基于Hadoop的石油运输车辆油耗预测模型研究

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在国家实施节能减排战略的大背景下,交通运输行业作为能源消耗和碳排放的大户,应该在管理和技术上寻找突破点。石油运输企业运输车辆多、运输任务重,且点多、线长、面广,车辆油耗是其主要消耗,也是降低成本,节约能源,增加效益的主要来源,对于石油运输企业来说,制定出准确的车辆油耗定额,是抓好车辆管理和降本增效工作的关键。  本文根据石油运输车辆的特点,综合考虑影响车辆油耗的各种因素,基于数理统计方法构建模型,计算车辆在其特定环境运行下的油耗定额,并且分析了高油耗的原因,提出了改善建议,为运输企业节约能耗,降低成本提供可靠的技术手段,为完善绩效评估体系,改进节能效果提供重要参考依据。本文围绕石油运输企业油耗管理开展了以下几点工作:  首先,通过目前油耗管理的技术方式(GPS、OBD),分析了油耗模型所需的数据来源,数据来源于车辆管理系统,数据量很大,因此系统使用基于Hadoop的大数据平台来存储和处理数据,为石油运输车辆油耗分析模型的建立奠定基础。  然后,针对石油运输车辆的特点,选取了影响油耗的主要因素(路况、温度、海拔、车辆性能、车辆工况、驾驶情况)展开研究,并对这些因素对油耗的影响趋势进行了分析,建立了影响因素修正系数的计算模型,依托运输企业车辆管理系统大数据计算后台计算出修正系数,根据运输企业运单油耗定额的情况,构建油耗计算综合模型,对模型进行了应用举例,得出了较为可靠的油耗定额预测结果。  最后,根据系统OBD数据及GPS数据分析了车辆产生高油耗的原因,重点从影响油耗的可控因素进行分析,根据高油耗与低油耗的对比结果找出了驾驶行为需要改进的地方,并提出了改善建议。
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