能源大数据应用

一、能源大数据应用

能源大数据应用的重要性

在当今快速发展的科技时代，大数据已成为各个行业的重要组成部分，能源行业也不例外。能源大数据应用是指通过收集、整合和分析大规模数据来优化能源生产、传输和消费过程的实践。这一技术的运用为能源行业带来了诸多益处，以下将探讨能源大数据应用的重要性及其对行业发展的影响。

优化能源生产

能源大数据应用可以帮助能源公司更好地了解能源生产环节中的各种因素，从而提高生产效率和降低生产成本。通过对生产数据的分析，企业可以及时发现生产过程中的问题并进行调整，实现生产的最佳化。此外，大数据技术还可以帮助预测未来的能源需求，为生产计划提供更有力的支持。

优化能源传输

在能源传输领域，大数据技术的应用可以提高能源输送的效率和安全性。通过分析传输过程中的数据，企业可以更准确地监测能源的流动情况，及时发现潜在问题并进行预警和处理。这有助于避免输送中断和能源浪费，保障能源的正常供应。

优化能源消费

能源大数据应用的另一个重要领域是能源消费的优化。通过收集和分析消费数据，能源公司可以帮助客户更好地管理能源使用，从而实现能源的节约和合理利用。通过提供实时数据监控和个性化建议，大数据技术可以帮助消费者降低能源开支，提高使用效率。

提升能源行业竞争力

能源大数据应用的推广还可以提升能源行业的竞争力。通过更好地利用大数据技术，企业可以提高生产效率，降低成本，提升服务质量，满足客户需求。这些优势将有助于企业在激烈的市场竞争中脱颖而出，取得更大的市场份额。

未来发展趋势

随着科技的不断进步，能源大数据应用在能源行业中的作用将变得越来越重要。未来，大数据技术将更多地应用于能源生产、传输和消费的各个环节，为行业的可持续发展提供更多的支持。因此，能源企业需要紧跟技术发展的步伐，加大对大数据技术的研发和应用力度，以实现行业的更好发展和提升。

结语

综上所述，能源大数据应用对能源行业的重要性不言而喻。它不仅可以帮助企业优化生产、传输和消费过程，提升竞争力，还可以为行业的可持续发展提供更多机遇。因此，能源企业应当积极推广大数据技术，加速其在行业中的应用，实现更好的发展和创新。

二、大数据在新能源汽车行业有哪些可以落地的应用？

好问题！

既然题主已经说了是可以落地的应用，那我就现身说法，讲讲实际参与过的电动汽车动力电池相关项目经验吧。

一，动力电池寿命估算

搞过汽车工程开发的都知道，在前期产品设计定义时，我们只能依靠标准工况来计算，即假定一两种特定的、不变的使用工况，让产品在这种条件下持续工作，循环往复，直到产品的物理、化学性能衰降至约定值，或达到极限而寿终正寝，由此推论出产品的预期寿命。

对于动力电池亦是如此，行业内一般以GB/T 31484-2015 《电动汽车动力蓄电池循环寿命要求及试验方法》来作为一套可供参考的通用的动力电池循环寿命评价方法。

可就算是行业的共识，统一的标准。

但落到每一个具体的驾驶员身上，真实的使用工况千差万别，基于这套统一的标准而设计的动力电池循环寿命就不能反映真实的个体化差异了。

毕竟，如果我老老实实缓起步，慢刹车，谨遵限速， 动能回收不含糊；你却一直SPORT模式干到底，要么地板电、要么地板刹，起步争第一，只给别人秀尾灯的话。同样跑3万公里下来，电池寿命绝对差了不少。

那，到底少了多少呢？

这时，大数据的作用就体现出来了。

你在什么温度下使用电池（-10℃？25℃？30℃？），在什么电量下使用电池（5%SOC？50%SOC？90%SOC？），充放电的电流有多大（16A？60？150A？），再加上时间维度，配合同款车辆采集到的海量的数据，彼此佐证，相互耦合，共同构成了一个动态更新的、专属于你的爱车的动力电池寿命模型。当然，这个模型是基于你独有的历史使用习惯推演而来的。

得到这个模型，可以做两件事：

一是推算出在你这种驾驶风格下动力电池的衰减速度。即你还能这样开多少年，电池将会达到设计的寿命终止值（一般以容量衰减到初始值的80%为限，但在保证安全的前提下，其实可以下探至70%甚至更低，视具体使用需求而定）；

二是刨除你的使用损耗，将电池剩余容量折算成统一标准下（比如GB/T 31484-2015，或其他类似标准下）的循环寿命，供二手车残值估计或者动力电池梯次利用分档分级。

但是，受制于：

1、电池包内电压、电流、温度等传感器的信号采集精度；

2、T-BOX（Telematics BOX）等远程信息处理器在无网络信号覆盖区域的传输质量；

3、各型号动力锂离子电池的实验室级别基础理论寿命模型完成度。

现阶段，基于大数据的动力电池寿命模型技术暂时还未落地，但各家新能源车企如威马、蔚来、北汽等都已展开研究，并取得了阶段性的进展。相信在未来几年内，这项技术就有机会面世，服务于新能源车主及车企，二手车交易、动力电池回收利用等相关业务链。

可以毫不夸张的说，只要建立出准确的寿命模型，就解决了动力电池全生命周期的应用难题。毕竟，为创造天蓝水绿的家园出一份力，才是新能源汽车产业的初心。

二，动力电池大数据预警

随着这几年国家对新能源汽车行业的大力扶持，挂着绿色牌照的新能源汽车变得越来越常见。

与此同时，新能源汽车本身的安全问题也变得越来越突出，特别是电池的安全问题，已然成为了人们关注的新焦点。

而如何在保证续航的前提下，确保电池的安全性，成为了各大车企必须探索和研究的课题。

目前行业普遍的做法是从机械安全、电气安全、热安全、电化学安全、功能安全五个方面来进行设计防护。相关的国标有：

GB/T 31485-2015 《电动汽车用动力蓄电池安全要求及试验方法》GB/T 18384.3-2015 《电动汽车安全要求 第3部分：人员触电防护》GB/T 31467.3-2015 《电动汽车用锂离子动力蓄电池包和系统 第3部分 安全性要求与测试方法》GB 《电动汽车用动力蓄电池安全要求》- 报批稿GB《电动汽车安全要求》- 报批稿

机械安全一般包含结构强度、碰撞防护、振动耐久、防水防锈等等，总之就是成吨的物理伤害打上去，电池包必须得扛住；

电气安全通常指人员触电防护、短路保护等；

热安全一般涵盖了电池热管理、热失控与热扩散防护，优先保障电池不爆炸、不起火，如若失控，也要保障在一定时间（现阶段的国家强制标准拟设定为5min）内不危及乘员舱安全；

电化学安全通常是指通过对电芯层面的正负极、电解液、隔膜等材料选择与合理配比来保障最底层原理上的电池安全；

功能安全往往伴随着ISO 26262、ASIL-D等概念，主要是软、硬件功能面的可靠性及潜在失效防护、双重防护等。

通常，动力电池系统的机械、电气、热、电化学及功能安全的设计，在工程可行性的前提下，往往会有一定的设计冗余，但也只能尽量做到“保”和“防”。在小概率的极端工况下，仍然无法完全杜绝失效的发生。

怎么办？

这时候，就需要运用大数据预警来防患于未然。

大数据预警是对上述手段的补充，起到“探”和“测”的作用，是电池系统安全方案的“Plan B”，即第二道保险。

其运作原理可简单概括为：后台检索所有车辆涉及动力电池的关键信息（电压、电流、温度、绝缘的绝对值、历史值、变化率、趋势等等），依靠自动算法过滤掉无效或干扰因素，最终筛选出可疑问题车辆，并呈现在预警平台，等待专业工程师复核及进一步采取措施。

其核心就是：动力电池关键信息+自动算法

因为涉及较多核心机密，暂不方便透露具体参数。不过可以明确的是，此项应用已经落地，正在逐步完善与推广。虽然现阶段的预警及时性、准确性还有进一步提升空间，但基于现有的案例来看，大数据预警已经初现成效。

对于广大车主朋友而言，这就是给自家车辆动力电池实实在在的保障啊！

综上，大数据在新能源汽车行业中可以落地的应用，对动力电池而言，主要是动力电池寿命估算&动力电池大数据预警。并且，这两项关键应用的落地，能真正意义上解决困扰新能源汽车产业发展的头号难题（续航与寿命、安全相比，并不算头号难题~），将极大地促进新能源汽车的普及。

三、怎么备份应用和应用数据？

备份手机/平板电脑中数据可以通过以下方法操作：

1.若支持SD卡，可将数据备份至外置SD卡。1）备份多媒体文件：我的文件-设备存储-查找需要备份的照片、视频等，以照片为例，进入DCIM文件夹-Camera-点击右上角更多-编辑-选择照片-选择后再次点击更多-复制-点击“SD卡”-选择需要复制的位置-点击“粘贴到这”（或粘贴到此处）即可。2）备份联系人：联系人-更多（右上角）-设置-导入/导出联系人-导出-SD卡。

2.备份到电脑：1）方式1：将手机/平板通过数据线与电脑连接，电脑会显示可移动磁盘盘符，将手机中多媒体文件复制到电脑中。2）方式2：使用S 换机助手或Kies备份手机中数据。电脑中安装S 换机助手或Kies软件，将手机与电脑连接后，通过S 换机助手或Kies中的备份功能，选择需要的内容备份即可。

四、什么是能源数据？

能源数据是指有关能源生产、消费和储存的各种类型的数据，包括能源需求供应数据、能源产出和消费的数据、能源价格和市场数据以及能源政策等相关数据。

能源数据包括可再生能源的产量和利用、石油和天然气的产量和消耗、核能的发电情况以及煤炭等化石燃料的开采和利用情况等。

通过能源数据的收集、分析和利用，可以更好地理解和管理能源行业，以推动可持续能源发展。

五、怎么备份应用数据？

vivo手机备份数据的方法：

1、使用云服务备份：进入手机云服务，点击需要备份的项目然后选择备份；

2、使用QQ备份：进入QQ--点击头像--选择我的文件--打开本机文件--选择编辑--勾选需要备份的文件，然后点击下方的微云标志即可备份(需要网络)；

3、使用vivo手机助手备份：进入vivo手机助手--我的手机--数据备份--备份--勾选要备份的选项--开始备份(此备份是将数据备份在电脑中)。

六、应用数据是什么？

应用数据有多种解释，以应用数据结构为例（application data structure），是指数据结构在很多软件数据库等都是必不可少的一种具有一定逻辑关系，在计算机中应用某种存储结构，并且封装了相应操作的数据元素的集合。它包含三方面的内容，逻辑关系、存储关系以及操作。

七、怎么修改应用数据？

如果想从根本上修改应用数据的话，那么首先必须清楚数据文件的内部数据结构、以及必须要具备系统管理员的权限，然后还需要有熟练的编程技术，只有这样，才能够对数据文件中的各种应用数据进行自如的修改。

八、数据分析应用？

1. 电子商务分析：数据分析可用于识别电子商务客户的购买行为，并利用结果改进销售策略。 2. 营销分析：数据分析可用于分析客户反馈，准确预测他们可能购买的产品，以及如何向他们发送更加有针对性的营销信息。3. 运营管理：数据分析可以帮助管理人员了解市场情况，在不断变化的市场中做出及时的决策，并监控运营效率。4. 效率提升：数据分析也可以帮助企业管理人员识别优化工作流程，提高工作效率，降低成本。

九、数据思维应用流程？

数据思维应用的流程的步骤:1.明确问题

要确认需求是什么，为什么要分析这些数据，是为了提高销量还是其他什么的。最重要的一点是要详细了解所分析数据所在的团队业务。

2.分解问题

找全影响业务的数据因子（从各个维度进行分析，少任何一个都可能造成后续分析问题不准确）

整体-->个体（横向纵向交叉分析）

定量（有效的比较，环比&同比）&定性

3.评估判断

4.决策（不要轻易做决策，反复分析之后才上报）

十、什么是数据应用？

大数据应用技术，是指大数据相关的应用技术、大数据应用的技术，包括API、智能感知、挖掘建模等大数据技术，技术发展涉及机器学习、多学科融合、大规模应用开源技术等领域。

大数据价值创造的关键在于大数据的应用，随着大数据技术飞速发展，大数据应用已经融入各行各业。大数据产业正快速发展成为新一代信息技术和服务业态，即对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，并从中发现新知识、创造新价值、提升新能力。我国大数据应用技术的发展将涉及机器学习、多学科融合、大规模应用开源技术等领域。