車輛狀態(tài)監(jiān)測主要使用新能源三電系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)、車輛駕駛數(shù)據(jù)，服務(wù)于三電系統(tǒng)的設(shè)計(jì)改進(jìn)。因車輛交互數(shù)據(jù)均為敏感數(shù)據(jù)，特別是和車輛控制相關(guān)的數(shù)據(jù)，所以硬件環(huán)境和軟件環(huán)境都需有防入侵，防監(jiān)聽和防篡改的要求。

應(yīng)具備采集、存儲(chǔ)、傳輸、補(bǔ)發(fā)車輛運(yùn)行狀態(tài)、報(bào)警、充電、定位等數(shù)據(jù)的功能， 以GB/T 32960《電動(dòng)汽車遠(yuǎn)程服務(wù)與管理系統(tǒng)技術(shù)規(guī)范》為支撐，實(shí)現(xiàn)電動(dòng)汽車數(shù)據(jù)向企業(yè)平臺、地方平臺、國家平臺逐級上報(bào)，形成三級安全監(jiān)管體系。

采用衛(wèi)星定位技術(shù)（GPS/BDS）、無線通訊技術(shù)（GPRS/3G/4G/5G）、地理信息（GIS）技術(shù)和云計(jì)算及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)， 建立電動(dòng)汽車企業(yè)遠(yuǎn)程監(jiān)控平臺， 實(shí)現(xiàn)對車輛地理位置和運(yùn)行狀態(tài)各項(xiàng)參數(shù)的監(jiān)控。包括整車數(shù)據(jù)、驅(qū)動(dòng)電機(jī)數(shù)據(jù)、燃料電池?cái)?shù)據(jù)、車輛位置數(shù)據(jù)、極值數(shù)據(jù)、報(bào)警數(shù)據(jù)等信息。

數(shù)據(jù)采集參數(shù)范圍包含但不限于GB/T32960.3（具體見表7-1）的要求。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的采集頻率不應(yīng)低于1 次/s。

應(yīng)具有將采集到的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)發(fā)送到企業(yè)遠(yuǎn)程監(jiān)控平臺的功能。傳輸數(shù)據(jù)種類：見上表。

傳輸時(shí)間間隔：傳輸信息的時(shí)間周期應(yīng)可調(diào)整，車輛正常行駛時(shí)，上報(bào)信息的時(shí)間周期最大不應(yīng)超過30s，當(dāng)車輛出現(xiàn)3 級報(bào)警時(shí)，應(yīng)上報(bào)故障發(fā)生時(shí)間點(diǎn)前后30s 的表7-1 所包括的全部數(shù)據(jù)項(xiàng)，且信息采樣周期應(yīng)不大于1s，其中故障發(fā)生前數(shù)據(jù)應(yīng)以補(bǔ)發(fā)的形式進(jìn)行傳輸。其中3 級報(bào)警指駕駛員應(yīng)立即停車處理或請求救援的故障。如：電池高溫報(bào)警、整車絕緣報(bào)警等。同時(shí)，企業(yè)遠(yuǎn)程監(jiān)控平臺應(yīng)具備按照GB/T32960.3 中規(guī)定的平臺交換通信協(xié)議，將車載終端采集的數(shù)據(jù)及相關(guān)信息傳輸給公共平臺的能力。

基于電池的容量、溫度、電流、電壓、SOC、充電模式等與電池相關(guān)的數(shù)據(jù)，設(shè)立包括但不限于車輛充電次數(shù)、充電類型、充電SOC 分布、電池最高/最低溫分布、單體電壓分布等指標(biāo)，并結(jié)合電池健康度影響因素、電池健康度評估與預(yù)測等算法模型，從電池的使用、電池健康、電池故障報(bào)警等多維度分析監(jiān)測新能源車的電池狀態(tài)。

除通過大數(shù)據(jù)分析監(jiān)測車輛的電池狀態(tài)，建議不定時(shí)為維修站或用戶推送電池健康、電池預(yù)警等數(shù)據(jù)，進(jìn)一步對電池狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測，從而及時(shí)預(yù)防電池問題，極大的提高電池的安全性能。

電池包或系統(tǒng)在由于單個(gè)電池?zé)崾Э匾馃釘U(kuò)散、進(jìn)而導(dǎo)致乘員艙發(fā)生危險(xiǎn)之前5min，應(yīng)提供一個(gè)熱事件報(bào)警信號給平臺，并進(jìn)行主動(dòng)預(yù)警，以便售后服務(wù)人員能夠第一時(shí)間聯(lián)系用戶進(jìn)行專業(yè)處理。

基于電機(jī)的轉(zhuǎn)速、扭矩、溫度、電機(jī)故障報(bào)警等與電機(jī)相關(guān)的數(shù)據(jù)，從電機(jī)轉(zhuǎn)速分布、電機(jī)扭矩分布、電機(jī)溫度分布、電機(jī)溫度報(bào)警等多維度分析監(jiān)測新能源車的電機(jī)狀態(tài)。

除通過大數(shù)據(jù)分析監(jiān)測車輛的電機(jī)狀態(tài)，也不定時(shí)為維修站或用戶推送電機(jī)健康、電機(jī)預(yù)警等數(shù)據(jù)，進(jìn)一步對電機(jī)狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測，從而及時(shí)預(yù)防電機(jī)問題，極大的提高電機(jī)的安全性能。

基于車輛的出行天數(shù)、出行次數(shù)、行駛里程、車速等與用戶駕駛行為相關(guān)的數(shù)據(jù)，結(jié)合里程焦慮模型、駕駛安全性模型等算法模型，從車輛月均出行天數(shù)、日均出行次數(shù)、出行時(shí)間分布、單行駛循環(huán)車速分布、里程焦慮評分等多維度分析監(jiān)測車輛的駕駛行為。

通過大數(shù)據(jù)分析監(jiān)測車輛的駕駛行為，定時(shí)為用戶推送駕駛行為報(bào)告、駕駛行為評分、駕駛建議等，引導(dǎo)用戶健康駕駛，提高用戶的出行安全。

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