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云数据库助力电池云(二)

上周Jesse为大家带来云数据库助力电池云的上半部分,本期Jesse将继续上周关于云数据库助力电池云的讨论,来聊聊电池生命周期中所产生的数据,以及使用时序数据库为后期数据可视化和算法分析带来的便利。

本文仅代表个人观点,如有偏颇之处,还请海涵~

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云数据库助力电池云(二)

 

电池生命周期中的数据

在电池生命周期的不同阶段,数据会从各种各样的软硬组件中产生并被收集(如图1所示):从电池制造、模块/组件组装到车辆驾驶/充电和组件回收。仅电池制造环节就有许多过程,比如电极混合、涂层、激光切割、堆叠等,在这些过程中会生成大量数据。

图1:关键硬件和软件组件和电池云数据流

表1总结了基于不同设备和场景的电池相关数据。电动汽车电池组配有BMS(Battery Management System),这是一种无线物联网组件,可通过4G/5G网络将收集的数据传输到云端。这些数据将通过互联网、在线或充电站专用网关收集。由于ESS(Energy Storage System)发电厂影响电网稳定性,所以,它们会遵守更严格的网络安全法规。ESS通常通过单向本地网关连接,以确保最大的安全性。同样,来自电池/电池组测试设备的电池数据通过安全的单向网关上传。然后,可以通过公司内部网安全地控制设备。

表1:电池数据源


云时序数据库是理想选择

此前,对于生产大数据平台,很多厂商会把Hadoop作为主流选择。其基于HDFS和MapReduce,拥有不错的可扩展性、健壮性和高可用性,所有这些都是电池数据库的基本要求。此外,Hadoop的完整的生态系统也吸引了客户,包括Spark、HBase、Kafka、Hive等。但最近情况有所转变,因为专用的时序数据库发展势头迅猛。TSDB不仅在海量时序数据写入和查询方面拥有优势,也内置了丰富的功能,比如时域查询、保留策略等等。相比于Hadoop更加轻量,这使得TSDB成为了电池生命周期中所涉及厂商的更为理想的选择。相信随着TSDB的积极开发和改进,其将在未来更多地替代传统的解决方案。不仅仅是专有TSDB的发展,数据库部署方式,也在发生着深刻的变革。数据库可以托管在本地或云上。虽然传统上认为,本地部署可以提供更好的控制和安全性,但维护和扩展成本往往更高。而随着云原生的发展,这些问题已经可以有方法解决。例如,CnosDB这种直接拥抱云原生的数据库,也将提供给客户更便宜的服务,更为弹性的选择以及更加良好的生态。

助力数据可视化 & 算法分析

电池数据的最终用户大多是数据分析师或运营商,他们在实时监控EV/ESS电池组。通过,基于Web的数据可视化工具,比如Grafana、Datadog等。用户可以创建仪表板并添加自定义处理/查询,以了解统计信息。不仅如此,用户还可以添加信号阈值,以便快速触发向ESS现场操作员发出警报。除去数据可视化,我们还通过大数据和机器学习的高级算法提高了电池性能、安全性和经济性。电池云平台可以根据开发人员的偏好,开放Python和Matlab等流行编程语言的API。它还可以提供更具交互性的计算平台,例如Jupyter Notebook / Lab。在进行了算法分析之后,我们可以对其进行优化并整合到数据处理引擎中,例如Spark、Kafka和Airflow。所有电池单元的寿命数据用于分析制造、组装过程和设施,以改进质量管理。同样,这些数据可用作电池二次寿命应用、回收和翻新期间的参考,无需额外的测试/校准。

今天就到这里吧,我们下期再见。

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