💖💖作者：计算机毕业设计小明哥
💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！
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💕💕文末获取源码
新能源充电安全与热失控预警分析系统-系统功能
《基于大数据的新能源充电安全与热失控预警分析系统》是一套完整的数据驱动决策支持平台，旨在通过对新能源汽车充电过程中的海量实时数据进行深度挖掘与智能分析，实现对电池热失控风险的提前预警和对充电全过程的安全状态监控。本系统技术架构以后端数据处理为核心，采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）作为海量充电数据的存储底座，利用Spark计算框架强大的内存计算能力，通过Spark SQL、Pandas及NumPy等工具对数据进行高效的预处理、清洗、转换与多维度统计分析。后端服务逻辑由Java Spring Boot或Python Django实现，负责调度数据分析任务并提供API接口。前端界面则基于Vue框架，结合ElementUI组件库和Echarts图表库，将复杂的数据分析结果以直观、易懂的仪表盘形式进行可视化呈现，涵盖了热失控风险预警、充电安全监测、温度异常监测、电池健康状态评估、设备运行状态分析以及时间序列安全趋势六大核心功能模块。用户可通过该系统，宏观掌握充电网络整体的安全态势，微观洞察具体到每一个电池单元的健康度与风险因子，从而为充电策略优化、设备预防性维护和应急响应决策提供坚实的数据支撑，最终构建一个从数据采集、存储、分析到可视化预警的闭环管理体系。
新能源充电安全与热失控预警分析系统-技术选型
大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制）
开发语言：Python+Java（两个版本都支持）
后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持）
前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery
详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy
数据库：MySQL
新能源充电安全与热失控预警分析系统-背景意义
选题背景 近些年，新能源汽车产业的发展势头相当迅猛，已经从一个新兴概念逐步走进了千家万户的日常生活。随之而来的是，遍布城市各个角落的充电桩网络也在大规模地铺开。这种快速扩张在为车主带来便利的同时，也让一个不容忽视的问题浮出水面，那就是充电过程中的安全保障问题。在所有安全隐患中，动力电池的热失控可以说是最让人担忧的极端情况，它不仅可能导致车辆损毁，甚至会危及人身和财产安全。传统的安全管理方法，往往依赖于电池管理系统（BMS）的被动报警，这种方式在风险发生时才作出反应，时效性上有所欠缺。大家逐渐意识到，如果能利用充电过程中产生的海量数据，比如电压、电流、温度、内阻等，去提前分析和预判风险，或许能将安全防线大大前移。因此，如何运用大数据分析技术，从这些看似杂乱的数据中发现潜在的规律和风险征兆，实现从“事后响应”到“事前预警”的转变，就成了当前新能源领域一个挺有研究价值和实际需求的方向。 选题意义 这个课题研究的实际意义，更多体现在为解决实际问题提供一种可行的技术思路和验证方案，虽然它只是一个毕业设计，但还是希望能在几个方面产生一些微小的价值。从技术应用的角度看，本项目完整地实践了从数据存储（HDFS）、数据处理（Spark）到后端服务（SpringBoot/Django）、前端可视化（Vue/Echarts）的全流程，对于学习和掌握如何将大数据技术栈应用于一个具体的工业场景，是一个非常不错的锻炼。它能证明我们不仅仅是学会了某个单一的技术，而是具备了整合多种技术解决复杂问题的能力。从充电安全管理的角度来看，系统分析得出的结论，比如哪些时间段是热失控高发期、哪些型号的电池单元风险更高、温度与热失控概率的具体关联等，可以为充电站的运营管理者提供一些实际的参考。他们可以据此优化充电调度策略，或者对高风险设备进行重点巡检和维护，这在一定程度上能提升管理的精细化水平。从学术探索的角度出发，本研究建立了一套针对充电安全数据的多维度分析模型，虽然模型本身可能还比较基础，但它为后续更深入的算法研究（如构建更精准的机器学习预测模型）打下了一个数据基础和分析框架，算是在这个细分领域里做了一点点铺路的工作。
新能源充电安全与热失控预警分析系统-演示视频
新能源充电安全与热失控预警分析系统-演示图片
新能源充电安全与热失控预警分析系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, hour, avg, count, when, desc
# ① 初始化SparkSession，这是所有大数据处理的入口
spark = SparkSession.builder.appName("NewEnergySafetyAnalysis").master("local[*]").getOrCreate()
# 加载数据集，假设数据已存放在HDFS或本地
# 在实际项目中，路径应为 "hdfs://namenode:port/path/to/dataset.csv"
df = spark.read.csv("/path/to/EV_Battery_Charging_TR_Dataset_with_Notes.csv", header=True, inferSchema=True)
# -------------------- 核心功能1: 热失控高风险时段分析 --------------------
def analyze_high_risk_periods(dataframe):
print("正在执行：热失控高风险时段分析...")
# 将'Timestamp'列转换为小时，便于按小时聚合
df_with_hour = dataframe.withColumn("charge_hour", hour(col("Timestamp")))
# 筛选出热失控概率大于0.8的极高风险事件
high_risk_events = df_with_hour.filter(col("TR_Probability") > 0.8)
# 按小时分组，统计每个小时内发生的高风险事件数量
risk_period_analysis = high_risk_events.groupBy("charge_hour").agg(
count("*").alias("high_risk_event_count")
).orderBy(col("charge_hour"))
# 计算每个小时的总记录数，用于计算风险率（可选，此处为计数）
total_period_counts = df_with_hour.groupBy("charge_hour").count().withColumnRenamed("count", "total_records")
# 将高风险计数与总计数进行连接
final_risk_period_df = risk_period_analysis.join(total_period_counts, "charge_hour", "inner")
# 计算风险事件占比
final_risk_period_df = final_risk_period_df.withColumn("risk_ratio", col("high_risk_event_count") / col("total_records"))
# 打印结果到控制台
final_risk_period_df.show()
# 将分析结果保存为单个CSV文件，便于前端Echarts调用
# 使用coalesce(1)确保输出为单个文件
final_risk_period_df.coalesce(1).write.mode('overwrite').csv("output/high_risk_period_analysis.csv", header=True)
print("分析完成：热失控高风险时段分析结果已保存。")
return final_risk_period_df
# -------------------- 核心功能2: 电池单元热失控风险排名 --------------------
def rank_cell_risk(dataframe):
print("正在执行：电池单元热失控风险排名分析...")
# 按电池单元ID（CellID）进行分组
cell_risk_ranking = dataframe.groupBy("CellID").agg(
# 计算每个电池单元的平均热失控概率
avg("TR_Probability").alias("avg_tr_probability"),
# 统计每个电池单元发生“热失控（Runaway）”事件的总次数
count(when(col("EventFlag") == "Runaway", True)).alias("runaway_event_count"),
# 统计发生“严重（Critical）”BMS状态的次数
count(when(col("BMS_Status") == "Critical", True)).alias("critical_bms_count"),
# 统计最高温度的平均值
avg("MaxTemp_C").alias("avg_max_temp")
)
# 按平均热失控概率和热失控事件次数进行降序排序，识别出最高风险的电池单元
sorted_cell_risk = cell_risk_ranking.orderBy(
desc("avg_tr_probability"),
desc("runaway_event_count")
)
# 打印风险排名前20的电池单元
sorted_cell_risk.show(20)
# 将完整的电池风险排名结果保存为单个CSV文件
sorted_cell_risk.coalesce(1).write.mode('overwrite').csv("output/cell_risk_ranking_analysis.csv", header=True)
print("分析完成：电池单元热失控风险排名结果已保存。")
return sorted_cell_risk
# -------------------- 核心功能3: 温度异常与热失控关联分析 --------------------
def analyze_temperature_correlation(dataframe):
print("正在执行：温度异常与热失控关联分析...")
# 使用when函数创建温度区间分类，便于分析不同温度范围下的风险
df_with_temp_range = dataframe.withColumn("temperature_range",
when(col("MaxTemp_C") > 70, "High (>70C)")
.when((col("MaxTemp_C") >= 50) & (col("MaxTemp_C") <= 70), "Medium (50-70C)")
.otherwise("Normal (<50C)")
)
# 按温度区间进行分组
temp_correlation_analysis = df_with_temp_range.groupBy("temperature_range").agg(
# 计算每个温度区间内的平均热失控概率
avg("TR_Probability").alias("avg_tr_probability"),
# 统计每个区间内不同事件等级（EventFlag）的数量
count(when(col("EventFlag") == "Runaway", True)).alias("runaway_count"),
count(when(col("EventFlag") == "Alarm", True)).alias("alarm_count"),
count(when(col("EventFlag") == "Warning", True)).alias("warning_count"),
# 计算总记录数
count("*").alias("total_records")
)
# 计算各风险事件在各温度区间的占比
final_temp_correlation_df = temp_correlation_analysis.withColumn(
"runaway_ratio", col("runaway_count") / col("total_records")
).withColumn(
"alarm_ratio", col("alarm_count") / col("total_records")
)
# 打印关联分析结果
final_temp_correlation_df.show()
# 将温度关联分析结果保存为单个CSV文件
final_temp_correlation_df.coalesce(1).write.mode('overwrite').csv("output/temperature_correlation_analysis.csv", header=True)
print("分析完成：温度异常与热失控关联分析结果已保存。")
return final_temp_correlation_df
# 执行所有核心分析函数
analyze_high_risk_periods(df)
rank_cell_risk(df)
analyze_temperature_correlation(df)
# 停止SparkSession
spark.stop()
新能源充电安全与热失控预警分析系统-结语
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