基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的電動汽車使用研究

基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的電動汽車使用研究

純電動汽車或混合動力汽車將成為未來汽車工業(yè)發(fā)展的主要方向，因而得到了快速發(fā)展。目前，電動汽車仍然受電池成本高、續(xù)駛里程短等因素的制約。通過對電動汽車用戶出行次數(shù)、行駛里程等進行分析，可以在滿足電動汽車用戶使用需求的前提下，優(yōu)化電動汽車的設(shè)計，由此加快電動汽車的推廣。此外，還能夠優(yōu)化充電樁的分布，減少電動汽車充電對電網(wǎng)產(chǎn)生的影響。

每輛電動汽車每年產(chǎn)生幾百千兆字節(jié)（GB）的數(shù)據(jù)量，所有電動汽車每年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量將十分巨大，采用傳統(tǒng)方法已經(jīng)不能對這些數(shù)據(jù)進行分析，因而引入了大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。

目前，美國福特汽車公司在其生產(chǎn)的電動汽車上均安裝遠程調(diào)制解調(diào)器，遠程調(diào)制解調(diào)器能夠借助車聯(lián)網(wǎng)或智能手機將福特電動汽車用戶在用車過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)通過“MyFordMobile”應(yīng)用程序上傳到福特汽車公司的服務(wù)器中。為了保護用戶的隱私問題，在數(shù)據(jù)采集的過程中，不記錄任何個人識別信息。服務(wù)器中，采用分布式文件系統(tǒng)（HDFS）對這些數(shù)據(jù)進行整合，并存儲在Hadoop開源數(shù)據(jù)庫中。采用HiveQL查詢語言、Pig Latin數(shù)據(jù)流語言和Python腳本對Hadoop開源數(shù)據(jù)庫中存儲的信息進行大數(shù)據(jù)分析，并將分析結(jié)果與美國亞特蘭大區(qū)域電動汽車用戶的調(diào)查結(jié)果進行對比。結(jié)果顯示：Hadoop數(shù)據(jù)庫中共采集了16600輛福特Fusion插電式混合動力汽車、12200輛福特C-Max插電式混合動力汽車和4700輛Focus純電動汽車的用戶使用數(shù)據(jù)，這些用戶平均每天的充電次數(shù)為1.7次，出行次數(shù)為2.5次，80%用戶在充電時將電池的荷電狀態(tài)充至100%，77%插電式混合動力汽車用戶和51%純電動汽車用戶采用110V充電電壓，其它用戶采用220V充電電壓。

N. Khalid Ahmed et al.SAE 2017-01-0247.

編譯：陳丁躍