高腾使用InfluxDB管理电动汽车电池数据

随着世界向绿色和可持续的方向发展，电池技术变得至关重要。安全高效的电池推动环保型电动汽车。电池管理系统（BMS）监控电池，向驾驶员提供电池状态和里程信息，还可以检测安全问题和发送警报。

戈顿是一家全球办公室的电池技术公司。其在加利福尼亚的办公室专注于BMS。工程师们在那里处理电池数据，以设计更好、更安全的电池。他们监控的一些最重要的指标包括温度、电压和电流。

电池数据挑战

戈顿的电池以包装形式出售，每个包装由数百个电池单元组成，每个包装都有一个BMS。大多数BMS捕获这些数百个电池单元的电压，以及包装内部各种传感器的温度和电流。这些指标具有不同的时间分辨率。典型的BMS每50毫秒收集一次电压，每10毫秒收集一次电流，每秒收集一次温度。

处理电池数据有一系列独特的挑战。这些数据通过车内无线连接传输，可能会因各种原因而中断，包括连接问题或车辆关闭。为了处理数据中断，戈顿创建了复杂的算法。该公司需要一个能够处理大量数据并使它们能够轻松应用算法的数据库。

戈顿团队选择将他们的时序数据存储在InfluxDB中，原因有几个。其中之一是客户端API的可用性。他们在Python和MATLAB中编写算法，能够在这些相同的语言中与InfluxDB一起工作，使得他们的系统更加统一和简单。

团队将数据存储在InfluxDB中，并使用Grafana创建交互式仪表板并查看数据。工程师可以根据类型和时间窗口筛选数据，选择应用算法的内容。戈顿使用Airflow将数据从InfluxDB发送到Grafana，并将算法的结果发送回InfluxDB。

电动汽车电池的一个危险是失控过热，这可能导致火灾。由于处理这些电池数据困难，围绕安全温度阈值设计警报并不奏效。相反，戈顿团队开发了一种算法，当温度数据形状开始变化时，它会发送警报。

戈顿的算法在热失控发生之前成功检测到温度异常。使用一组温度指标，该算法能够根据数据形状在异常被发现前一个半小时检测到异常。戈顿在InfluxDB中收集和存储的详细时间序列数据，使其能够制造出更安全、更高效的电动汽车电池。

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