基于大數據分析的新能源汽車行業發展研究

李俊華

關鍵詞： 大數據分析 新能源汽車 行業發展 可視化分析

中圖分類號： G420 文獻標識碼： A 文章編號： 1672-3791（2023）15-0241-04

隨著世界各國對能源問題的重視程度逐步增加，以及環境污染問題的日益嚴重，人們開始注重新能源汽車的發展，其中的代表就是電動汽車。我國在《國務院關于加快培育和發展戰略性新興產業決定》中提出要將新能源汽車作為戰略性的新興產業。在國家政策的支持下，我國的新能源汽車的產銷量已經處于世界的領先地位，但隨著新能源汽車的研究和發展，其中也出現了一些安全問題，如蓄電池故障等，讓新能源汽車產業的發展受到了安全問題的阻礙。隨著新能源汽車的逐步發展，其中的車載信息系統變得更為完善，進一步提升了新能源汽車的信息化程度。為了進一步保證人們的安全出行，以及促進新能源汽車產業的良好發展，我國建立了有關于新能源汽車的監測管理平臺，該平臺負責接受有關于新能源汽車運行的相關數據，配合氣象數據和車輛檔案數據等，組建多源異構數據庫，并通過大數據技術來對其中的價值進行深入挖掘，從而對新能源汽車存在的安全問題進行改善，更好地促進產業發展。作為當前的熱門研究領域，大數據技術受到了世界各國的重視和關注，傳統汽車企業日益重視對大數據技術的應用，從而不斷完善產品創新與數字化服務。我國當前十分重視大數據技術的發展應用，并將數據作為國家發展的重要戰略資源，為社會經濟發展提供支持，同時也有利于改善人們的生活質量。在新能源汽車領域中，大數據技術的應用有著非常好的發展前景，新能源汽車與大數據之間的結合是主要的發展趨勢，也是汽車行業轉型的主要方向。當前，在新能源汽車領域中，對于大數據技術的應用主要體現在動力蓄電池管理方面，具體包括電池的熱失控預警和故障診斷等方面內容。另外，大數據技術也在新能源汽車的關鍵零件檢測、用戶研究、基礎設施布局以及汽車運行狀況監控等方面發揮重要的作用。例如：通過大數據技術來分析和研究新能源汽車的故障規律和可靠性、充電樁的選址以及電網負荷預測等。最早的新能源汽車研究則是建立在嚴苛控制實驗環境的基礎之上，并未重視考量實際的運行環境，再加上缺乏對大數據技術的應用經驗，需要在數據應用、動力電池性能以及真實環境整車方面進行提升。

1 大數據技術的概述

在網絡技術中，大數據技術能夠規避傳統數據所存在的冗余風險，實現了大數據的容量和速率的延伸，對數據傳輸中的價值進行深入挖掘，使數據處理質量獲得顯著的提高。具體的應用技術包括以下幾個方面。

1.1 可視化分析

通過數據模型來對系統數據進行可視化分析，使海量數據以可視化的表現形式呈現，可幫助用戶對數據進行解釋、分析，從而滿足數據的多元處理訴求。

1.2 挖掘算法

挖掘算法的應用主體是計算機系統及其內部模塊。在實際操作中，通過采用集群計算和數據分割等技術手段，挖掘算法能夠深入作用于數據的內部結構。利用這些算法對現有的數據進行深度挖掘，以確保各類數據得到高速、高質量的處理。這樣，系統可以精準識別內部數據處理的需求，從而提升數據處理的效率和性能。

1.3 預期性分析

數據處理的本質是分析和羅列數據信息的特征，整合可視化結果，接著對比挖掘算法來挖掘數據信息運算中的行為軌跡，從而將數據當作對比值，通過預測信息，對數據傳輸行為進行判斷。

1.4 數據管理

數據管理主要是羅列和處理數據信息，如定義化和標準化等，在對相關的信息進行闡述時，可結合業務處理的訴求，來實現數據質量、數據管理、數據儲存的智能化運作。

2 新能源汽車行業發展現狀分析

新能源汽車行業是目前我國新興產業重點開發領域之一，新能源汽車產業的發展水平在一定程度上可以代表我國高端制造業的發展水平，甚至會對整個汽車行業的發展產生影響[1]。

目前，我國新能源汽車需求量不斷增加，我國生產的新能源客車在全球范圍內銷售量也很大，比亞迪、吉利、北汽等汽車品牌已經進入全球新能源汽車銷售企業排行榜的前10 名。例如：2020 年中國宇通公司生產用車成功中標卡塔爾世界杯服務用車項目，加上后續訂單，卡塔爾從中國進口了1 500 臺客車，其中包括888臺純電動客車，這批客車承擔了運送球迷、國際足聯官員、媒體記者到球場的任務。世界杯結束后，這些“中國制造”的純電動客車成為卡塔爾公交的重要組成部分。這是新能源客車首次作為主力服務世界杯賽事，也是國際大型體育賽事中首次大批量引入中國新能源客車，可見我國新能源技術得到了世界認可。

從上述內容中可以看出，我國新能源汽車行業有很大的市場發展潛力。目前，新能源汽車行業主要以智能網聯汽車作為主要發展方向，整個行業正在朝向低碳化、信息化、智能化汽車產品生產轉型。在新能源汽車生產的過程中，大數據技術、物聯網技術和人工智能技術的應用更加普遍，隨著信息技術手段的創新和發展，新能源汽車行業將會得到更大的發展空間。其中，大數據分析技術的應用使得新能源汽車行業具備了更強的發展優勢。新能源汽車行業借助環衛、郵政、電力、通信等方面的數據信息，可以保持穩定、持續的發展勢頭，使新能源汽車產業成為現代化建設和鄉村振興的重要支撐[2]。

隨著人們環保意識的不斷增強，新能源汽車行業的市場越來越大，為了有效保障新能源汽車行業的發展，整個行業需要從市場發展趨勢的角度收集各方面數據，制定切合實際的發展戰略，進一步優化市場結構，創新新能源汽車產品，使新能源汽車行業可以實現可持續發展。

3 新能源汽車行業發展過程中出現的問題與分析

新能源汽車行業嘗試利用大數據分析技術分析用戶特征、駕駛行為、實時能耗、電池狀況等數據，通過技術手段檢查各方面存在的問題，進而提升新能源汽車的安全性和穩定性[3]。但是由于此技術出現的時間比較短，因此在實際操作的過程中可能會出現一些問題。

首先，雖然我國針對新能源汽車行業制定了很多相關政策，但是缺乏大數據技術等方面的要求和標準。例如：自從我國2001 年確定了高新技術發展計劃并且制定新能源汽車發展原則之后，新能源汽車擁有了更多發展機會。為了進一步保證新能源汽車行業的穩定發展，2016 年，我國為新能源汽車行業制定了很多優惠補貼政策。但是隨著大數據分析技術在新能源汽車行業的應用和普及，我國關于新能源汽車行業大數據應用方面的政策規定暴露出一些問題和漏洞。由于相關制度的缺失，導致新能源汽車行業引入大數據技術沒有質量保障。

其次，大數據技術的應用帶來了數據存儲和數據安全問題。隨著社會大眾對于信息安全的重視程度不斷提升，如何解決信息存儲安全問題成為大數據時代新能源汽車行業發展的關鍵。我國并沒有針對新能源汽車行業大數據使用等方面制定相對完善、成熟的法規體系，導致大數據分析技術在實際應用的過程中缺乏法律保障。

最后，由于大數據分析技術屬于高端技術之一，需要得到資金和人才的支持。我國教育體系中還沒有針對新能源汽車大數據分析技術的應用設置相關課程和專業，導致人才儲備出現問題。在資金方面，僅靠政府財政補助，很難有效推動大數據分析技術在新能源汽車行業的發展。尤其是在基礎設施建設方面，由于缺乏足夠的資金，使得新能源汽車充電樁技術發展水平比較低，在一定程度上影響了大數據分析技術在新能源汽車行業的應用和普及。

4 利用大數據分析解決新能源汽車行業發展問題的有效措施

4.1 完善大數據信息監管機制，加強數據保障功能

在傳統模式下，工作人員主要是使用日志文件和Web 爬蟲等網絡技術手段收集數據，但是如今在大數據時代背景下，新能源汽車行業可以利用傳感器收集數據，整個過程會在法律法規的要求下進行，收集的數據也會經過加密處理。企業利用大數據采集技術收集的數據將會通過網絡平臺傳輸到企業監測系統中，然后由企業對新能源汽車進行安全監管[4]。在此基礎上，企業會將新能源汽車的數據上傳到地方和國家的相關管理平臺中，確保有關部門可以詳細了解新能源汽車的行駛數據信息、統計數據和故障處理數據等情況，并加強對數據信息的監管，從而提升數據安全保障效果。

4.2 做好數據預處理和存儲工作，提升信息安全性

新能源汽車行業利用大數據預處理技術可以有效提升新能源汽車軟硬件水平與各項數據的監管質量；同時，借助這項技術也可以進一步保證新能源汽車各方面數據的準確性，為開展數據分析和管理工作奠定基礎。從具體流程來看，新能源汽車數據預處理工作可以分為以下兩個方面：一是對新能源汽車原始數據采集開展預處理工作，工作人員將會利用大數據預處理技術對新能源汽車車載終端開展預處理工作，包括終端程序中數據正負、精度、異常數據過濾等環節；二是利用大數據預處理技術對數據平臺和計算模塊開展預判處理，尤其是利用大數據預處理技術解決掉幀、錯幀等問題。

完成數據預處理工作后，工作人員需要借助缺失數據值填充或數據清洗等方式深度分析新能源汽車的各方面數據。完成數據處理工作后，工作人員需要從數據存儲的角度入手開展工作，目前新能源汽車行業主要是利用自建或是租用云平臺的方式儲存信息，比較常用的是國家新能源大數據平臺。該平臺的數據存儲主要是使用HDFS 分散式數據文件以及parput 格式存儲的方式。隨著時代的發展，新能源汽車行業得到更大的發展空間，為此，國家新能源大數據平臺也會繼續拓展存儲規模，以此滿足新能源汽車行業發展的需求。

4.3 強化大數據統計分析和可視化研究工作力度

在大數據時代背景下，新能源汽車行業借助大數據統計分析的方法對數據資源進行匯總和研究，并借助信息技術手段分析這些數據信息的規律，然后不斷挖掘數據的價值，使這些數據能夠為新能源汽車行業的發展做出貢獻。按照傳統數據統計方法，工作人員將會使用聚類分析、相關分析、回歸預測分析、分類分析等方式開展數據統計分析工作，這些方法隨著時代的發展需要不斷進行優化和完善。除此之外，新能源汽車行業也在積極使用可視化視覺分析等方式完成自動分析工作，借助人才優勢和技術優勢充分挖掘信息價值，使數據信息發揮更大的作用。目前，部分新能源汽車企業和國家監測平臺已經構建了大數據可視化視覺分析系統，確保新能源汽車行業可以利用可視化視覺分析技術進一步提升數據分析的效率和質量。

4.4 深化大數據分析在新能源汽車行業發展中的應用程度

隨著大數據技術的發展，新能源汽車行業數據處理速度也得到了提升，工作人員可以利用大數據技術有效識別和分析車輛終端收集的各方面數據，并且在物聯網技術的支持下，借助射頻識別對各方面數據信息進行深入研究，確保數據信息可以為新能源汽車行業的發展提供參考。工作人員需秉持一體化原則，借助互聯網和大數據技術找到新能源汽車行業新的發展方向，這對于實現行業可持續發展目標有重要的價值。正是因為大數據技術的普及和發展，使數據信息得以高速傳輸和共享，使整個行業形成以技術為驅動的行業化、職業化發展體系，能夠確保工作人員借助數據之間的關系解決新能源汽車行業在發展過程中出現的問題，借助多數據融合平臺深入挖掘信息數據的價值，使信息數據可以充分反映出本質特征，為新能源汽車行業的發展營造良好的環境[5-6]。

4.5 解決系統問題，強化系統穩定性

首先，工作人員利用大數據技術對動力電池系統進行診斷，可以有效解決電池故障問題。工作人員可以利用基于模糊改進香農熵的電壓故障診斷方法，對新能源汽車動力電池系統進行分析。工作人員借助這種手段可以收集和研究新能源汽車行駛數據，并且找到新能源汽車動力電池系統中存在的異常電壓單體。利用機器學習算法和多重篩選策略，工作人員可檢測新能源汽車運行過程中動力電池系統電壓變化異常的單體，并且針對動力電池系統存在的問題采取針對性的解決措施。

其次，工作人員可以借助大數據分析技術開展電池熱失控預警工作。考慮到新能源汽車車用鋰電池具有高比能量的特點，如果出現交通事故或是電池過充問題，很容易會引發電池熱失控現象。為了解決這個問題，工作人員可以借助大數據技術與熵判斷理論，找到新能源汽車電池存在的問題，采用科學、合理的診斷方法，及時發現電池熱失控現象，解決電池存在的問題。

最后，工作人員可以利用大數據技術中人工神經網絡和非線性自回歸算法，優化汽車駕駛模型，并且根據汽車行駛數據、駕駛員的動作反應與地圖線路平均速度，構建NARX 模型，借此生成特殊駕駛行為建模，確保工作人員可以利用大數據技術評估駕駛員的駕駛習慣。在此基礎上，工作人員可以借助大數據技術對新能源汽車監控數據進行分析，從而評估駕駛行為，及時發現駕駛員存在的緊急制動、加速啟動等不良駕駛行為。通過調取不良駕駛行為的數據，使用模糊綜合評價法建立數據模型；結合非參數相關分析中的spearman 方法，對影響能耗的駕駛行為進行深度分析，確保工作人員可以利用大數據技術收集足夠的駕駛行為信息，生成最佳算法。

5 結語

綜上所述，在大數據時代背景下，新能源汽車行業利用先進的信息技術手段有了更大的發展空間。借助大數據技術和物聯網技術，研究人員進一步優化了數字模型，使新能源汽車能夠有效提升自身性能和駕駛者的體驗感，這為新能源企業行業的發展營造了良好的發展環境，使新能源汽車行業得以實現可持續發展。