CN116486512A - 车辆电池多维度指标分析方法、装置及车联网服务器 - Google Patents

车辆电池多维度指标分析方法、装置及车联网服务器 Download PDF

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CN116486512A CN202310419005.7A CN202310419005A CN116486512A CN 116486512 A CN116486512 A CN 116486512A CN 202310419005 A CN202310419005 A CN 202310419005A CN 116486512 A CN116486512 A CN 116486512A
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Abstract

本申请提供了一种车辆电池多维度指标分析方法、装置及车联网服务器。该方法包括：基于各车云平台对应车辆的电池数据获得运营层数据；调度各个业务任务，以利用查询语言处理运营层数据，得到各个业务任务的业务数据；将各个第一业务任务的业务数据转换为应用层数据，基于各个第一业务任务的应用层数据，进行各个第一业务任务的指标分析；将各个第二业务任务的业务数据转换为细节层数据，等待下一次或者之后多次将各个第二业务任务的业务数据转换为细节层数据，直至各个第二业务任务所拥有的所有的细节层数据符合全过程后，将各个第二业务任务所拥有的所有的细节层数据转换为应用层数据，基于各个第二业务任务的应用层数据，进行各个第二业务任务的指标分析。

Description

车辆电池多维度指标分析方法、装置及车联网服务器
技术领域
本申请涉及汽车技术领域，尤其涉及一种车辆电池多维度指标分析方法、装置及车联网服务器。
背景技术
新能源汽车不同于传统汽车，是以电池作为动力，通过对电池的各种指标的分析，可以及时了解电池的状况，并对电池相关的控制进行改善。但是现有技术对车端上报的电池数据利用率较低，导致对电池的各种指标的分析不全面不准确，这也为新能源汽车电池事故造成了隐患。
发明内容
有鉴于此，本申请实施例提供了一种车辆电池多维度指标分析方法、装置以及车联网服务器，以解决现有技术中，关于新能源汽车电池的各种指标分析的全面性和准确性有待提高的问题。
本申请实施例的第一方面，提供了一种车辆电池多维度指标分析方法，包括：接收各个车云平台以第一预设间隔上报的各个车云平台对应车辆的电池数据，将每次接收到的电池数据经过解析处理后储存到目标数仓中，直至达到第二预设间隔，得到第二预设间隔对应的运营层数据；调度各个业务任务，以利用查询语言处理运营层数据，得到各个业务任务的业务数据；基于各个业务任务的业务类型将各个业务任务划分为属于非全过程的第一业务任务和属于全过程的第二业务任务；将各个第一业务任务的业务数据转换为应用层数据，基于各个第一业务任务的应用层数据，进行各个第一业务任务的指标分析；将各个第二业务任务的业务数据转换为细节层数据，等待下一次或者之后多次将各个第二业务任务的业务数据转换为细节层数据，直至各个第二业务任务所拥有的所有的细节层数据符合全过程后，将各个第二业务任务所拥有的所有的细节层数据转换为应用层数据，基于各个第二业务任务的应用层数据，进行各个第二业务任务的指标分析。
本申请实施例的第二方面，提供了一种车辆电池多维度指标分析装置，包括：接收模块，被配置为接收各个车云平台以第一预设间隔上报的各个车云平台对应车辆的电池数据，将每次接收到的电池数据经过解析处理后储存到目标数仓中，直至达到第二预设间隔，得到第二预设间隔对应的运营层数据；调度模块，被配置为调度各个业务任务，以利用查询语言处理运营层数据，得到各个业务任务的业务数据；划分模块，被配置为基于各个业务任务的业务类型将各个业务任务划分为属于非全过程的第一业务任务和属于全过程的第二业务任务；第一分析模块，被配置为将各个第一业务任务的业务数据转换为应用层数据，基于各个第一业务任务的应用层数据，进行各个第一业务任务的指标分析；第二分析模块，被配置为将各个第二业务任务的业务数据转换为细节层数据，等待下一次或者之后多次将各个第二业务任务的业务数据转换为细节层数据，直至各个第二业务任务所拥有的所有的细节层数据符合全过程后，将各个第二业务任务所拥有的所有的细节层数据转换为应用层数据，基于各个第二业务任务的应用层数据，进行各个第二业务任务的指标分析。
本申请实施例的第三方面，提供了一种车联网服务器，包括存储器、离线处理引擎以及存储在存储器中并且可在离线处理引擎上运行的计算机程序，离线处理引擎执行计算机程序时实现如上述方法的步骤。
本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果至少包括：本申请实施例通过接收各个车云平台以第一预设间隔上报的各个车云平台对应车辆的电池数据，将每次接收到的电池数据经过解析处理后储存到目标数仓中，直至达到第二预设间隔，得到第二预设间隔对应的运营层数据；调度各个业务任务，以利用查询语言处理运营层数据，得到各个业务任务的业务数据；基于各个业务任务的业务类型将各个业务任务划分为属于非全过程的第一业务任务和属于全过程的第二业务任务；将各个第一业务任务的业务数据转换为应用层数据，基于各个第一业务任务的应用层数据，进行各个第一业务任务的指标分析；将各个第二业务任务的业务数据转换为细节层数据，等待下一次或者之后多次将各个第二业务任务的业务数据转换为细节层数据，直至各个第二业务任务所拥有的所有的细节层数据符合全过程后，将各个第二业务任务所拥有的所有的细节层数据转换为应用层数据，基于各个第二业务任务的应用层数据，进行各个第二业务任务的指标分析。所以，采用上述技术手段，可以解决现有技术中关于新能源汽车电池的各种指标分析的全面性和准确性有待提高的问题，进而改善新能源汽车电池的各种指标分析的全面性和准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1是本申请实施例提供的一种车辆电池多维度指标分析方法的流程示意图；
图2是本申请实施例提供的一种将业务数据转换为应用层数据的方法的流程示意图；
图3是本申请实施例提供的一种车辆电池多维度指标分析装置的结构示意图；
图4是本申请实施例提供的一种车联网服务器的结构示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
图1是本申请实施例提供的一种车辆电池多维度指标分析方法的流程示意图。图1的车辆电池多维度指标分析方法可以由车联网服务器上设置的离线处理引擎执行。可选地，图1的车辆电池多维度指标分析方法也可以由计算机或普通服务器，或者计算机或普通服务器上的软件执行。车联网服务器可以看做是为车联网提供服务的服务器。以离线处理引擎作为执行主体为例，该车辆电池多维度指标分析方法包括：
S101，接收各个车云平台以第一预设间隔上报的各个车云平台对应车辆的电池数据，将每次接收到的电池数据经过解析处理后储存到目标数仓中，直至达到第二预设间隔，得到第二预设间隔对应的运营层数据；
S102，调度各个业务任务，以利用查询语言处理运营层数据，得到各个业务任务的业务数据；
S103，基于各个业务任务的业务类型将各个业务任务划分为属于非全过程的第一业务任务和属于全过程的第二业务任务；
S104，将各个第一业务任务的业务数据转换为应用层数据，基于各个第一业务任务的应用层数据，进行各个第一业务任务的指标分析；
S105，将各个第二业务任务的业务数据转换为细节层数据，等待下一次或者之后多次将各个第二业务任务的业务数据转换为细节层数据，直至各个第二业务任务所拥有的所有的细节层数据符合全过程后，将各个第二业务任务所拥有的所有的细节层数据转换为应用层数据，基于各个第二业务任务的应用层数据，进行各个第二业务任务的指标分析。
电池数据，包括：充电状态、单体电流、单体温度、慢充状态、慢充充电枪连接状态、快充状态、快充充电枪连接状态、表显电量、充电结束原因、单体个数、单体电压数值、温度传感器数值、电池单体电压最高值、电池单体电压最低值、最高电压电池单体代号、最低电压电池单体代号、充电极低温、最低温度探针序号、充电极高温、最高温度探针序号、充电平均温度、模组温度轮询序号、车速、总里程、环境温度、采集时间、采集周期、电池总功率、电池驱动功率限值、电池回馈功率限值、单体电压、电池健康状态、单次已充电电量、发动机转速、当前电量、国标绝缘阻值、高压互锁状态、绝缘状态、继电器状态、防盗认证状态、充电请求、加热请求、BMS系统故障等级、故障下高压请求、快充正极继电器控制、快充负极继电器控制、车辆状态、电池包总电压、电池包继电器外侧电压、电池能量状态、最大充电电量值、电池预约加热状态、充电模式、国标充电状态、DC系统状态、档位、VCU状态信号、后电控状态控制、前电控状态控制、BMS状态控制、加速踏板位置、油门踏板位置、充电连接状态、刹车踏板状态等。
BMS系统俗称之为电池保姆或电池管家，主要就是为了智能化管理及维护各个电池单元，防止电池出现过充电和过放电，延长电池的使用寿命，监控电池的状态。DC是直流转换器、VCU是电压控制单元。单体是最小的电池，多个单体组成电池组，多个电池组为目标车辆整个的电池。
每个车辆上装载有一个TBOX，TBOX采集车辆的电池数据上报给车云平台，车云平台将数据转发给离线处理引擎。需要说明的是离线处理引擎需要处理多个车辆的电池数据，不同型号的车辆的电池数据的格式可能存在差异，所以需要将电池数据经过数据解析。数据解析是将电池数据转换为离线处理引擎可以识别的数据。离线处理引擎可以是任意常用的处理引擎。
第二预设间隔包括多个第一预设间隔。比如，第一预设间隔为10分钟，第二预设间隔为一天，第二预设间隔包括144个第一预设间隔。车云平台每隔10分钟上报一次电池数据，每次将经过解析处理后的电池数据储存到目标数仓，直到目标数仓中保存了一天的电池数据时，也就是达到了第二预设间隔。对于第一业务任务，基于一天的电池数据(一天的应用层数据)就可以进行该第一业务任务的指标分析；对于第二业务任务，需要基于全过程的电池数据(全过程的应用层数据)，才可以进行该第二业务任务的指标分析。如果一个充放电的周期是3天，那么在得到本次转换得到的细节层数据后，还需要等待之后两次转换的细节层数据，总共3天的细节层数据进行该第二业务任务的指标分析。
调度各个业务任务，以利用查询语言处理运营层数据，得到各个业务任务的业务数据，可以理解为根据任务调度脚本、调度周期、调度依赖关系的预先设置进行各个业务任务调度，每个业务任务利用查询语言从运营层数据搜索出自身的业务数据。
不同的业务类型会编写不同的调度脚本，设置不同的调度依赖关系。比如根据业务一需要编写了ods到dwd的脚本一和dwd到ads层的脚本二，然后设置调度任务一关联脚本一并设置调度周期，设置调度任务二关联脚本二并设置调度周期，最后设置脚本二依赖脚本一，这样实际调度时会在脚本一调度完成后执行调度任务二。
运营层是ODS层，也就是数据运营层，英文全称是Operation Data Store，可以看作是原始的数据，本申请实施例是将储存在目标数仓中第二预设间隔的电池数据作为运营层数据；细节层是DWD层，也就是数据细节层，英文全称是data warehouse details，该层主要是对ODS层做一些数据的清洗和规范化的操作，比如去除空数据、脏数据、离群值等；应用层是ADS层，也就是数据应用层，英文全称是Application Data Service，应用层数据是最终处理得到的数据，本申请实施例通过应用层数据进行指标分析。
目标数仓可以是Hive数仓，查询语言可以是SQL查询语言。
所述业务类型，包括：全过程和非全过程。
可选地，在对电池数据进行数据解析时，还可以对电池数据进行筛选，筛选出多个业务任务所需要的数据。
根据本申请实施例提供的技术方案，接收各个车云平台以第一预设间隔上报的各个车云平台对应车辆的电池数据，将每次接收到的电池数据经过解析处理后储存到目标数仓中，直至达到第二预设间隔，得到第二预设间隔对应的运营层数据；调度各个业务任务，以利用查询语言处理运营层数据，得到各个业务任务的业务数据；基于各个业务任务的业务类型将各个业务任务划分为属于非全过程的第一业务任务和属于全过程的第二业务任务；将各个第一业务任务的业务数据转换为应用层数据，基于各个第一业务任务的应用层数据，进行各个第一业务任务的指标分析；将各个第二业务任务的业务数据转换为细节层数据，等待下一次或者之后多次将各个第二业务任务的业务数据转换为细节层数据，直至各个第二业务任务所拥有的所有的细节层数据符合全过程后，将各个第二业务任务所拥有的所有的细节层数据转换为应用层数据，基于各个第二业务任务的应用层数据，进行各个第二业务任务的指标分析。所以，采用上述技术手段，可以解决现有技术中关于新能源汽车电池的各种指标分析的全面性和准确性有待提高的问题，进而改善新能源汽车电池的各种指标分析的全面性和准确性。
具体地：业务任务，包括：充电过程单体电压任务、充电过程单体电流任务、放电过程单体温度变化任务、全过程单体温度变化任务和充电间隔时长任务；充电过程单体电压任务的业务数据，包括：慢充状态、慢充充电枪连接状态、快充状态、快充充电枪连接状态和单体电压；充电过程单体电流任务的业务数据，包括：慢充状态、慢充充电枪连接状态、快充状态、快充充电枪连接状态和单体电流；放电过程单体温度变化任务的业务数据，包括：慢充状态、慢充充电枪连接状态、快充状态、快充充电枪连接状态和温度；全过程单体温度变化任务的业务数据，包括：慢充状态、慢充充电枪连接状态、快充状态、快充充电枪连接状态和温度；充电间隔时长任务的业务数据，包括：慢充状态、慢充充电枪连接状态、快充状态、快充充电枪连接状态和里程。
充电过程单体电压任务是对在充电过程中多个单体的电压的变化进行分析；充电过程单体电流任务是对在充电过程中多个单体的电流的变化进行分析；放电过程单体温度变化任务对在放电过程中多个单体的温度的变化进行分析；充电间隔天数任务是对目标车辆的电池充电的间隔或者充电习惯进行分析；全过程单体温度变化任务对在全过程中多个单体的温度的变化进行分析。
单体的电流包括充电电流和放电电流；单体的电压包括输出电压、输入电压、开路电压；单体的温度包括单体处于充电、放电、开路和短路时的温度。
具体地：全过程为一次充放电的完整过程，非全过程为不是一次充放电的完整过程；第一业务任务，包括：充电过程单体电压任务、充电过程单体电流任务和放电过程单体温度变化任务；第二业务任务，包括：充电间隔时长任务。
需要说明的是，以上第一业务任务和第二业务任务仅为举例，在新能源汽车电池的指标分析中，还有需要其它业务任务，因为原理是类似的，且其它业务任务数量太多，所以不再赘述。一个业务任务代表一个指标。
图2是本申请实施例提供的一种将业务数据转换为应用层数据的方法的流程示意图，由离线处理引擎执行，如图2所示，包括：
对于每个第一业务任务：
S201，将该第一业务任务的业务数据按照车辆标识号进行分组，得到每个车辆的分组数据，按照数据采样时间对每个分组数据内部进行排序；
S202，利用窗口函数计算每个排序后的分组数据中每两个相邻数据之间的差值，根据每两个相邻数据之间的差值，从每个分组数据中筛选数据；
S203，将多个分组数据中筛选出的数据插入应用层，得到该第一业务任务的应用层数据。
利用窗口函数计算差值为常用技术，不再赘述。比如第一业务任务是充电过程单体电压任务，当车辆从没有充电到进入充电，以及车辆从充电到退出充电，慢充状态、慢充充电枪连接状态、快充状态或者快充充电枪连接状态存在变化，也就是关于上述四种状态的两个相邻数据是存在差值的(比如10点10分的上述四种状态的数据和与之相邻的10点15分的上述四种状态的数据)，基于该原理可以从分组数据中筛选出车辆处于充电中的数据(筛选出满足车辆充电开始时信号变化的数据)。进而将筛选出的数据插入应用层，得到应用层数据。
充电过程单体电流任务与放电过程单体温度变化任务和充电过程单体电压任务是类似的，不再赘述。
利用查询语言从各个第二业务任务的业务数据中筛选数据；利用UDTF函数将筛选出的数据以行为单位进行拆分，将拆分得到的数据作为细节层数据。
UDTF是User-Defined Table-Generating Functions的缩写，即用户定义的表生成函数。UDTF函数将筛选出的数据以行为单位进行拆分，也就是将一行数据切分为多行数据，目的是得到一条信息更加详细的数据。
进一步地，将各个第二业务任务所拥有的所有的细节层数据转换为应用层数据，包括：对于每个第二业务任务：将该第一业务任务所拥有的所有的细节层数据按照车辆标识号进行分组，得到每个车辆的分组数据，按照数据采样时间对每个分组数据内部进行排序；利用窗口函数计算每个排序后的分组数据中每两个相邻数据之间的差值，根据每两个相邻数据之间的差值，从每个分组数据中筛选数据；将多个分组数据中筛选出的数据插入应用层，得到该第二业务任务的应用层数据。
比如第二业务任务是充电间隔时长任务，可以将两次充电之间的数据看做是一个全过程(两次充电之间的数据可以看作是一次充放电)。慢充状态、慢充充电枪连接状态、快充状态或者快充充电枪连接状态，四种状态的两个相邻数据存在差值，从分组数据中筛选出两次充电之间的数据，也就是筛选出一次全过程的数据，也就是充电间隔时长任务的业务数据。
全过程单体温度变化任务和充电间隔时长任务类似，只是全过程单体温度变化任务的业务数据中多了温度。
进一步地，基于各个第一业务任务或者各个第二业务任务的应用层数据，进行各个第一业务任务或者各个第二业务任务的指标分析，包括：利用Web后端对各个第一业务任务或者各个第二业务任务的应用层数据进行处理；基于Web后端的处理结果，利用Web前端进行页面渲染，得到性能统计图表；基于性能统计图表对多个车辆的电池进行多种维度的指标分析。
一个业务任务对应一种维度的指标分析。本申请实施例是通过Web后端和Web前端，利用多个业务任务实现对电池的多种维度的指标分析。Web后端可以进行数据查询和聚合等操作。Web后端对一个业务任务的数据按照数据类别进行聚合，得到关于该业务任务的处理结果，然后Web前端与Web后端进行交互，以依据处理结果进行页面渲染，得到该业务任务的性能统计图表，进而实现一种维度的指标分析；或者Web后端对多个业务任务的数据按照数据类别进行聚合，得到关于多个业务任务的处理结果，然后Web前端与Web后端进行交互，以依据处理结果进行页面渲染，得到多个业务任务的性能统计图表，进而实现多种维度的指标分析。
进一步地，基于各个第二业务任务的应用层数据，进行各个第二业务任务的指标分析，包括：对于每个第二业务任务：确定该第二业务任务对应的一个或者多个第一业务任务；基于该第二业务任务的应用层数据和该第二业务任务对应的一个或者多个第一业务任务的应用层数据，进行该第二业务任务的指标分析。
本申请实施例是以第二业务任务的应用层数据为主，以第一业务任务的应用层数据为辅，进行第二业务任务的指标分析。
比如第二业务任务为全过程单体温度变化任务，该第二业务任务对应的第一业务任务可以是充电过程单体温度变化任务和放电过程单体温度变化任务。那么可以全过程单体温度变化任务、充电过程单体温度变化任务和放电过程单体温度变化任务的应用层数据，进行该第二业务任务的指标分析。
上述所有可选技术方案，可以采用任意结合形成本申请的可选实施例，在此不再一一赘述。
下述为本申请装置实施例，可以用于执行本申请方法实施例。对于本申请装置实施例中未披露的细节，请参照本申请方法实施例。
图3是本申请实施例提供的一种车辆电池多维度指标分析装置的示意图。
如图3所示，该车辆电池多维度指标分析装置包括：
接收模块301，被配置为接收各个车云平台以第一预设间隔上报的各个车云平台对应车辆的电池数据，将每次接收到的电池数据经过解析处理后储存到目标数仓中，直至达到第二预设间隔，得到第二预设间隔对应的运营层数据；
调度模块302，被配置为调度各个业务任务，以利用查询语言处理运营层数据，得到各个业务任务的业务数据；
划分模块303，被配置为基于各个业务任务的业务类型将各个业务任务划分为属于非全过程的第一业务任务和属于全过程的第二业务任务；
第一分析模块304，被配置为将各个第一业务任务的业务数据转换为应用层数据，基于各个第一业务任务的应用层数据，进行各个第一业务任务的指标分析；
第二分析模块305，被配置为将各个第二业务任务的业务数据转换为细节层数据，等待下一次或者之后多次将各个第二业务任务的业务数据转换为细节层数据，直至各个第二业务任务所拥有的所有的细节层数据符合全过程后，将各个第二业务任务所拥有的所有的细节层数据转换为应用层数据，基于各个第二业务任务的应用层数据，进行各个第二业务任务的指标分析。
根据本申请实施例提供的技术方案，接收各个车云平台以第一预设间隔上报的各个车云平台对应车辆的电池数据，将每次接收到的电池数据经过解析处理后储存到目标数仓中，直至达到第二预设间隔，得到第二预设间隔对应的运营层数据；调度各个业务任务，以利用查询语言处理运营层数据，得到各个业务任务的业务数据；基于各个业务任务的业务类型将各个业务任务划分为属于非全过程的第一业务任务和属于全过程的第二业务任务；将各个第一业务任务的业务数据转换为应用层数据，基于各个第一业务任务的应用层数据，进行各个第一业务任务的指标分析；将各个第二业务任务的业务数据转换为细节层数据，等待下一次或者之后多次将各个第二业务任务的业务数据转换为细节层数据，直至各个第二业务任务所拥有的所有的细节层数据符合全过程后，将各个第二业务任务所拥有的所有的细节层数据转换为应用层数据，基于各个第二业务任务的应用层数据，进行各个第二业务任务的指标分析。所以，采用上述技术手段，可以解决现有技术中关于新能源汽车电池的各种指标分析的全面性和准确性有待提高的问题，进而改善新能源汽车电池的各种指标分析的全面性和准确性。
业务任务，包括：充电过程单体电压任务、充电过程单体电流任务、放电过程单体温度变化任务、全过程单体温度变化任务和充电间隔时长任务；充电过程单体电压任务的业务数据，包括：慢充状态、慢充充电枪连接状态、快充状态、快充充电枪连接状态和单体电压；充电过程单体电流任务的业务数据，包括：慢充状态、慢充充电枪连接状态、快充状态、快充充电枪连接状态和单体电流；放电过程单体温度变化任务的业务数据，包括：慢充状态、慢充充电枪连接状态、快充状态、快充充电枪连接状态和温度；全过程单体温度变化任务的业务数据，包括：慢充状态、慢充充电枪连接状态、快充状态、快充充电枪连接状态和温度；充电间隔时长任务的业务数据，包括：慢充状态、慢充充电枪连接状态、快充状态、快充充电枪连接状态和里程。
全过程为一次充放电的完整过程，非全过程为不是一次充放电的完整过程；第一业务任务，包括：充电过程单体电压任务、充电过程单体电流任务和放电过程单体温度变化任务；第二业务任务，包括：充电间隔时长任务。
可选地，第一分析模块304还被配置为对于每个第一业务任务：将该第一业务任务的业务数据按照车辆标识号进行分组，得到每个车辆的分组数据，按照数据采样时间对每个分组数据内部进行排序；利用窗口函数计算每个排序后的分组数据中每两个相邻数据之间的差值，根据每两个相邻数据之间的差值，从每个分组数据中筛选数据；将多个分组数据中筛选出的数据插入应用层，得到该第一业务任务的应用层数据。
可选地，第二分析模块305还被配置为利用查询语言和UDTF函数将各个第二业务任务的业务数据转换为细节层数据。
可选地，第二分析模块305还被配置为对于每个第二业务任务：将该第一业务任务所拥有的所有的细节层数据按照车辆标识号进行分组，得到每个车辆的分组数据，按照数据采样时间对每个分组数据内部进行排序；利用窗口函数计算每个排序后的分组数据中每两个相邻数据之间的差值，根据每两个相邻数据之间的差值，从每个分组数据中筛选数据；将多个分组数据中筛选出的数据插入应用层，得到该第二业务任务的应用层数据。
可选地，第一分析模块304还被配置为利用Web后端对各个第一业务任务的应用层数据进行处理；基于Web后端的处理结果，利用Web前端进行页面渲染，得到性能统计图表；基于性能统计图表对多个车辆的电池进行多种维度的指标分析。
可选地，第二分析模块305还被配置为利用Web后端对各个第二业务任务的应用层数据进行处理；基于Web后端的处理结果，利用Web前端进行页面渲染，得到性能统计图表；基于性能统计图表对多个车辆的电池进行多种维度的指标分析。
可选地，第二分析模块305还被配置为基于各个第二业务任务的应用层数据，进行各个第二业务任务的指标分析，包括：对于每个第二业务任务：确定该第二业务任务对应的一个或者多个第一业务任务；基于该第二业务任务的应用层数据和该第二业务任务对应的一个或者多个第一业务任务的应用层数据，进行该第二业务任务的指标分析。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
图4是本公开实施例提供的车联网服务器4的示意图。如图4所示，该实施例的车联网服务器4包括：离线处理引擎401、存储器402以及存储在该存储器402中并且可在离线处理引擎401上运行的计算机程序403。离线处理引擎401执行计算机程序403时实现上述各个方法实施例中的步骤。或者，离线处理引擎401执行计算机程序403时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能。
车联网服务器4可以包括但不仅限于离线处理引擎401和存储器402。本领域技术人员可以理解，图4仅仅是车联网服务器4的示例，并不构成对车联网服务器4的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者不同的部件。
存储器402可以是车联网服务器4的内部存储单元，例如，车联网服务器4的硬盘或内存。存储器402也可以是车联网服务器4的外部存储设备，例如，车联网服务器4上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。存储器402还可以既包括车联网服务器4的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器402用于存储计算机程序以及车联网服务器所需的其它程序和数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可以存储在计算机可读存储介质中，该计算机程序在被离线处理引擎执行时，可以实现上述各个方法实施例的步骤。计算机程序可以包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如，在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种车辆电池多维度指标分析方法，其特征在于，包括：
接收各个车云平台以第一预设间隔上报的各个车云平台对应车辆的电池数据，将每次接收到的电池数据经过解析处理后储存到目标数仓中，直至达到第二预设间隔，得到所述第二预设间隔对应的运营层数据；
调度各个业务任务，以利用查询语言处理所述运营层数据，得到各个业务任务的业务数据；
基于各个业务任务的业务类型将各个业务任务划分为属于非全过程的第一业务任务和属于全过程的第二业务任务；
将各个第一业务任务的业务数据转换为应用层数据，基于各个第一业务任务的应用层数据，进行各个第一业务任务的指标分析；
将各个第二业务任务的业务数据转换为细节层数据，等待下一次或者之后多次将各个第二业务任务的业务数据转换为细节层数据，直至各个第二业务任务所拥有的所有的细节层数据符合所述全过程后，将各个第二业务任务所拥有的所有的细节层数据转换为应用层数据，基于各个第二业务任务的应用层数据，进行各个第二业务任务的指标分析。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述全过程为一次充放电的完整过程，所述非全过程为不是一次充放电的完整过程；
所述第一业务任务，包括：充电过程单体电压任务、充电过程单体电流任务和放电过程单体温度变化任务；
所述第二业务任务，包括：充电间隔时长任务和全过程单体温度变化任务。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将各个第一业务任务的业务数据转换为应用层数据，包括：
对于每个第一业务任务：
将该第一业务任务的业务数据按照车辆标识号进行分组，得到每个车辆的分组数据，按照数据采样时间对每个分组数据内部进行排序；
利用窗口函数计算每个排序后的分组数据中每两个相邻数据之间的差值，根据每两个相邻数据之间的差值，从每个分组数据中筛选数据；
将多个分组数据中筛选出的数据插入应用层，得到该第一业务任务的应用层数据。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将各个第二业务任务的业务数据转换为细节层数据，包括：
利用查询语言从各个第二业务任务的业务数据中筛选数据；
利用UDTF函数将筛选出的数据以行为单位进行拆分，将拆分得到的数据作为细节层数据。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将各个第二业务任务所拥有的所有的细节层数据转换为应用层数据，包括：
对于每个第二业务任务：
将该第二业务任务所拥有的所有的细节层数据按照车辆标识号进行分组，得到每个车辆的分组数据，按照数据采样时间对每个分组数据内部进行排序；
利用窗口函数计算每个排序后的分组数据中每两个相邻数据之间的差值，根据每两个相邻数据之间的差值，从每个分组数据中筛选数据；
将多个分组数据中筛选出的数据插入应用层，得到该第二业务任务的应用层数据。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于各个第一业务任务或者各个第二业务任务的应用层数据，进行各个第一业务任务或者各个第二业务任务的指标分析，包括：
利用Web后端对各个第一业务任务或者各个第二业务任务的应用层数据进行处理；
基于所述Web后端的处理结果，利用Web前端进行页面渲染，得到性能统计图表；
基于所述性能统计图表对多个车辆的电池进行多种维度的指标分析。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于各个第二业务任务的应用层数据，进行各个第二业务任务的指标分析，包括：
对于每个第二业务任务：
确定该第二业务任务对应的一个或者多个第一业务任务；
基于该第二业务任务的应用层数据和该第二业务任务对应的一个或者多个第一业务任务的应用层数据，进行该第二业务任务的指标分析。
8.一种车辆电池多维度指标分析装置，其特征在于，包括：
接收模块，被配置为接收各个车云平台以第一预设间隔上报的各个车云平台对应车辆的电池数据，将每次接收到的电池数据经过解析处理后储存到目标数仓中，直至达到第二预设间隔，得到所述第二预设间隔对应的运营层数据；
调度模块，被配置为调度各个业务任务，以利用查询语言处理所述运营层数据，得到各个业务任务的业务数据；
划分模块，被配置为基于各个业务任务的业务类型将各个业务任务划分为属于非全过程的第一业务任务和属于全过程的第二业务任务；
第一分析模块，被配置为将各个第一业务任务的业务数据转换为应用层数据，基于各个第一业务任务的应用层数据，进行各个第一业务任务的指标分析；
第二分析模块，被配置为将各个第二业务任务的业务数据转换为细节层数据，等待下一次或者之后多次将各个第二业务任务的业务数据转换为细节层数据，直至各个第二业务任务所拥有的所有的细节层数据符合所述全过程后，将各个第二业务任务所拥有的所有的细节层数据转换为应用层数据，基于各个第二业务任务的应用层数据，进行各个第二业务任务的指标分析。
9.一种车联网服务器，其特征在于，包括存储器、离线处理引擎以及存储在所述存储器中并且可在所述离线处理引擎上运行的计算机程序，所述离线处理引擎执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的车辆电池多维度指标分析方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于多通道数据传输的车辆软件升级方法。
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