各位来讲，可能它更多的是指车桩的匹配性，包括用户在充电过程中可能会出现的一些充电波动，以及它的异常等。

在这里我们主要拿2021年上海新能源汽车出沪的情况，跟大家做一些报告。

考虑到高速路上的充电，主要还是由纯电动车辆贡献的，我后续所有的特征都是基于沪牌纯电动车辆在高速路上出行的一些结果。

我们节假日的研究，在国庆期间是取了前后三天，一共十三天的时间周期做一个分析。从最左边的图上可以看到，沪牌在去年十一的时点，当时上海大概推了58万辆新能源汽车，58万辆当中有9万辆在国庆期间有出行，在去年这个时点，当时的疫情基本属于已经过了一波，大家在国庆可以比较自由流动。

我们观测到在国庆十三天长假内，沪牌纯电动车发生在高速路上的出行次数大概17万次的规模，这些车辆抵达服务区的数量有一半进了服务区（76000次），进了服务区的车辆到底有多少充电呢？（如图）大概有四分之一的车辆发生了充电的。这是去年上海出行的情况。

中间和右边的图都是表征整个十一假期出沪返沪的高峰，以及我们覆盖到的长三角的环沪的九条主要高速。



做节假日的分析，首先观测了流量的变化情况。我们将2021年国庆依托沪牌纯电动车辆的流量，得到的结果是在国庆期间它的整个到访服务区日均流量是平常日的3倍以上，平常可能1500次左右，在国庆期间去年已经达到4500次这样的规模，我们也跟历史同期进行了比较。

跟2020年国庆相比，2021年的国庆直接翻了4倍。看到这里，我们基本上可以比较清楚地知道，对于高速充电这个场景来讲，它接下来面临的挑战就是在资源约束下，随着新能源汽车推广量的激增而带来的流量激增，这是非常大的压力。

我们观测了一下消费者出沪之后第一天开的行驶里程。（如图）左边的图横轴是出沪车辆第一天的行驶里程，纵轴是车辆的续航，颜色越亮的是指消费者充电频率，从这张图上似乎可以看到一个结果，250公里似乎是一个阈值，消费者只要在高速路上的出行达到250公里以上，基本一定会去充电的，这是左边的图上可以揭示的结论。

大家知道在城区内的充电，可能消费者到访一个公共服务场站是刚需，大部分情况下是为了充电而充电。高速场景也有这样的特征吗？我们用数据揭示这样的结论。首先大家可以看左边的图，横轴是一天24个小时，纵轴是不同的SOC段的车辆到访一个服务区的概率。

从左边这个图上可以看到，这几条曲线的拟合非常一致，我们取了SOC 30、40、50不同的SOC，可以看到到访服务区对于消费者在高速路上场景来讲，更多的是因为他的一些驾驶行为，因为他需要停留而到访，而不是因为充电刚需到访。

除了这个结论之外，我们可以非常清晰地看到，对于每一个高速服务区的流量分布来看，可能有不少人怕拥堵、为了赶优惠，凌晨出行。大数据结果显示，服务区的流量高峰依然是每天的中午到下午这段时间，我们基于这个角度，用2021年常日和国庆，以及2020年国庆的数据，都进行了校验，我们发现这个结论基本是一致的。也就是说，消费者到访一个服务区的概率更多的是与驾驶行为强相关的。

这边可以看到最左边这个图（如图），横轴依然是每天24小时时刻的分布，纵轴是抵达次数以及充电次数的比率。从最左边这张图上可以看见非常明显的拐弯情况，随着车流量的高峰慢慢到达，这个用户的等待时间在延长。因此，后面很多车辆即使到达了，也是不充电，直接就走了，因为那个时候充电资源已经全部被占用。灰色的部分是大部分到访了，但是直接走了的消费者情况。

这些已经到达了服务区而并没有充电，因为等待而受到影响的客户，最敏感的是哪一类群体呢？中间这个图是区分了到访的不同的SOC段的车主，可以看到纵轴是他们的到访并且充电的比率，蓝色的分别是SOC30和SOC40的两类用户群，可以看见随着这个时间的变化，这两类用户他的抵达和充电转化率的波动是非常小的，也就是说这部分的车主也是因为SOC的情况，已经是非常刚需的充电需求，所以他会继续再等待。但是，我们可以看到你的SOC越高，他受到的影响是越大的。我们在这里是用数据的结论进一步印证了大家脑海里的一些猜想。

最右边的图横轴改成了每辆车SOC的情况，纵轴是这些不同SOC段车辆它的抵达和充电次数的比例。从这里可以非常清楚地看到，随着车辆高峰的到来，随着不同的SOC段，亮蓝色的那部分我们可以或许考虑一些移动充电资源的投放，包括一些营销策略可能会触及到的消费者。这是我们在不同SOC段这边做的展开。

以上我们在高速充电场景充电等待时间，依托消费者的抵达、等待，以及SOC的差异方面做的一些探索，前面也提到除了这些之外，我们还非常关心用户的充电质量。

（如图）最左边这张图也是长三角的几条主要高速上面的服务区，我们选了代表的车型，这个小点点的颜色深浅代表同一款车型在不同服务区平均充电功率的表现。可以非常直观看到，对于同一个车型来讲，在高速不同服务区上面的平均充电功率存在着非常大的差异。

中间这两个图，我们分别拉了湖州和盐城两个站。对于这两个充电服务场站来讲，它对不同的车型，适配性也非常明显，在浙江湖州这一站存在显著差异，而在盐城这边是相对表现均衡的，这是充电功率差异的情况。

右下角的图是我们捕捉到的基于后台充电的实时数据，看到的充电过程中的异常，这些异常对消费者整个体验也会带来不一样的影响。

以上就是基于车端数据目前展开的思考，其中大家可以体会到里面有很多局限性。一方面，我们仅仅是聚焦沪牌的车辆；另一方面，仅仅是聚焦到车端的充电数据。后面非常期待能够进一步与运营商、与主机厂或者其他的合作伙伴，再聚焦到整个充电数据融合的前提下，大家共同为充电体验的优化再做一些探索和贡献。以上是我今天分享的全部内容，谢谢大家！


信息来源：中国充电桩网
2022.10.12

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