Closed Sunny-Island closed 2 years ago
本项目基于阿里云物联网平台，Flink和Pravega构建实时云平台，致力于为充电桩集群提供实时的数据统计、数据分析、故障预测。
在国家碳中和、碳达峰的政策驱动背景下，预计到2040年，我国新能源汽车保有量将超3亿，风力发电、太阳能发电占比超过55%。一方面，可再生能源发电的间歇性、随机性较大；另一方面，电动汽车快速充电对电网具有较大的冲击，新型电力系统的建设亟需电动汽车与电网的双向互动，建设以新能源为主体的新型智慧电力系统。
车网互动（Vehicle to Grid，V2G ）是指车辆和电网之间互相充放电，实现车与网的双向互联。任何给定时刻 ，90% 以上的私家乘用车都处于搁置状态，电动汽车的电池可以做为配电网的小规模、分布式储能“充电宝”（图一），给电网充电。实现电动汽车一车多用，帮助电网削峰填谷（图二），同时用户也能通过参与V2G，把电卖给电网，获取报酬。
图一：电动汽车成为电网的“充电宝”
图二：车网互动，削峰填谷
北京链宇科技有限责任公司成立于2021年4月，孵化于清华大学新能源动力系统课题组，聚焦于碳中和碳达峰使命下的智慧能源交通协同创新。团队沉积超过十年的研发经验，具备多项面向全气候智慧能源系统的核心技术，创始人均为清华大学博士。该公司以研究出V2G的核心技术——双向DC/DC模块，并已生产出支持V2G模式的充电桩。此充电桩的运行会产生大量的数据，正确处理这些数据并从中挖掘有价值的信息，将会极大提升该充电桩的效率和安全性。
充电桩产生的数据是天然的时序数据，其充放电数据的处理和调度问题都要求高度的实时性，因此我们需要采用流式计算引擎进行数据处理。
为能实现V2G的充电桩集群提供实时的数据统计、数据分析、故障预测。
本项目总体架构图如图三所示。
图三：项目架构
本项目依托于阿里云的企业物联网平台，其提供的海量设备稳定连接、低延时远程控制设备、设备数据可实时存储等特性，降低了物联网企业设备介入、数据上云的门槛。
链宇科技开发的充电桩将使用MQTT协议，将充电桩的实时运行数据上传到阿里云的企业物联网平台，之后的数据通过阿里云提供的AMQP服务端订阅sdk，写入Pravega。Pravega支持持久化，因此即可以作为消息队列使用，也可以作为数据存储的组件使用。
Pravega中的数据将被多个Flink任务消费，我们的Flink任务包括实时统计、机器学习预测、窗口聚合分析等，为复杂的V2G充电桩应用场景提供最佳云服务。
图四：大屏展示
机器学习： Flink有多个机器学习库，如FlinkML，Alink等，同时也支持通过pytorch构建模型并运行。我们将使用Flink强大的对机器学习的支持实现以下功能：
Flink SQL： 使用SQL API统计分析充电桩的运行状态。
Flink CEP： 使用Flink CEP，根据充电桩不同场景下的业务逻辑绘制状态图，有助于进行订单统计、异常检测等应用场景。
项目简述
本项目基于阿里云物联网平台，Flink和Pravega构建实时云平台，致力于为充电桩集群提供实时的数据统计、数据分析、故障预测。
背景
在国家碳中和、碳达峰的政策驱动背景下，预计到2040年，我国新能源汽车保有量将超3亿，风力发电、太阳能发电占比超过55%。一方面，可再生能源发电的间歇性、随机性较大；另一方面，电动汽车快速充电对电网具有较大的冲击，新型电力系统的建设亟需电动汽车与电网的双向互动，建设以新能源为主体的新型智慧电力系统。
车网互动（Vehicle to Grid，V2G ）是指车辆和电网之间互相充放电，实现车与网的双向互联。任何给定时刻 ，90% 以上的私家乘用车都处于搁置状态，电动汽车的电池可以做为配电网的小规模、分布式储能“充电宝”（图一），给电网充电。实现电动汽车一车多用，帮助电网削峰填谷（图二），同时用户也能通过参与V2G，把电卖给电网，获取报酬。
图一：电动汽车成为电网的“充电宝”
图二：车网互动，削峰填谷
北京链宇科技有限责任公司成立于2021年4月，孵化于清华大学新能源动力系统课题组，聚焦于碳中和碳达峰使命下的智慧能源交通协同创新。团队沉积超过十年的研发经验，具备多项面向全气候智慧能源系统的核心技术，创始人均为清华大学博士。该公司以研究出V2G的核心技术——双向DC/DC模块，并已生产出支持V2G模式的充电桩。此充电桩的运行会产生大量的数据，正确处理这些数据并从中挖掘有价值的信息，将会极大提升该充电桩的效率和安全性。
充电桩产生的数据是天然的时序数据，其充放电数据的处理和调度问题都要求高度的实时性，因此我们需要采用流式计算引擎进行数据处理。
目标
为能实现V2G的充电桩集群提供实时的数据统计、数据分析、故障预测。
实施方案
本项目总体架构图如图三所示。
图三：项目架构
本项目依托于阿里云的企业物联网平台，其提供的海量设备稳定连接、低延时远程控制设备、设备数据可实时存储等特性，降低了物联网企业设备介入、数据上云的门槛。
链宇科技开发的充电桩将使用MQTT协议，将充电桩的实时运行数据上传到阿里云的企业物联网平台，之后的数据通过阿里云提供的AMQP服务端订阅sdk，写入Pravega。Pravega支持持久化，因此即可以作为消息队列使用，也可以作为数据存储的组件使用。
Pravega中的数据将被多个Flink任务消费，我们的Flink任务包括实时统计、机器学习预测、窗口聚合分析等，为复杂的V2G充电桩应用场景提供最佳云服务。
图四：大屏展示
机器学习： Flink有多个机器学习库，如FlinkML，Alink等，同时也支持通过pytorch构建模型并运行。我们将使用Flink强大的对机器学习的支持实现以下功能：
Flink SQL： 使用SQL API统计分析充电桩的运行状态。
Flink CEP： 使用Flink CEP，根据充电桩不同场景下的业务逻辑绘制状态图，有助于进行订单统计、异常检测等应用场景。
成员介绍