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大数据实战项目

一、项目介绍

基于大数据的新能源充电安全与热失控预警分析系统是一套专门针对电动汽车电池充电过程安全监测的综合性分析平台。该系统采用Hadoop分布式存储架构和Spark大数据处理引擎，通过对501条电动汽车电池充电实时监测数据的深度分析，实现对10个充电器和50个电池单元的全方位安全监控。系统运用Python语言结合Django框架构建后端服务，通过Vue前端框架和Echarts可视化工具，为用户提供直观的数据展示和交互体验。核心功能涵盖热失控风险预警分析、充电安全监测分析、温度异常监测分析、电池健康状态分析、设备运行状态分析以及时间序列安全趋势分析等六大模块，通过对24个关键监测字段的多维度分析，包括电池温度、充电电流、内阻、振动水平、湿度检测等参数的实时处理，为新能源汽车充电过程提供全面的安全保障和风险预警服务。

选题背景
随着全球能源结构转型和环保意识的增强，新能源汽车产业迎来快速发展期，电动汽车保有量持续增长。然而，电池充电过程中的安全问题日益凸显，特别是热失控现象已成为制约新能源汽车发展的关键技术难题。热失控是指电池内部温度急剧上升导致的连锁反应，可能引发火灾、爆炸等严重安全事故，对人员生命财产安全构成威胁。传统的充电监测系统往往采用单点监控方式，缺乏对多维度数据的综合分析能力，难以实现对潜在风险的提前预警。当前市场上的充电安全监测方案主要依赖简单的阈值判断，无法有效处理大量实时监测数据，也无法建立完善的风险评估模型。因此，迫切需要运用大数据技术构建智能化的充电安全预警系统，通过对海量监测数据的深度挖掘和分析，实现对热失控风险的精准识别和提前预警。

选题意义
本系统的开发具有重要的理论价值和实践意义。从技术角度来看，系统探索了大数据技术在新能源充电安全领域的应用模式，通过Hadoop和Spark技术实现了对多维度充电监测数据的高效处理和分析，为相关领域的技术研究提供了有益参考。从实际应用角度分析，系统能够帮助充电运营商和设备制造商及时发现潜在的安全隐患，通过数据驱动的方式优化充电策略和设备维护计划，在一定程度上降低安全事故发生概率。对于用户而言，系统提供的可视化监测界面和预警信息有助于提高充电过程的安全意识，让充电行为更加安心可靠。从产业发展层面考虑，该系统可为新能源汽车行业的安全标准制定和监管政策完善提供数据支撑，推动行业向更加安全可靠的方向发展。虽然作为毕业设计项目，系统在功能完整性和技术深度方面还有提升空间，但其研究思路和技术方案对于促进大数据技术在新能源安全领域的应用具有一定的借鉴意义。

二、开发环境

• 大数据技术：Hadoop、Spark
• 开发技术：Python、Django框架、Vue、Echarts
• 软件工具：Pycharm、
• 可视化 工具 Echarts

三、项目展示

四、项目展示

五、代码展示

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, when, count, avg, max, min, sum as spark_sum, desc, asc
from pyspark.sql.types import DoubleType, IntegerType
import pandas as pd
import os

spark = SparkSession.builder.appName("NewEnergyChargingSafetyAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()

def thermal_runaway_risk_analysis():
    """热失控风险预警分析"""
    df = spark.read.csv("hdfs://localhost:9000/charging_data/EV_Battery_Charging_TR_Dataset_with_Notes.csv", header=True, inferSchema=True)
    df_processed = df.withColumn("risk_level", when(col("TR_Probability") <= 0.3, "低风险").when(col("TR_Probability") <= 0.6, "中风险").when(col("TR_Probability") <= 0.8, "高风险").otherwise("极高风险"))
    risk_stats = df_processed.groupBy("risk_level").agg(count("*").alias("事件数量"), avg("TR_Probability").cast(DoubleType()).alias("平均热失控概率"), max("MaxTemp_C").alias("最高温度"), avg("InternalResistance_mOhm").cast(DoubleType()).alias("平均内阻"))
    risk_stats = risk_stats.withColumn("风险占比", (col("事件数量") * 100.0 / df_processed.count()).cast(DoubleType()))
    high_risk_cells = df_processed.filter(col("TR_Probability") > 0.8).groupBy("CellID").agg(count("*").alias("高风险次数"), avg("TR_Probability").cast(DoubleType()).alias("平均风险概率")).orderBy(desc("高风险次数"))
    moisture_risk = df_processed.groupBy("MoistureDetected").agg(count("*").alias("总数量"), spark_sum(when(col("EventFlag") == "Runaway", 1).otherwise(0)).alias("热失控事件"), avg("TR_Probability").cast(DoubleType()).alias("平均风险"))
    vibration_analysis = df_processed.filter(col("VibrationLevel_mg") > 40).groupBy("ChargerID").agg(count("*").alias("高振动次数"), avg("TR_Probability").cast(DoubleType()).alias("平均风险概率"))
    event_distribution = df_processed.groupBy("EventFlag").agg(count("*").alias("事件数量"), avg("TR_Probability").cast(DoubleType()).alias("平均概率")).orderBy(desc("事件数量"))
    temp_correlation = df_processed.filter(col("MaxTemp_C") > 70).agg(count("*").alias("高温事件数"), avg("TR_Probability").cast(DoubleType()).alias("高温平均风险"), max("TR_Probability").alias("最高风险概率"))
    resistance_analysis = df_processed.filter(col("InternalResistance_mOhm") > 10).groupBy("CellID").agg(count("*").alias("高内阻次数"), avg("StateOfHealth_%").cast(DoubleType()).alias("平均健康度"))
    final_result = risk_stats.unionByName(high_risk_cells.select("CellID", "高风险次数", "平均风险概率").withColumnRenamed("CellID", "risk_level").withColumnRenamed("高风险次数", "事件数量").withColumnRenamed("平均风险概率", "平均热失控概率").withColumn("最高温度", when(col("事件数量") > 0, 0.0).otherwise(0.0)).withColumn("平均内阻", when(col("事件数量") > 0, 0.0).otherwise(0.0)).withColumn("风险占比", when(col("事件数量") > 0, 0.0).otherwise(0.0)), allowMissingColumns=True)
    result_pandas = final_result.toPandas()
    result_pandas.to_csv('thermal_runaway_analysis.csv', index=False, encoding='utf-8')
    return result_pandas

def charging_safety_monitoring_analysis():
    """充电安全监测分析"""
    df = spark.read.csv("hdfs://localhost:9000/charging_data/EV_Battery_Charging_TR_Dataset_with_Notes.csv", header=True, inferSchema=True)
    df_safety = df.withColumn("voltage_deviation", ((col("PackVoltage_V") - col("DemandVoltage_V")) / col("DemandVoltage_V") * 100).cast(DoubleType())).withColumn("current_deviation", ((col("ChargeCurrent_A") - col("DemandCurrent_A")) / col("DemandCurrent_A") * 100).cast(DoubleType()))
    charging_stage_safety = df_safety.groupBy("ChargingStage", "BMS_Status").agg(count("*").alias("事件数量"), avg("TR_Probability").cast(DoubleType()).alias("平均风险概率"), max("MaxTemp_C").alias("最高温度"))
    charger_performance = df_safety.groupBy("ChargerID").agg(count("*").alias("充电次数"), avg("ChargePower_kW").cast(DoubleType()).alias("平均充电功率"), spark_sum(when(col("BMS_Status") == "Critical", 1).otherwise(0)).alias("严重状态次数"), spark_sum(when(col("EventFlag") == "Alarm", 1).otherwise(0)).alias("警报次数"))
    charger_performance = charger_performance.withColumn("故障率", (col("严重状态次数") * 100.0 / col("充电次数")).cast(DoubleType())).withColumn("警报率", (col("警报次数") * 100.0 / col("充电次数")).cast(DoubleType()))
    bms_status_analysis = df_safety.groupBy("BMS_Status").agg(count("*").alias("状态次数"), avg("TR_Probability").cast(DoubleType()).alias("平均风险"), spark_sum(when(col("EventFlag") == "Runaway", 1).otherwise(0)).alias("热失控事件"))
    voltage_anomaly = df_safety.filter(abs(col("voltage_deviation")) > 5).groupBy("ChargerID").agg(count("*").alias("电压异常次数"), avg("TR_Probability").cast(DoubleType()).alias("异常时平均风险"))
    current_anomaly = df_safety.filter(abs(col("current_deviation")) > 5).groupBy("CellID").agg(count("*").alias("电流异常次数"), avg("StateOfHealth_%").cast(DoubleType()).alias("异常时健康度"))
    moisture_safety = df_safety.filter(col("MoistureDetected") == True).groupBy("ChargerID").agg(count("*").alias("湿度检测次数"), spark_sum(when(col("BMS_Status") == "Critical", 1).otherwise(0)).alias("严重状态次数"), avg("Pressure_kPa").cast(DoubleType()).alias("平均压力"))
    power_efficiency = df_safety.groupBy("ChargerID").agg(avg("ChargePower_kW").cast(DoubleType()).alias("平均功率"), min("ChargePower_kW").alias("最低功率"), max("ChargePower_kW").alias("最高功率"))
    combined_result = charging_stage_safety.select(col("ChargingStage").alias("分析项目"), col("事件数量"), col("平均风险概率"), col("最高温度")).withColumn("附加信息", col("BMS_Status"))
    combined_result = combined_result.unionByName(charger_performance.select(col("ChargerID").alias("分析项目"), col("充电次数").alias("事件数量"), col("平均充电功率").alias("平均风险概率"), col("故障率").alias("最高温度")).withColumn("附加信息", col("警报率").cast("string")), allowMissingColumns=True)
    result_pandas = combined_result.toPandas()
    result_pandas.to_csv('charging_safety_analysis.csv', index=False, encoding='utf-8')
    return result_pandas

def temperature_anomaly_monitoring_analysis():
    """温度异常监测分析"""
    df = spark.read.csv("hdfs://localhost:9000/charging_data/EV_Battery_Charging_TR_Dataset_with_Notes.csv", header=True, inferSchema=True)
    df_temp = df.withColumn("temp_gradient", (col("MaxTemp_C") - col("MinTemp_C")).cast(DoubleType())).withColumn("temp_range", when(col("MaxTemp_C") <= 40, "正常温度").when(col("MaxTemp_C") <= 60, "升高温度").when(col("MaxTemp_C") <= 80, "高温警告").otherwise("危险温度"))
    temp_distribution = df_temp.groupBy("temp_range").agg(count("*").alias("温度事件数"), avg("TR_Probability").cast(DoubleType()).alias("平均热失控概率"), avg("temp_gradient").cast(DoubleType()).alias("平均温度梯度"), max("MaxTemp_C").alias("最高温度"))
    temp_distribution = temp_distribution.withColumn("温度占比", (col("温度事件数") * 100.0 / df_temp.count()).cast(DoubleType()))
    high_gradient_analysis = df_temp.filter(col("temp_gradient") > 10).groupBy("CellID").agg(count("*").alias("高梯度次数"), avg("TR_Probability").cast(DoubleType()).alias("梯度风险概率"), max("temp_gradient").alias("最大梯度"), avg("StateOfHealth_%").cast(DoubleType()).alias("平均健康度"))
    ambient_temp_impact = df_temp.groupBy("AmbientTemp_C").agg(count("*").alias("环境温度次数"), avg("AvgTemp_C").cast(DoubleType()).alias("平均电池温度"), avg("TR_Probability").cast(DoubleType()).alias("平均风险概率")).orderBy("AmbientTemp_C")
    rapid_temp_rise = df_temp.filter(col("Notes").contains("Rapid temp rise")).agg(count("*").alias("快速升温事件"), avg("MaxTemp_C").cast(DoubleType()).alias("快速升温平均最高温度"), avg("TR_Probability").cast(DoubleType()).alias("快速升温平均风险"), max("temp_gradient").alias("最大温度梯度"))
    cell_temp_ranking = df_temp.groupBy("CellID").agg(avg("MaxTemp_C").cast(DoubleType()).alias("平均最高温度"), max("MaxTemp_C").alias("历史最高温度"), spark_sum(when(col("MaxTemp_C") > 70, 1).otherwise(0)).alias("超温次数")).orderBy(desc("平均最高温度"))
    hourly_temp_trend = df_temp.withColumn("hour", col("Timestamp").substr(12, 2).cast(IntegerType())).groupBy("hour").agg(count("*").alias("小时事件数"), avg("MaxTemp_C").cast(DoubleType()).alias("小时平均最高温度"), spark_sum(when(col("TR_Probability") > 0.8, 1).otherwise(0)).alias("高风险事件数"))
    temp_bms_correlation = df_temp.groupBy("BMS_Status", "temp_range").agg(count("*").alias("状态温度组合数"), avg("TR_Probability").cast(DoubleType()).alias("组合平均风险"))
    charger_temp_performance = df_temp.groupBy("ChargerID").agg(avg("MaxTemp_C").cast(DoubleType()).alias("充电器平均最高温度"), spark_sum(when(col("MaxTemp_C") > 80, 1).otherwise(0)).alias("危险温度次数"), avg("temp_gradient").cast(DoubleType()).alias("平均温度梯度"))
    final_temp_result = temp_distribution.select(col("temp_range").alias("温度分析项"), col("温度事件数").alias("事件数量"), col("平均热失控概率"), col("平均温度梯度"), col("最高温度"))
    final_temp_result = final_temp_result.unionByName(cell_temp_ranking.select(col("CellID").alias("温度分析项"), col("超温次数").alias("事件数量"), col("平均最高温度").alias("平均热失控概率"), col("历史最高温度").alias("平均温度梯度").cast(DoubleType()), col("历史最高温度").alias("最高温度")), allowMissingColumns=True)
    result_pandas = final_temp_result.toPandas()
    result_pandas.to_csv('temperature_anomaly_analysis.csv', index=False, encoding='utf-8')
    return result_pandas

六、项目总结

基于大数据的新能源充电安全与热失控预警分析系统作为计算机专业毕业设计项目，较好地结合了当前热门的大数据技术与新能源汽车安全监测需求。该系统通过Hadoop分布式存储和Spark大数据处理引擎，实现了对电动汽车充电过程中多维度监测数据的高效分析处理，在技术选型上具有一定的前瞻性和实用性。项目涵盖了热失控风险预警、充电安全监测、温度异常检测等核心功能模块，能够为充电过程提供相对完整的安全保障方案。从技术实现角度来看，系统采用Python+Django后端框架结合Vue前端技术，通过Echarts实现数据可视化展示，整体技术架构较为合理。项目基于501条真实监测数据进行分析，涉及24个关键监测字段，数据维度丰富，分析深度适中。不过作为毕业设计项目，系统在算法创新性、预警准确性以及实际部署等方面还存在提升空间，但其研究思路和技术方案对于大数据在新能源安全领域的应用探索具有一定参考意义，能够满足本科毕业设计的基本要求。

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