一种动力蓄电池数据分析系统的制作方法

本发明涉及动力蓄电池
技术领域：
，特别涉及一种动力蓄电池数据分析系统。
背景技术：
：动力蓄电池作为新能源汽车的核心部件，对新能源汽车的安全使用、价值评估等方面有重大的影响。同时，新能源汽车动力蓄电池溯源系统的搭建，对于电池全生命周期已经可以进行流转管理，同时也使基于电池的工况数据、流转数据进行分析挖掘成为可能，而数据分析挖掘的目的是建立一套完整的电池评价体系，包括选前评估、用中监控、回收评价，目标用户群体包括研发(包括整车和动力电池)、质量、市场、售后。为了形成业务的延伸和支撑，动力蓄电池数据分析系统将需要与动力蓄电池溯源系统和车联网平台紧密联系，并且，动力蓄电池数据分析系统需要解决多源异构数据的标准化和数据的多维分析，并支持图标或报表输出。传统动力蓄电池数据分析系统都以hadoop生态圈的组件为基础架构，从提出需求到搭建平台，遵循的是定制化的开发方法，即数据项定制化，分析指标定制化。大致过程为：车载终端根据项目需求，逐个解析数据项，按照gb32960的要求，进行周期数据上传，周期上传的实时数据通过高速数据总线进入分布式消息队列，大数据平台通过订阅方式对数据进行消费(入库或实时计算)，大数据平台基于指定的指标、维度和筛选条件，在数据仓库建立数据源(原始数据层和明细汇总层)，并进一步进行分析逻辑实现和前端展示。本申请的发明人在研究过程中发现，现有技术是在车载终端进行数据解析并把解析好的数据项上传至动力蓄电池数据分析平台，平台定制开发，把解析的数据入库用于进行数据分析和挖掘，但每一次的业务迭达，如果数据缺项，则需要手工对分析指标目标车型的车载终端软件进行升级；并且，现有技术的大数据分析架构仅支持平台已采集数据项的多维分析，本质上，分析指标、筛选指标、分析维度都是固定的，难以扩展，用户无法对模型进行自定义以及迭代，不能满足不同群体对于数据分析多样化的需求，如各种画像系统、故障深入分析、电池衰减的市场排查等。技术实现要素：针对现有技术的上述问题，本发明的目的在于提供一种动力蓄电池数据分析系统，以使所述动力蓄电池数据分析系统能够支撑扩展数据的接入和存储，并能满足不同群体对于数据分析多样化的需求。本发明提供一种动力蓄电池数据分析系统，包括：数据发送模块，用于向车载终端发送顺序号列表，所述顺序号列表中包括至少一个顺序号；数据获取模块，用于接收所述车载终端发送的can数据，所述can数据为所述车载终端根据预设的顺序号与can的id的对应关系采集的与所述顺序号列表中的顺序号对应的can的id的can数据，所述can数据包括动力蓄电池相关数据；大数据平台，用于通过can协议解析配置框架解析所述can数据以获取所述动力蓄电池相关数据，并存储所述动力蓄电池相关数据；数据中台，用于从所述大数据平台获取所述动力蓄电池相关数据，并对所述动力蓄电池相关数据进行加工分析；应用平台，用于从所述数据中台获取加工分析后的动力蓄电池相关数据，并基于获取的加工分析后的动力蓄电池相关数据进行动力蓄电池应用分析。进一步地，所述数据发送模块还用于向所述车载终端发送can配置设置指令，所述can配置设置指令包括can数据主动上报指令；相应的，所述数据获取模块还用于接收所述车载终端发送的应答信息，所述应答信息为所述车载终端成功校验所述can配置设置指令并基于所述can配置设置指令修改t-box参数信息后发出的信息。进一步地，所述大数据平台包括：大数据引擎模块，用于通过can协议解析配置框架解析所述can数据以获取所述动力蓄电池相关数据；分布式存储模块，用于分布式存储所述动力蓄电池相关数据。进一步地，所述数据获取模块还用于获取至少如下之一的数据：系统日志数据、系统用户数据、人工录入数据、新闻资讯数据、第三方系统数据和模型/本体数据；相应的，所述分布式存储模块还用于存储至少如下之一的数据：系统日志数据、系统用户数据、人工录入数据、新闻资讯数据、第三方系统数据和模型/本体数据。进一步地，所述数据获取模块包括：系统日志数据采集单元，用于对所述系统日志数据进行数据采集；所述大数据引擎模块包括：系统日志数据分发单元，用于对采集的系统日志数据进行日志分类；系统日志数据流式处理单元，用于对采集的系统日志数据进行流式处理。进一步地，所述数据获取模块包括：系统用户数据采集单元，用于对所述系统用户数据进行数据采集；所述大数据引擎模块还包括：系统用户数据校验单元，用于对系统用户数据进行第一层数据清洗；系统用户数据审核单元，用于对系统用户数据进行第二层数据清洗。进一步地，所述大数据平台还包括：监控模块，用于监控所述大数据平台的组件的性能；安全中心模块，用于对所述大数据平台的数据访问进行权限控制。进一步地，所述数据中台包括：数据加工分析模块，用于从所述大数据平台获取所述动力蓄电池相关数据，并对所述动力蓄电池相关数据进行加工分析；数据资产管理模块，用于对所述大数据平台的元数据进行数据资产管理；数据质量集合模块，用于对所述大数据平台的元数据进行数据质量管理。进一步地，所述数据中台还包括：数据建模模块，用于根据加工分析后的所述动力蓄电池相关数据建立动力蓄电池分析模型。进一步地，所述动力蓄电池应用分析至少包括如下之一：电池工况应用分析、电池功耗分析、电池健康度分析、续驶里程分析和残差分析。由于上述技术方案，本发明具有如下有益效果：所述动力蓄电池数据分析系统能够支撑扩展数据的接入和存储，并能满足不同群体对于数据分析多样化的需求，并且，通过本申请的技术方案，可不向车载终端开放扩展can协议结构，以及，所述动力蓄电池数据分析系统只是向车载终端下发了顺序号列表，也即，所述车载终端向所述动力蓄电池数据分析系统隐藏了其id信息，保证了车载终端的信息安全。附图说明为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。图1是本发明实施例提供的一种动力蓄电池数据分析系统的结构示意图；图2是本发明实施例提供的一种动力蓄电池数据分析系统中大数据平台、数据中台和应用平台的结构示意图；图3是本发明实施例提供的一种动力蓄电池数据分析系统获取并处理数据的流程示意图；图4是本发明实施例提供的一种动力蓄电池数据分析系统中工作流子系统的结构示意图；图5是本发明实施例提供的一种动力蓄电池数据分析系统中ide在线脚本编辑器的界面示意图。具体实施方式为了使本
技术领域：
的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。本发明实施例提供了一种动力蓄电池数据分析系统，如图1所示，包括：数据发送模块，用于向车载终端发送顺序号列表，所述顺序号列表中包括至少一个顺序号；数据获取模块，用于接收所述车载终端发送的can(controllerareanetwork，控制器局域网络)数据，所述can数据为所述车载终端根据预设的顺序号与can的id的对应关系采集的与所述顺序号列表中的顺序号对应的can的id的can数据，所述can数据包括动力蓄电池相关数据；大数据平台，用于通过can协议解析配置框架解析所述can数据以获取所述动力蓄电池相关数据，并存储所述动力蓄电池相关数据；数据中台，用于从所述大数据平台获取所述动力蓄电池相关数据，并对所述动力蓄电池相关数据进行加工分析；应用平台，用于从所述数据中台获取加工分析后的动力蓄电池相关数据，并基于获取的加工分析后的动力蓄电池相关数据进行动力蓄电池应用分析。具体的，所述数据发送模块向所述车载终端发送顺序号列表(指定分隔符分隔)，所述顺序号列表至少包括一个顺序号，所述顺序号对应具体通信矩阵中的can的id，所述车载终端在预设周期内根据预设的顺序号与can的id的对应关系采集与所述顺序号列表中的顺序号对应的can的id的can数据，并向所述动力蓄电池数据分析系统上报。在上述设计逻辑中，可以不向所述车载终端开放扩展can的协议结构，并且，由于所述动力蓄电池数据分析系统只是向车载终端下发了顺序号列表，也即，所述车载终端向所述动力蓄电池数据分析系统隐藏了其id信息，保证了车载终端的信息安全。并且，所述动力蓄电池数据分析系统通过设计通用的can协议解析配置框架，从而能够支撑扩展数据的接入和存储。在一些实施例中，所述数据发送模块还用于向所述车载终端发送can配置设置指令，所述can配置设置指令包括can数据主动上报指令；相应的，所述数据获取模块还用于接收所述车载终端发送的应答信息，所述应答信息为所述车载终端成功校验所述can配置设置指令并基于所述can配置设置指令修改t-box参数信息后发出的信息。具体的，所述数据发送模块向所述车载终端的t-box(telematicsbox，无线网管)发送can配置设置指令，t-box对接收到的can配置设置指令进行校验，当校验正确时，t-box向所述动力蓄电池数据分析系统返回应答信息并完成t-box参数信息的修改；当校验错误时，t-box忽略所述can配置设置指令。所述动力蓄电池数据分析系统在接收到所述t-box的应答信息后完成本次设置传输，若所述动力蓄电池数据分析系统在预设时间内如60s内未接收到应答信息，则重新发送所述can配置设置指令，若重复预设次数如3次发送设置指令均无应答，则终止此次设置。在实际应用中，当开启can数据主动上报功能后，t-box根据can配置项上报总线数据。可以理解的是，t-box采集的数据中，在一个采集周期内，没有在can总线上采集到的具体can的id的can数据，上传数据列表中不体现。具体的，上传的数据包的结构和定义如表1所示，一个完整的数据包应包括起始符、命令单元、识别码、数据加密方式、数据长度单元、数据单元和检验码。命令标识定义如表2所示，：0x0bserver检上行0x0c下载升级上行0x0dota升级应答上行0x0eota升级结果通知上行0x0fcan数据上报上行其中，0x0f为扩展数据上报的命令标识。在一些实施例中，如图2所示，所述大数据平台可以包括：大数据引擎模块，用于通过can协议解析配置框架解析所述can数据以获取所述动力蓄电池相关数据；分布式存储模块，用于分布式存储所述动力蓄电池相关数据。在一些实施例中，所述大数据引擎模块还包括第三方接口支持、汇总层定时任务模块和工作流引擎，具体包括行程划进引擎、报表接口引擎和扩展的图表引擎(用于实现多维自定义分析)，从而支撑原始数据报文的快速实时处理，形成动力电池分析平台的基础架构支撑。在一些实施例中，如图3所示，所述数据获取模块还用于获取至少如下之一的数据：系统日志数据、系统用户数据、人工录入数据、新闻资讯数据、第三方系统数据和模型/本体数据；相应的，所述分布式存储模块还用于存储至少如下之一的数据：系统日志数据、系统用户数据、人工录入数据、新闻资讯数据、第三方系统数据和模型/本体数据。在实际应用中，所述数据获取模块支持结构化或非结构化数据批量导入导出、异构数据库间的数据同步、多类型离线或实时大数据计算引擎的配置和调用、在线实时数据接入处理、java程序、shell脚本、python程序等多种任务的配置集成。支持上传自定义函数，算法包等来完成开发任务。如图5所示，支持大数据开发门户提供图形化ide(integrateddevelopmentenvironment，集成开发环境)并且通过统一的界面完成代码化开发、运行和调试等工作，同时具备代码的版本管理功能。在一些实施例中，如图3所示，所述数据获取模块可以包括：系统日志数据采集单元，用于对所述系统日志数据进行数据采集；所述大数据引擎模块可以包括：系统日志数据分发单元，用于对采集的系统日志数据进行日志分类，比如错误、警告和信息提示等日志分类；系统日志数据流式处理单元，用于对采集的系统日志数据进行流式处理，所述流式处理是指对数据进行实时的划分，比如划分充电行程、驾驶行程等，划分按照一定的规则进行，如驾驶行程就是按照数据超时预设时间如15分钟未上报为结束行程标志。在一些实施例中，如图3所示，所述数据获取模块可以包括：系统用户数据采集单元，用于对所述系统用户数据进行数据采集；所述大数据引擎模块还包括：系统用户数据校验单元，用于对系统用户数据进行第一层数据清洗，所述第一层数据清洗是指对数据进行检验，即对原始的车辆数据进行数据逻辑的确认，包括记录数、唯一性、空值、准确性和逻辑性等校验规则的确认；系统用户数据审核单元，用于对系统用户数据进行第二层数据清洗，所述第二层数据清洗是指对数据进行审核，即在数据检验完成后，在分析业务逻辑层面对数据做清洗，确保分析逻辑的准确性，主要是基于gb32960的审核要求，对工况数据的逻辑性进行梳理。在一些实施例中，如图2所示，所述大数据平台还可以包括：监控模块，用于监控所述大数据平台的组件的性能；安全中心模块，用于对所述大数据平台的数据访问进行权限控制。在一些实施例中，如图2所示，所述数据中台可以包括：数据加工分析模块，用于从所述大数据平台获取所述动力蓄电池相关数据，并对所述动力蓄电池相关数据进行加工分析；数据资产管理模块，用于对所述大数据平台的元数据进行数据资产管理(如数据全景)和数据预处理(如数据稽核)；数据质量集合模块，用于对所述大数据平台的元数据进行数据质量管理。在一些实施例中，如图2所示，所述数据中台还可以包括：数据建模模块，用于根据加工分析后的所述动力蓄电池相关数据建立动力蓄电池分析模型。具体的，所述动力蓄电池分析模型可以包括预测算法模型、机器学习模型、推荐算法、相似度计算、分类聚类算法和文本挖掘算法等，其中，预测算法模型可以包括：时间序列，svr，逻辑回归，产品扩散模型，分层贝叶斯，定价模型，动态模型，clv模型，流失预警模型，rfm模型等，机器学习模型可以包括特征提取建模，特征选择建模，预测优化模型，em，bagging，adaboost等，推荐算法可以包括：slopeone，apriori，fptree，hybridcf，content-based，nbi二部图，heatdiffusion，svd矩阵分解等，相似度计算包括：欧氏距离，jaccard相似度，余弦相似度，皮尔逊相似度，lsh局部敏感哈希等，分类聚类算法可以包括：knn，神经网络，贝叶斯网络，svm支持向量机等，文本挖掘算法可以包括：tf-idf，vsm，crf条件随机场，textrank，topicmodel，lda等。在一些实施例中，如图2所示，所述动力蓄电池应用分析至少包括如下之一：电池工况应用分析、电池功耗分析、电池健康度分析、续驶里程分析和残差分析。在实际应用中，所述动力蓄电池数据分析系统主要应用于商用车企业动力蓄电池大数据分析，通过融合新能源车辆监测平台、动力蓄电池溯源平台、车联网平台、第三方产生的动力蓄电池工况数据、用户用车行为数据、外部环境数据，基于开源hadoop生态，集成轻量bi(businessintelligence，商业智能)工具形成企业的二次分析开发平台，从而为动力蓄电池大数据分析提供服务。在一些实施例中，所述动力蓄电池数据分析系统还包括工作流子系统，所述工作流子系统的逻辑结构如图4所示，所述工作流子系统与所述动力蓄电池数据分析系统的总体逻辑架构分层相对应，所述工作流子系统主要分为三层，分别为界面层、核心服务层和数据访问层。工作流子系统主要包含在界面层和核心服务层内，数据访问层主要是指其对系统数据的依赖，界面层是工作流子系统界面的组成部分，主要有工作流编辑区域、参数填写区域、模块列表显示区域；核心服务层主要包括工作流引擎、数据接口适配器和图形接口适配器。所述工作流子系统需要与总体架构中的核心服务层的其他子系统拥有依赖关系，所述其他子系统主要包括逻辑数据访问接口、作业调度服务及交互图形引擎。在一些实施例中，所述动力蓄电池数据分析系统还包括资源管理服务子系统，所述资源管理服务器子系统是处理系统提供动态采集计算资源使用情况的一种机制，通过资源管理用户可以获得集群当前的概况及过去一段时间内的使用情况，作业调度服务可以根据资源情况来调度作业。通过实施本发明的上述实施例，所述动力蓄电池数据分析系统能够支撑扩展数据的接入和存储，并能满足不同群体对于数据分析多样化的需求，并且，可不向车载终端开放扩展can协议结构，以及，所述动力蓄电池数据分析系统只是向车载终端下发了顺序号列表，也即，所述车载终端向所述动力蓄电池数据分析系统隐藏了其id信息，从而保证了车载终端的信息安全。以上实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。当前第1页12