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新能源汽車造成起火事故的主要原因是什么?

lhl545545 ? 來源:高工鋰電 ? 作者:高工鋰電 ? 2020-06-06 09:49 ? 次閱讀
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根據(jù)國家平臺監(jiān)測的統(tǒng)計(jì),去年5月到年底,一共發(fā)生了113起新能源汽車事故。

這幾日,開始出現(xiàn)了“電動(dòng)汽車起火季”的調(diào)侃,在微信群也流傳著各色視頻,這種具有沖擊力的畫面,其實(shí)每年都會(huì)有,也確實(shí)造成了很大的認(rèn)知問題。

結(jié)合去年發(fā)布的幾份材料,清華大學(xué)《2019年動(dòng)力電池安全性研究報(bào)告》、北京理工大學(xué)《新能源汽車與大數(shù)據(jù)安全》和CATARC的《電動(dòng)汽車以及動(dòng)力電池的安全評價(jià)》,我們提取一些內(nèi)容,來判斷一下2020年后面會(huì)有什么樣的局面。

幾點(diǎn)初步的結(jié)論為:1)首先呼吁理性對待新能源汽車的起火事故,今年很多企業(yè)都在嘗試在云端做故障預(yù)警,隨著天氣炎熱,很多潛在問題車輛會(huì)提前識別出來;2)很多的事故車輛,出現(xiàn)問題多在出廠后的第二年的夏季,這個(gè)是高危的“二年級車”。

3)根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),充電過程、充滿電之后靜置最容易發(fā)生著火事故,分別占到著火事故的38%和24%。而車輛的燃燒事故大多發(fā)生在高SOC狀態(tài)。(85%以上的事故占比達(dá)到40%,SOC為100%的占比達(dá)到9.7%)。

2019年事故總覽情況

根據(jù)國家平臺監(jiān)測的統(tǒng)計(jì),去年5月到年底,一共發(fā)生了113起新能源汽車事故。

在這里進(jìn)行拆分,包括之前天氣較為炎熱的5-6月和7-8月兩個(gè)區(qū)段。加上之前在《2019年動(dòng)力電池安全性研究報(bào)告》里面的一些統(tǒng)計(jì),能夠得到以下的圖表。

從總的數(shù)據(jù)來看,2019年底國內(nèi)新能源汽車保有量為381萬臺,接入國家監(jiān)控平臺的有296萬臺。

從2019年的事故統(tǒng)計(jì)來看,在著火事故車輛中,乘用車占比較高(本身絕對量也最大),達(dá)到69.6%;其次是專用車(電池成本壓得非常死),公交車事故率最低(有固定檢修,又是以磷酸鐵鋰電池為主)。

新能源汽車造成起火事故的主要原因是什么?

圖1 根據(jù)各個(gè)報(bào)告進(jìn)行分解的按照時(shí)間的新能源汽車事故

不同的統(tǒng)計(jì)顯示,電池問題是起火事故很大的直接原因。北理工的統(tǒng)計(jì)占61%,CATARC的統(tǒng)計(jì)占52%,由于兩家單位都直接參與到事故的調(diào)查和原因認(rèn)定的程序中,所以這個(gè)統(tǒng)計(jì)的意義還是很明確的。

新能源汽車造成起火事故的主要原因是什么?

圖2 電動(dòng)汽車起火的直接原因

而電池的不同狀態(tài),表現(xiàn)在車輛的使用狀態(tài)也直接反映了問題。

電動(dòng)汽車在充電過程、充滿電之后靜置最容易發(fā)生著火事故,分別占到著火事故的38%和24%。新能源汽車燃燒事故大多發(fā)生在高SOC狀態(tài),SOC在85%以上的事故占比達(dá)到40%,SOC為100%的占比達(dá)到9.7%。

備注:某些低SOC的狀態(tài),也是在充滿之后用了下來的。

新能源汽車造成起火事故的主要原因是什么?

圖3 高危的狀態(tài)

備注:我們可以做個(gè)斷代,2018年之前的新能源汽車事故主要是以早期的A00級別車輛為主。而從2018年開始大量進(jìn)入市場的是方形電池,所以實(shí)際上2020年面對的情況和2019年是比較相似的。

特別是2019年是電池系統(tǒng)能量密度從140Wh/kg切換到160Wh/kg的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。這意味著今年不光是去年的電池,前年的電池老化潛在的問題也會(huì)表現(xiàn)出來。

新能源汽車造成起火事故的主要原因是什么?

圖4 2018年的事故有一些參考,但是已經(jīng)有很大的差異

預(yù)測模型和下一步的工作方向

2019年起火事故比較集中的發(fā)生以后,牽涉到了主管部門、車企的很多處理辦法?,F(xiàn)在普遍的做法,如北理工所說的,根據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)控的數(shù)據(jù)并根據(jù)企業(yè)反饋對預(yù)警模型進(jìn)行了優(yōu)化調(diào)整。這套算法可以對歷年典型事故車輛的數(shù)據(jù)對預(yù)測模型準(zhǔn)確性進(jìn)行對比和評估。

但是這里存在幾個(gè)問題:

1)有部分以電壓差、溫度差、溫度高等特征存在的電芯,是比較容易抓出來的,這部分可以依照一定的處理流程進(jìn)入維修程序

2)部分電芯在出問題的時(shí)候,它和其它電芯的壓差、溫差實(shí)際上是差異不大的。而是它的使用邊界和特性在某個(gè)點(diǎn)突然爆發(fā)出差異。

如果我們在較高SOC,如92%左右的SOC的時(shí)候,很容易出現(xiàn)潛在邊界問題,這個(gè)是當(dāng)下有預(yù)警還出問題的主要原因。

解決問題的辦法,可能是在一個(gè)時(shí)期或者根據(jù)算法來臨時(shí)對某些車輛進(jìn)行限制,這個(gè)在未來做出一個(gè)夏季安全模式,可能效果比較好

3)按照Winter Mode,我們會(huì)努力補(bǔ)償續(xù)航里程。未來在夏季,Summer Mode可能需要對電芯的使用區(qū)間做一個(gè)臨時(shí)性的限制。這樣對于保證我們的新能源汽車渡過夏天,降低事故發(fā)生機(jī)率是有幫助的。
責(zé)任編輯:pj

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