基于大數據的車聯網離散獨立傳感器節點電能信息挖掘研究

李馨兒

摘 要：近年來，我國汽車網發展速度較快，通過創建汽車設備與云端通訊連接，為汽車作業狀態分析提供了足夠數據。本文以汽車電能為研究對象，通過布設離散獨立的傳感器節點，挖掘汽車電能數據信息。依據汽車電量健康估計標準，結合汽車電能各參數函數關系，計算汽車行駛充放電次數及充放電能量估計，為汽車電能管理提供參考依據。

關鍵詞：傳感器節點;電能信息;大數據

汽車電量消耗情況決定了其在接下來一段時間內是否可以繼續行駛，因此對于汽車電量信息的精準度要求較高。智能車的出現，打破了傳統車輛電能采集的弊端，該類型車輛與云端建立連接，通過大數據收集相應信息。由于此方面的研究尚不成熟，如何全面挖掘信息成為了難點，本文通過布設傳感器節點展開研究。

1 車聯網離散獨立傳感器節點數據挖掘

為了全面獲取汽車電量信息，本文根據電能與動力轉換關系，設計傳感器數據采集方案。方案中，節點布設特點為獨立且離散，如圖1所示為傳感器節點數據采集框架設計圖。

利用以上參數關系計算公式，分析汽車行駛一段距離后，經過多次充放電作業情況下，挖掘電池電能數據信息，判斷設置的充放電次數可以供汽車行駛產生的電能大小，以便駕駛員達到目的地使用電量的合理分配。

3 汽車運行電能數據分析

3.1 電量持久使用性能分析

汽車電池充放電期間，很難做到將電量釋放到下限值，或者將電量充滿到上限值，大部分情況下根據汽車行駛需求進行控制。為了準確估算出汽車電池狀況在未來一段時間內幾次充放電情況能夠完成駕駛任務，即評價汽車電池健康狀態，本文根據某型號汽車電池充放電作業曲線特性，繪制了電池充放電非線性擬合效果，如圖2所示。

圖2中顯示了1635次充放電循環結果及變化規律曲線擬合效果，依據擬合效果曲線變化規律，預測該汽車電池組首次充電能量大小為34.52kwh，充放電循環能量均值為28.54kwh。由此看來，該汽車電池使用持久性能較好。

3.2 汽車行駛距離分析

本文利用汽車電量數據信息挖掘模型，合理布設傳感器節點，測試不同行駛路況下車輛消耗能量其概況，包括行駛路況、電池充放電能量估計、充放電次數。按照電池健康估計方案，判斷該汽車是否需要更換電池。如表1所示為汽車行駛距離分析統計結果。

依據表1中的統計結果可知，當車輛處于城區擁堵路況時，按照標準充放電電能效率，需要采取650次充放電處理，當汽車行駛于通暢路段時，預計消耗能量有所減少，充放電次數也隨之減少。相比之下，汽車在郊區平地行駛和城區通暢路況下消耗能量相差較少，行駛于郊區坡地路況下消耗能量最多。依據此計算結果，能夠幫助汽車駕駛員掌握不同路況下汽車充放電作業需求，以便提高汽車行駛穩定性。

4 總結

本文采用傳感器節點信息挖掘方法，采集車輛行駛剎車能、胎阻、風阻3個參數信息，并將節點與云端建立連接，實現車輛網離散數據挖掘分析，基于大數據平臺，確定汽車電池健康狀態，給出判斷依據。汽車運行電能數據分析中，本文對電量持久使用性能、汽車行駛距離信息展開數據挖掘分析，為汽車長期電能持續作業提供了參考依據。

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