中國儲(chǔ)能網(wǎng)訊：4月24-26日，由中國化學(xué)與物理電源行業(yè)協(xié)會(huì)儲(chǔ)能應(yīng)用分會(huì)主辦的第九屆中國國際儲(chǔ)能大會(huì)在浙江省杭州市洲際酒店召開。在4月25日下午的“電動(dòng)汽車與電網(wǎng)互聯(lián)”專場，武漢理工大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院副教授黃亮在會(huì)上分享了主題報(bào)告《車聯(lián)網(wǎng)及大數(shù)據(jù)應(yīng)用》，以下為演講實(shí)錄：
黃亮：很高興在這里跟大家來交流。我的演講題目是車聯(lián)網(wǎng)及大數(shù)據(jù)應(yīng)用。首先給大家介紹一下我本人所做的一些工作，我本人所做的工作主要涉及到三大塊內(nèi)容，網(wǎng)絡(luò)接入服務(wù)，平臺(tái)建設(shè)服務(wù)，還有數(shù)據(jù)挖掘的服務(wù)。 我們所能承擔(dān)的項(xiàng)目包括：企業(yè)設(shè)備級(jí)的遠(yuǎn)程接入、云平臺(tái)的建設(shè)，還有建設(shè)這個(gè)數(shù)據(jù)中心和監(jiān)控中心，第四個(gè)就是這個(gè)數(shù)據(jù)挖掘研究。這是我們工作的最終可視化展示，包括這個(gè)監(jiān)控中心、WEB端、APP端，還有數(shù)據(jù)挖掘的頁面。
給大家重點(diǎn)介紹一下車聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)，主要工作對我們來說就是一個(gè)數(shù)據(jù)的采集、數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、以及最后數(shù)據(jù)的計(jì)算和管理。
首先是數(shù)據(jù)采集這一塊，我們研發(fā)一系列的數(shù)據(jù)采集與移動(dòng)終端，包括這個(gè)無線的收發(fā)模塊，用于充電樁到車用TBOX。給大家看一下我們目前的接入解決方案，這是一個(gè)典型的燃料電池汽車動(dòng)力系統(tǒng)的遠(yuǎn)程接入，燃料電池動(dòng)力系統(tǒng)包括燃料電池發(fā)電系統(tǒng)、DC/DC、電機(jī)、鋰電池及管理系統(tǒng)等，它們與整車控制器通過這個(gè)動(dòng)力總成CAN總線來通信。我們的數(shù)據(jù)采集與移動(dòng)終端監(jiān)控這個(gè)動(dòng)力總成CAN總線信息，再把它通過4G發(fā)送到云平臺(tái)去。這一塊來說涉及到兩個(gè)協(xié)議的問題，一個(gè)是動(dòng)力總成CAN協(xié)議的問題，還有終端與云平臺(tái)之間協(xié)議問題。目前終端與云平臺(tái)之間協(xié)議是基于國標(biāo)，但是國標(biāo)主要針對電動(dòng)汽車，協(xié)議里只含有少量的燃料電池的數(shù)據(jù)，我們目前在國標(biāo)的基礎(chǔ)上把它的格式做了一些擴(kuò)展，專用于燃料電池汽車。
這是我們所搭建的云平臺(tái)的架構(gòu)，具體通過四個(gè)關(guān)鍵技術(shù)解決高并發(fā)、高可用、大數(shù)據(jù)計(jì)算等問題。通過消息中間件技術(shù)解決高并發(fā)數(shù)據(jù)入庫瓶頸，通過非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫解決數(shù)據(jù)存儲(chǔ)瓶頸，通過微服務(wù)架構(gòu)解決數(shù)據(jù)的查詢瓶頸，通過Hadoop核心組件HDFS和spark來提升它的一個(gè)大數(shù)據(jù)的計(jì)算能力這是我們目前所使用的這種架構(gòu)。我們在佛山是燃料電池汽車聯(lián)合國開發(fā)署一個(gè)示范城市的項(xiàng)目，我們在去年獲得國家重大專項(xiàng)的支持，在佛山建立這樣一個(gè)燃料電池汽車的綜合監(jiān)管平臺(tái)，合作單位包括佛汽集團(tuán)、佛廣公交集團(tuán)、上汽大通，我們把他們的這個(gè)車輛接入到這個(gè)平臺(tái)，還有瑞暉加氫站的數(shù)據(jù)。
這是它的一些界面，包括車輛的管理，包括這個(gè)車輛的實(shí)時(shí)監(jiān)控，車輛歷史軌跡查詢，還有整車的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，包括燃料發(fā)動(dòng)機(jī)所有數(shù)據(jù)的監(jiān)控。拿到這個(gè)數(shù)據(jù)以后，進(jìn)行一些數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)還有數(shù)據(jù)分析，為了這個(gè)平臺(tái)的穩(wěn)定運(yùn)行呢，我們還為這個(gè)監(jiān)管云平臺(tái)建立這樣一套運(yùn)維系統(tǒng)，包括對這個(gè)服務(wù)器的實(shí)時(shí)情況的實(shí)時(shí)監(jiān)控以及報(bào)警，包括對服務(wù)器資源的預(yù)警，對應(yīng)用狀態(tài)的監(jiān)控，以及每一臺(tái)服務(wù)器它的資源的監(jiān)控還有歷史查詢。
我們也開發(fā)了一些樁聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)品，充電樁實(shí)際上是一個(gè)系統(tǒng)集成，左邊就是典型的充電裝的控制的架構(gòu)，包括充電模塊、絕緣檢測模塊、電量計(jì)費(fèi)模塊、IC刷卡、觸摸屏等等，充電樁的系統(tǒng)來說最重要的就是這個(gè)主控制器。我們把這個(gè)無線終端通過串口與主控制器相連，就可以對充電樁進(jìn)行遠(yuǎn)程控制，每一臺(tái)充電樁就是一個(gè)獨(dú)立的無線收發(fā)基站。因?yàn)槲覀儺?dāng)時(shí)是為設(shè)備生產(chǎn)商開發(fā)這個(gè)平臺(tái)，同時(shí)有一些充電樁運(yùn)營商，也需要這個(gè)平臺(tái)，所以在開發(fā)平臺(tái)時(shí)建立了兩個(gè)數(shù)據(jù)中心，一個(gè)是設(shè)備商的數(shù)據(jù)中心，一個(gè)是運(yùn)營商的數(shù)據(jù)中心。對于充電樁的生產(chǎn)商來說，可以看到旗下所有的充電樁的信息，監(jiān)控所有的數(shù)據(jù)，故障信息，但是設(shè)備生產(chǎn)商看不到運(yùn)營商的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。對于運(yùn)營商來說，可以只能看到自己旗下充電樁的信息，以及自己的這個(gè)運(yùn)營的一些信息。這是我們的數(shù)據(jù)中心的平臺(tái)，我們一些WEB端的展示，包括APP的展示，主要解決就是充電的導(dǎo)航，充電的狀態(tài)監(jiān)控，以及充電計(jì)費(fèi)。這是我們當(dāng)時(shí)開發(fā)的充電樁監(jiān)控大屏。
我們今年在做一個(gè)什么項(xiàng)目呢？就是和中科院一起合作，建立地方的“新能源汽車大數(shù)據(jù)人工智能研究中心”，我們現(xiàn)在已經(jīng)把燃料電池汽車接入到云平臺(tái)上來了，加氫站的接入我們現(xiàn)在正在做的，對加氫站進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)控。未來會(huì)把當(dāng)?shù)卦诠差I(lǐng)域運(yùn)營的充電樁的數(shù)據(jù)、以及純電動(dòng)汽車的數(shù)據(jù)全部歸入到這個(gè)佛山市的新能源汽車數(shù)據(jù)中心來，這樣不管是什么樣的新能源汽車，不管加氫站還是充電站，我們都會(huì)采集到這個(gè)數(shù)據(jù)中心。
我們的客戶主要就是一個(gè)是政府監(jiān)管部門，還有這個(gè)設(shè)備的生產(chǎn)商以及運(yùn)營商，比如說公交集團(tuán)，汽車運(yùn)輸集團(tuán)，還有一些個(gè)人用戶。我們所做的主要工作是對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，包括挖掘。
對于新能源汽車數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)來說，主要有一個(gè)是用戶的出行特征，第二個(gè)就是用戶的充電加氫特征，可以得到充電加氫的熱力圖，這兩塊對于政府來說，包括運(yùn)營商來說是非常關(guān)心的，對于充電站與加氫站的規(guī)劃有非常大的幫助。第三個(gè)就是車輛的運(yùn)行特征，包括動(dòng)力系統(tǒng)等所有設(shè)備的參數(shù)統(tǒng)計(jì)，對于設(shè)備生產(chǎn)商來說，對優(yōu)化他們的控制，優(yōu)化他們的產(chǎn)品非常有用處的。
對于數(shù)據(jù)分析兩說，我這里主要舉例司機(jī)的駕駛行為分析，還有還有故障診斷。
對于司機(jī)駕駛行為分析來說，我們是通過數(shù)據(jù)分析對司機(jī)做一個(gè)行為的畫像，或者行為的建模，然后分成一個(gè)類，比如說分成激進(jìn)型還是一般型，還是溫和型。我們通過這個(gè)類別的劃分，對司機(jī)行為進(jìn)行一個(gè)評(píng)價(jià)。這一塊其實(shí)有很多的車聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在做，他們主要和這個(gè)保險(xiǎn)公司一起在合作。我們在做這一塊業(yè)務(wù)的時(shí)候，當(dāng)?shù)卣浅ｊP(guān)心這一塊，對公共交通領(lǐng)域安全特別關(guān)心，希望我們把司機(jī)的駕駛行為能做預(yù)判和報(bào)警。目前司機(jī)駕駛行為的分析主要是聚類分析，首先要拿到司機(jī)的駕駛行為的數(shù)據(jù)樣本，來提取它的特征參數(shù)，然后通過聚類的方法，把司機(jī)行為進(jìn)行一個(gè)分類。因?yàn)榫垲愃惴ㄔ诜?wù)器里面的運(yùn)算比較耗時(shí)的，現(xiàn)在用一些新的手段，用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來替代這個(gè)聚類算法做這個(gè)分類器，輸入實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，分類器可以對司機(jī)的行為進(jìn)行一個(gè)分析。這是我們目前實(shí)際正在做的司機(jī)駕駛行為分析流程，我們首先是從這個(gè)數(shù)據(jù)庫里面提取一些它的特征參數(shù)，最后做一些改進(jìn)型的聚類算法研究，把司機(jī)進(jìn)行一個(gè)分類，然后通過運(yùn)算的樣本來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來替代這個(gè)聚類算法，最后部署在平臺(tái)上面，實(shí)時(shí)得到這個(gè)司機(jī)的行為評(píng)價(jià)。
再就是利用車聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行一個(gè)故障診斷，對設(shè)備生產(chǎn)商來說是非常感興趣的。目前故障診斷的算法主要是分類算法，我們剛剛的司機(jī)駕駛行為分析主要用的是聚類方法，對這個(gè)故障診斷來說主要就是分類算法。常用的故障診斷分類算法包括支持向量機(jī)、貝葉斯算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹算法。我們現(xiàn)在用的是隨機(jī)森林與專家系統(tǒng)相結(jié)合的這樣一個(gè)算法。
比如說燃料電池發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷系統(tǒng)，首先這是一個(gè)燃料電池發(fā)動(dòng)機(jī)的特征參數(shù)檢測方案，我們通過動(dòng)力總成CAN總線可以拿到這些數(shù)據(jù)，對它的發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行一個(gè)遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)采集，建立燃料電池發(fā)動(dòng)機(jī)監(jiān)測特征參數(shù)指標(biāo)表，包括壓力數(shù)據(jù)，不管是氫氣壓力還是空氣壓力，電流數(shù)據(jù)，功率數(shù)據(jù)。所有的在云平臺(tái)上面應(yīng)用的這些智能算法的前提是必須要拿到數(shù)據(jù)樣本，所以我們還要建立一個(gè)燃料電池發(fā)動(dòng)機(jī)故障代碼表。對燃料電池發(fā)動(dòng)機(jī)來說，我們分為ABCD四大級(jí)別故障，A級(jí)別是故障最為嚴(yán)重的，必須馬上處理的，D是比較正常的。什么情況下會(huì)出現(xiàn)這種故障也需要拿到這些樣本。
我們所做的這個(gè)遠(yuǎn)程診斷系統(tǒng)分為兩級(jí)診斷，第一級(jí)診斷還是傳統(tǒng)的，跟現(xiàn)在所有的設(shè)備的故障診斷一樣，全部是這種閾值報(bào)警，現(xiàn)在市場上所有的設(shè)備都是通過底層的控制器對它的傳感器進(jìn)行一個(gè)閾值的報(bào)警。我們做的第二級(jí)診斷是把智能算法部署在云平臺(tái)上面，主要針對那些信號(hào)沒有超過閾值，但是它實(shí)際是有故障的，這一塊你的底層控制器沒有辦法做判斷，我們通過遠(yuǎn)程服務(wù)器，通過一些智能算法來對它進(jìn)行一個(gè)診斷找到故障，這是二級(jí)診斷。這種二級(jí)診斷架構(gòu)和算法我們申報(bào)了一個(gè)發(fā)明專利。算法這塊我們主要用的是隨機(jī)森林還有這個(gè)專家系統(tǒng)相結(jié)合的方法。我們怎么去做這個(gè)二級(jí)診斷，首先也是要拿到樣本的，要拿到數(shù)據(jù)，拿到大量的數(shù)據(jù)以后基于一些算法來構(gòu)造決策樹，再通過構(gòu)造非常多的決策樹來構(gòu)造隨機(jī)森林，每個(gè)決策樹都可以診斷出一個(gè)故障出來，最后我們通過一個(gè)眾數(shù)投票的機(jī)制，來決定這個(gè)最終診斷是什么樣的故障。
我們把隨機(jī)森林和專家系統(tǒng)結(jié)合起來，具體怎么結(jié)合呢？首先對于專家系統(tǒng)來說，最重要是一個(gè)推理機(jī)，隨機(jī)森林與專家系統(tǒng)的結(jié)合，主要靠建立規(guī)則表來實(shí)現(xiàn)。隨機(jī)森林里每個(gè)決策樹代表著一個(gè)知識(shí)庫里面的故障規(guī)則表，把它作為故障規(guī)則表放在推理機(jī)里面。所以在整個(gè)的二級(jí)診斷過程當(dāng)中，會(huì)經(jīng)過非常多的決策樹的診斷，最后通過眾數(shù)投票診斷出這個(gè)到底是有故障還是沒有故障。這個(gè)算法還有一個(gè)創(chuàng)新的地方就是，這個(gè)專家系統(tǒng)的知識(shí)庫，它可以靠自我學(xué)習(xí)來完善。
最后還有一個(gè)研究，就是氫電匹配的研究。燃料電池汽車是混合動(dòng)力，既有氫燃料也有鋰電池，所以到底加多少氫，充多少電，它關(guān)系到時(shí)間成本，因?yàn)槲覀冎莱潆姇r(shí)間是非常長的而加氫時(shí)間非常短，還有經(jīng)濟(jì)成本，目前加氫的成本要比時(shí)間成本要高，最后還有續(xù)駛里程等，我們可以用一些多目標(biāo)優(yōu)化的算法，對氫電匹配做這方面的研究，好，謝謝大家！
