💖💖作者：计算机编程小咖 💙💙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！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学习实战项目
@TOC
基于大数据的新能源充电安全与热失控预警分析系统介绍
《基于大数据的新能源充电安全与热失控预警分析系统》是一个面向新能源汽车充电安全领域，集数据采集、存储、分析、可视化与智能预警于一体的综合性解决方案。本系统的技术架构以后端采用Java的Spring Boot框架或Python的Django框架为基础，前端利用Vue、ElementUI及Echarts等现代化技术栈构建交互式用户界面，而其核心竞争力则源于强大的大数据处理能力。系统底层采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）作为海量充电数据的稳定存储基石，确保了数据的高可靠性与可扩展性；计算层则全面拥抱Apache Spark框架，通过Spark SQL等核心组件，对充电过程中产生的海量、高维时序数据进行高效的分布式处理与深度分析，并借助Pandas、NumPy等库完成精细化的数据操作与科学计算。在功能设计上，系统以“数据大屏可视化”为核心门户，将充电安全态势、设备运行状态、温度异常等关键指标通过动态图表直观呈现。系统不仅提供了“新能源充电安全管理”、“数据分析管理”等基础管控功能，更构建了多维度的智能分析矩阵，包括：“热失控风险分析”模块，通过算法模型预测电池热失控的潜在风险；“充电安全监测分析”与“温度异常监测分析”模块，用于实时监控并识别充电过程中的异常事件；“电池健康状态分析”模块，评估电池全生命周期的健康度与衰减趋势；以及“设备运行状态分析”与“时间序列安全趋势分析”模块，从设备和时间两个维度深度挖掘安全隐患与变化规律。同时，系统也集成了“我的信息”、“修改密码”、“系统管理”与“系统公告”等标准后台功能，共同构成一个技术先进、功能完备、能够将传统被动响应式安全管理转变为主动预测性智能预警的强大数据平台。
基于大数据的新能源充电安全与热失控预警分析系统演示视频
基于大数据的新能源充电安全与热失控预警分析系统演示图片
基于大数据的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, Window
from pyspark.sql.functions import col, when, avg, stddev, max, count, lag, to_date, lit
# ① 按要求在最顶部体现大数据的引用和使用
spark = SparkSession.builder.appName("NewEnergyChargingSafetyAnalysis").master("local[*]").getOrCreate()
def analyze_thermal_runaway_risk(charging_df):
"""
核心功能一：热失控风险分析。
通过加权算法，综合评估温度、温度变化率、电压等多个指标，计算出每次充电记录的综合风险得分。
"""
# 假设charging_df包含字段: device_id, timestamp, temperature, voltage, current
# 1. 定义风险评估的权重
TEMP_WEIGHT = 0.5
TEMP_RATE_WEIGHT = 0.3
VOLTAGE_WEIGHT = 0.2
# 2. 使用窗口函数计算温度变化率（与上一条记录相比）
window_spec = Window.partitionBy("device_id").orderBy("timestamp")
df_with_rate = charging_df.withColumn("prev_temp", lag("temperature", 1).over(window_spec))
df_with_rate = df_with_rate.withColumn("temp_rate_of_change", col("temperature") - col("prev_temp")).na.fill(0)
# 3. 根据阈值计算各单项风险分数（0-10分制）
df_with_scores = df_with_rate.withColumn("temp_score",
when(col("temperature") >= 80, 10)
.when(col("temperature") >= 70, 8)
.when(col("temperature") >= 60, 6)
.otherwise(2)
)
df_with_scores = df_with_scores.withColumn("temp_rate_score",
when(col("temp_rate_of_change") >= 10, 10)
.when(col("temp_rate_of_change") >= 5, 8)
.otherwise(1)
)
df_with_scores = df_with_scores.withColumn("voltage_score",
when(col("voltage") >= 4.2, 9)
.when(col("voltage") >= 4.0, 5)
.otherwise(1)
)
# 4. 加权计算最终的综合风险得分
final_risk_df = df_with_scores.withColumn("risk_score",
(col("temp_score") * TEMP_WEIGHT) +
(col("temp_rate_score") * TEMP_RATE_WEIGHT) +
(col("voltage_score") * VOLTAGE_WEIGHT)
)
# 5. 根据风险得分划分风险等级
final_risk_df = final_risk_df.withColumn("risk_level",
when(col("risk_score") >= 8, "高风险")
.when(col("risk_score") >= 5, "中风险")
.otherwise("低风险")
)
# 6. 筛选出中高风险的记录用于预警
warning_df = final_risk_df.filter(col("risk_score") >= 5)
return warning_df.select("device_id", "timestamp", "temperature", "temp_rate_of_change", "voltage", "risk_score", "risk_level")
def detect_temperature_anomalies(charging_df):
"""
核心功能二：温度异常监测分析。
使用统计学方法（3-Sigma原则），动态计算每个设备温度的正常范围，并识别出超出范围的异常点。
"""
# 1. 以每台设备为单位，计算温度的均值和标准差
device_stats_spec = Window.partitionBy("device_id")
df_with_stats = charging_df.withColumn("avg_temp", avg("temperature").over(device_stats_spec))
df_with_stats = df_with_stats.withColumn("stddev_temp", stddev("temperature").over(device_stats_spec))
# 2. 填充可能出现的null值，防止计算错误
df_with_stats = df_with_stats.na.fill({"stddev_temp": 0.001})
# 3. 定义异常检测的上下边界（3-Sigma）
SIGMA_MULTIPLIER = 3.0
df_with_bounds = df_with_stats.withColumn("upper_bound", col("avg_temp") + (col("stddev_temp") * SIGMA_MULTIPLIER))
df_with_bounds = df_with_bounds.withColumn("lower_bound", col("avg_temp") - (col("stddev_temp") * SIGMA_MULTIPLIER))
# 4. 标记出超出边界的异常数据点
df_with_anomaly_flag = df_with_bounds.withColumn("is_anomaly",
when((col("temperature") > col("upper_bound")) | (col("temperature") < col("lower_bound")), 1)
.otherwise(0)
)
# 5. 计算异常的偏离程度
df_with_anomaly_flag = df_with_anomaly_flag.withColumn("anomaly_magnitude",
when(col("temperature") > col("upper_bound"), col("temperature") - col("upper_bound"))
.when(col("temperature") < col("lower_bound"), col("lower_bound") - col("temperature"))
.otherwise(0)
)
# 6. 定义异常类型
df_with_anomaly_flag = df_with_anomaly_flag.withColumn("anomaly_type",
when(col("temperature") > col("upper_bound"), "温度过高异常")
.when(col("temperature") < col("lower_bound"), "温度过低异常")
.otherwise("正常")
)
# 7. 筛选出所有被标记为异常的记录
anomaly_records_df = df_with_anomaly_flag.filter(col("is_anomaly") == 1)
return anomaly_records_df.select("device_id", "timestamp", "temperature", "avg_temp", "upper_bound", "anomaly_magnitude", "anomaly_type")
def analyze_safety_trend(risk_data_df):
"""
核心功能三：时间序列安全趋势分析。
对风险数据按天进行聚合，分析设备风险变化的趋势，例如风险是否持续增高。
"""
# 假设risk_data_df是包含'device_id', 'timestamp', 'risk_score'的DataFrame
# 1. 从时间戳中提取出日期，用于按天聚合
df_with_date = risk_data_df.withColumn("event_date", to_date(col("timestamp")))
# 2. 按设备和日期进行分组，计算每日的核心安全指标
daily_summary_df = df_with_date.groupBy("device_id", "event_date").agg(
avg("risk_score").alias("avg_daily_risk"),
max("risk_score").alias("max_daily_risk"),
count(when(col("risk_level") == "高风险", 1)).alias("high_risk_event_count")
)
# 3. 使用窗口函数，按设备分析每日风险的变化趋势
trend_window_spec = Window.partitionBy("device_id").orderBy("event_date")
# 4. 计算与前一天相比的平均风险得分变化量
df_with_trend = daily_summary_df.withColumn("prev_day_avg_risk", lag("avg_daily_risk", 1, 0).over(trend_window_spec))
df_with_trend = df_with_trend.withColumn("risk_change_from_prev_day", col("avg_daily_risk") - col("prev_day_avg_risk"))
# 5. 根据变化量标记出风险趋势
df_with_trend = df_with_trend.withColumn("risk_trend",
when(col("risk_change_from_prev_day") > 1.5, "显著恶化")
.when(col("risk_change_from_prev_day") > 0, "轻微恶化")
.when(col("risk_change_from_prev_day") < 0, "好转")
.otherwise("平稳")
)
# 6. 筛选出趋势为恶化的记录，重点关注
worsening_trend_df = df_with_trend.filter(col("risk_trend").contains("恶化"))
# 7. 为了方便前端展示，调整列的顺序和名称
final_trend_df = worsening_trend_df.select(
col("device_id").alias("设备ID"),
col("event_date").alias("日期"),
col("avg_daily_risk").alias("日均风险分"),
col("max_daily_risk").alias("日最高风险分"),
col("high_risk_event_count").alias("高风险事件数"),
col("risk_trend").alias("风险趋势")
)
return final_trend_df
基于大数据的新能源充电安全与热失控预警分析系统文档展示
💖💖作者：计算机编程小咖 💙💙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！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学习实战项目
