CN110281774A - 一种基于大数据、云平台车辆油耗管理***及管理方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于大数据、云平台车辆油耗管理方法，包括以下操作步骤：A)、油耗测量设备安装；B)、数据采集；C)、数据传输；D)、云平台的大数据分析处理；E)、自报警提醒；F)、客户端监控：用户通过客户端登录云平台，读取相关数据；通过客户端对云平台进行手动操作；G)、完成。本发明能进行精确油耗统计和油料定额管理，能动态测量、显示和记录汽车行驶中的瞬时油耗、累计油耗和油耗变化，实现了汽车燃油的远程监控和管理功能。

Description

一种基于大数据、云平台车辆油耗管理***及管理方法
技术领域
本发明属于油耗管理技术领域，特别涉及一种基于大数据、云平台车辆油耗管理***及管理方法。
背景技术
随着油价上涨以及节能减排政策的发布，控制汽车油耗成为运营公司日益关注的问题，然而运营公司在控制油耗的方式，主要是依靠油耗结合运营投入的指标记录，存在以下技术缺陷：油耗通过手工记录以及驾驶经验进行估算，油耗误差大，无法动态测量、显示和记录汽车行驶中的瞬时油耗、累计油耗和油耗变化，无法实现汽车燃油的远程监控和管理功能，对运营公司的市场需求、节能减排等方面不能提供相应的决策依据。
如何设计一种基于大数据、云平台车辆油耗管理***及管理方法，如何动态测量、显示和记录汽车行驶中的瞬时油耗、累计油耗和油耗变化，如何实现汽车燃油的远程监控和管理功能，成为急需解决的问题。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种基于大数据、云平台车辆油耗管理***及管理方法，用于解决现有技术中存在的油耗通过手工记录以及驾驶经验进行估算，油耗误差大，无法动态测量、显示和记录汽车行驶中的瞬时油耗、累计油耗和油耗变化，无法实现汽车燃油的远程监控和管理功能的问题。
为实现上述目的，本发明提供一种基于大数据、云平台车辆油耗管理方法，包括以下操作步骤：
A)、油耗测量设备安装：
在每辆车的滤清器和发动机之间安装油耗测量设备；
B)、数据采集：
油耗测量设备对油耗数据及油箱油量数据进行采集；
C)、数据传输：
远程控制模块通过GPRS技术将采集的数据传送到云平台；远程控制模块内置GPS模块，能将车辆运行轨迹数据传送到云平台；
通过采用这种技术方案：能进行动态的实时监控，提高了效率；
D)、云平台的大数据分析处理：
云平台对采集的数据进行分类处理，存储在数据仓库模块；
①云平台的可视化分析模块将数据仓库模块内每辆车的运营轨迹、发动机的油耗变化生成油耗的日、月报表；
②数据挖掘算法模块根据每辆车采集数据的特征、动态行为和约束条件，建立数据模型；
③预测性分析模块根据可视化分析模块和数据模型做出预测性的判断；
④数据质量和数据管理模块将特殊事件的数据进行清洗、去除，确保数据的质量；
通过采用这种技术方案：实现了运营车辆的智能化管理；
E)、自报警提醒：
①云平台根据预测性的判断，划出安全值的范围；
②当实测数据超出安全值范围，云平台通过报警模块发出自报警提醒；
通过采用这种技术方案：当出现漏油或偷油现象时，能及时发出报警信息至云平台，提示疑似漏油或偷油的油量、时间、地点和方式，挽回了经济损失；
F)、客户端监控：
用户通过客户端登录云平台，读取相关数据；通过客户端对云平台进行手动操作；
G)、完成。
本发明提供一种基于大数据、云平台车辆油耗管理***，包括客户端、车辆组，所述的客户端与云平台双向互联；车辆组中每辆车的滤清器和发动机之间均安装有油耗测量设备；油耗测量设备均与数据采集模块连接；数据采集模块与远程控制模块连接，远程控制模块内设置有GPS模块、GPRS模块，远程控制模块通过GPRS模块与云平台连接；
云平台依次通过远程控制模块、报警模块与车辆组连接；
通过采用这种技术方案：实现了汽车燃油的远程监控和管理功能。
于本发明的一实施例中，所述的云平台包括可视化分析模块、数据挖掘算法模块、预测性分析模块、数据质量和数据管理模块、数据仓库模块；
通过采用这种技术方案：通过云平台进行大数据的分析，加快了数据的处理。
于本发明的一实施例中，所述的数据采集模块包括数据采集模块A、数据采集模块B，至数据采集模块N的若干模块。
于本发明的一实施例中，所述的车辆组包括车辆A、车辆B，至车辆N的若干车辆。
如上所述，本发明的一种基于大数据、云平台车辆油耗管理方法，实现了汽车燃油的远程监控和管理功能，为节能燃料与装置的节油定量提供了有效的检测手段，对运营公司的市场需求、节能减排等方面提供了相应的决策依据；
本发明的一种基于大数据、云平台车辆油耗管理***，为环卫车辆、码头拖车、油田钻进车、公交客运车、货运车辆、工程车辆及各种柴油发动机等进行精确油耗统计和油料定额管理，能动态测量、显示和记录汽车行驶中的瞬时油耗、累计油耗和油耗变化，推广应用具有良好的经济效益和社会效益。
附图说明
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效。
请参阅图1。须知，本说明书所附图式所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容得能涵盖的范围内。同时，本说明书中所引用的如“上”、“下”、“左”、“右”、“中间”及“一”等的用语，亦仅为便于叙述的明了，而非用以限定本发明可实施的范围，其相对关系的改变或调整，在无实质变更技术内容下，当亦视为本发明可实施的范畴。
如图1所示，本发明提供一种基于大数据、云平台车辆油耗管理方法，包括以下操作步骤：
A)、油耗测量设备安装：
在每辆车的滤清器和发动机之间安装油耗测量设备；
B)、数据采集：
油耗测量设备对油耗数据及油箱油量数据进行采集；
C)、数据传输：
远程控制模块通过GPRS技术将采集的数据传送到云平台；远程控制模块内置GPS模块，能将车辆运行轨迹数据传送到云平台；通过采用这种技术方案：能进行动态的实时监控，提高了效率；
D)、云平台的大数据分析处理：
云平台对采集的数据进行分类处理，存储在数据仓库模块；
①云平台的可视化分析模块将数据仓库模块内每辆车的运营轨迹、发动机的油耗变化生成油耗的日、月报表；
②数据挖掘算法模块根据每辆车采集数据的特征、动态行为和约束条件，建立数据模型；
③预测性分析模块根据可视化分析模块和数据模型做出预测性的判断；
④数据质量和数据管理模块将特殊事件的数据进行清洗、去除，确保数据的质量；通过采用这种技术方案：实现了运营车辆的智能化管理；
E)、自报警提醒：
①云平台根据预测性的判断，划出安全值的范围；
②当实测数据超出安全值范围，云平台通过报警模块发出自报警提醒；通过采用这种技术方案：当出现漏油或偷油现象时，能及时发出报警信息至云平台，提示疑似漏油或偷油的油量、时间、地点和方式，挽回了经济损失；
F)、客户端监控：
用户通过客户端登录云平台，读取相关数据；通过客户端对云平台进行手动操作；
G)、完成。
本发明提供一种基于大数据、云平台车辆油耗管理***，包括客户端、车辆组，所述的客户端与云平台双向互联；车辆组中每辆车的滤清器和发动机之间均安装有油耗测量设备；油耗测量设备均与数据采集模块连接；数据采集模块与远程控制模块连接，远程控制模块内设置有GPS模块、GPRS模块，远程控制模块通过GPRS模块与云平台连接；
云平台依次通过远程控制模块、报警模块与车辆组连接；通过采用这种技术方案：实现了汽车燃油的远程监控和管理功能；
所述的云平台包括可视化分析模块、数据挖掘算法模块、预测性分析模块、数据质量和数据管理模块、数据仓库模块；通过采用这种技术方案：通过云平台进行大数据的分析，加快了数据的处理；
所述的数据采集模块包括数据采集模块A、数据采集模块B，至数据采集模块N的若干模块；
所述的车辆组包括车辆A、车辆B，至车辆N的若干车辆。
综上所述，本发明提供的一种基于大数据、云平台车辆油耗管理方法，实现了汽车燃油的远程监控和管理功能，为节能燃料与装置的节油定量提供了有效的检测手段，对运营公司的市场需求、节能减排等方面提供了相应的决策依据；
本发明的一种基于大数据、云平台车辆油耗管理***，为环卫车辆、码头拖车、油田钻进车、公交客运车、货运车辆、工程车辆及各种柴油发动机等进行精确油耗统计和油料定额管理，能动态测量、显示和记录汽车行驶中的瞬时油耗、累计油耗和油耗变化。所以，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (5)

1.一种基于大数据、云平台车辆油耗管理方法，其特征在于：包括以下操作步骤：
A)、油耗测量设备安装：
在每辆车的滤清器和发动机之间安装油耗测量设备；
B)、数据采集：
油耗测量设备对油耗数据及油箱油量数据进行采集；
C)、数据传输：
远程控制模块通过GPRS技术将采集的数据传送到云平台；远程控制模块内置GPS模块，能将车辆运行轨迹数据传送到云平台；
D)、云平台的大数据分析处理：
云平台对采集的数据进行分类处理，存储在数据仓库模块；
①云平台的可视化分析模块将数据仓库模块内每辆车的运营轨迹、发动机的油耗变化生成油耗的日、月报表；
②数据挖掘算法模块根据每辆车采集数据的特征、动态行为和约束条件，建立数据模型；
③预测性分析模块根据可视化分析模块和数据模型做出预测性的判断；
④数据质量和数据管理模块将特殊事件的数据进行清洗、去除，确保数据的质量；
E)、自报警提醒：
①云平台根据预测性的判断，划出安全值的范围；
②当实测数据超出安全值范围，云平台通过报警模块发出自报警提醒；
F)、客户端监控：
用户通过客户端登录云平台，读取相关数据；通过客户端对云平台进行手动操作；
G)、完成。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据、云平台车辆油耗管理***，包括客户端、车辆组，其特征在于：所述的客户端与云平台双向互联；车辆组中每辆车的滤清器和发动机之间均安装有油耗测量设备；油耗测量设备均与数据采集模块连接；数据采集模块与远程控制模块连接，远程控制模块内设置有GPS模块、GPRS模块，远程控制模块通过GPRS模块与云平台连接；
云平台依次通过远程控制模块、报警模块与车辆组连接。
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据、云平台车辆油耗管理***，其特征在于：所述的云平台包括可视化分析模块、数据挖掘算法模块、预测性分析模块、数据质量和数据管理模块、数据仓库模块。
4.根据权利要求2所述的一种基于大数据、云平台车辆油耗管理***，其特征在于：所述的数据采集模块包括数据采集模块A、数据采集模块B，至数据采集模块N的若干模块。
5.根据权利要求2所述的一种基于大数据、云平台车辆油耗管理***，其特征在于：所述的车辆组包括车辆A、车辆B，至车辆N的若干车辆。
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