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基于单一状态（一次行车、一次静置、一次充电）的指标统计库
'''
__author__ = 'lmstack'
import CONFIGURE.PathSetting as PathSetting
import sys
sys.path.append(PathSetting.backend_path)
import datetime
import Tools
import pandas as pd
import numpy as np
class IndexStaByOneCycle():
def __init__(self):
pass
def odo_sta(self, odo_array):
'''
一次行车行驶里程统计
---------输入参数------------
odo_array : 一次行车对应的odo数据
---------输出参数------------
如果gps 可信，则输出本次行车的累积行驶里程；
否则，输出None
'''
odo_array = odo_array[~pd.isnull(odo_array)]
if len(odo_array) > 0:
return np.sum(odo_array)
else:
return None
def capacity_sta(self, cap, soc_array, soh_array):
'''
一个cycle净累积ah统计
---------输入参数------------
cap : 标称容量
soc_array : 一个cycle对应的soc数据
soh_array : 一个cycle对应的soh数据
---------输出参数------------
本次行车的累积ah
'''
soc_array = soc_array[~pd.isnull(soc_array)]
soh_array = soh_array[~pd.isnull(soh_array)]
if len(soc_array) > 0 and len(soh_array) > 0 :
return (soc_array[0] - soc_array[-1]) * np.mean(soh_array) * cap / 100.0 / 100.0
else:
return None
def energy_sta(self, cap, soc_array, soh_array, volt_array):
'''
一个cycle净累积能量统计
---------输入参数------------
cap : 标称容量
soc_array : 一个cycle对应的soc数据
soh_array : 一个cycle对应的soh数据
volt_array : 一个cycle对应的volt数据
---------输出参数------------
本次行车的累积能量
'''
soc_array = soc_array[~pd.isnull(soc_array)]
soh_array = soh_array[~pd.isnull(soh_array)]
volt_array = volt_array[~pd.isnull(volt_array)]
if len(soc_array) > 0 and len(soh_array) > 0 and len(volt_array)>0:
cap = self.capacity_sta(cap, soc_array, soh_array)
return cap * np.mean(volt_array) / 1000.0
else:
return None
def acc_time_sta(self, time_array):
'''
一个cycle的持续时间
---------输入参数------------
time_array : 一次cycle对应的time数据
---------输出参数------------
本cycle的持续时间，单位 h
'''
time_array = time_array[~pd.isnull(time_array)]
if len(time_array) > 0:
return float(abs(time_array[0] - time_array[-1]))/1e9/3600.0
else:
return None
def mean_temp_sta(self, temp_array):
'''
一个cycle的单体平均温度
---------输入参数------------
temp_array : 一个cycle对应的某个单体的temp数据
---------输出参数------------
本cycle的单体平均温度
'''
temp_array = temp_array[~pd.isnull(temp_array)]
if len(temp_array) > 0:
return np.mean(temp_array)
else:
return None
def temp_change_rate_sta(self, time_array, temp_array):
'''
一个cycle的单体温度变化率
---------输入参数------------
time_array : 一个cycle对应的time数据
temp_array : 一个cycle对应的temp数据
---------输出参数------------
本cycle的单体温度变化率
'''
time_array = time_array[~pd.isnull(time_array)]
temp_array = temp_array[~pd.isnull(temp_array)]
if len(temp_array) > 0 and len(time_array) > 0:
return abs(temp_array[0] - temp_array[-1])/\
(float(abs(time_array[0] - time_array[-1]))/1e9/3600.0)
else:
return None
def dischrg_max_pwr_sta(self, volt_array, crnt_array):
'''
一个cycle的放电功率最大值
---------输入参数------------
volt_array : 一个cycle对应的volt数据
crnt_array : 一个cycle对应的crnt数据
---------输出参数------------
本cycle的放电功率最大值
'''
volt_array = volt_array[~pd.isnull(volt_array)]
crnt_array = crnt_array[~pd.isnull(crnt_array)]
if len(volt_array) > 0 and len(crnt_array) > 0:
pwr = volt_array * crnt_array / 1000.0
pwr = pwr[pwr > 0]
return np.max(pwr)
else:
return None
def chrg_max_pwr_sta(self, volt_array, crnt_array):
'''
一个cycle的充电功率最大值
---------输入参数------------
volt_array : 一个cycle对应的volt数据
crnt_array : 一个cycle对应的crnt数据
---------输出参数------------
本cycle的充电功率最大值
'''
volt_array = volt_array[~pd.isnull(volt_array)]
crnt_array = crnt_array[~pd.isnull(crnt_array)]
if len(volt_array) > 0 and len(crnt_array) > 0:
pwr = volt_array * crnt_array / 1000.0
pwr = pwr[pwr < 0]
return np.max(abs(pwr))
else:
return None
def regen_count_sta(self, crnt_array):
'''
一个行车cycle的regen 行数
---------输入参数------------
crnt_array : 一个行车cycle对应的crnt数据
---------输出参数------------
本行车cycle的regen行数， 总行数
'''
crnt_array = crnt_array[~pd.isnull(crnt_array)]
if len(crnt_array) > 0:
return len(crnt_array[crnt_array < -1]), len(crnt_array)
else:
return None, None
def speed_sta(self, sum_odo, acc_time, speed_array):
'''
一个行车cycle的平均速度和最大瞬时速度
---------输入参数------------
sum_odo : 一个行车cycle对应的累积odo数据
acc_time : 一个行车cycle对应的累积time数据
speed_array : 一个行车cycle对应的speed数据
---------输出参数------------
本行车cycle的平均速度和最大速度
'''
speed_array = speed_array[~pd.isnull(speed_array)]
if ~pd.isnull(sum_odo) and ~pd.isnull(acc_time) and len(speed_array) > 0:
return sum_odo/acc_time, np.max(speed_array)
else:
return None, None
def speed_sta(self, sum_odo, acc_time, speed_array):
'''
一个行车cycle的平均速度和最大瞬时速度
---------输入参数------------
sum_odo : 一个行车cycle对应的累积odo数据
acc_time : 一个行车cycle对应的累积time数据
speed_array : 一个行车cycle对应的speed数据
---------输出参数------------
本行车cycle的平均速度和最大速度
'''
speed_array = speed_array[~pd.isnull(speed_array)]
if ~pd.isnull(sum_odo) and ~pd.isnull(acc_time) and len(speed_array) > 0:
return sum_odo/acc_time, np.max(speed_array)
else:
=======
'''
基于单一状态（一次行车、一次静置、一次充电）的指标统计库
'''
__author__ = 'lmstack'
import CONFIGURE.PathSetting as PathSetting
import sys
sys.path.append(PathSetting.backend_path)
import datetime
import Tools
import pandas as pd
import numpy as np
class IndexStaByOneCycle():
def __init__(self):
pass
def odo_sta(self, odo_array):
'''
一次行车行驶里程统计
---------输入参数------------
odo_array : 一次行车对应的odo数据
---------输出参数------------
如果gps 可信，则输出本次行车的累积行驶里程；
否则，输出None
'''
odo_array = odo_array[~pd.isnull(odo_array)]
if len(odo_array) > 0:
return np.sum(odo_array)
else:
return None
def capacity_sta(self, cap, soc_array, soh_array):
'''
一个cycle净累积ah统计
---------输入参数------------
cap : 标称容量
soc_array : 一个cycle对应的soc数据
soh_array : 一个cycle对应的soh数据
---------输出参数------------
本次行车的累积ah
'''
soc_array = soc_array[~pd.isnull(soc_array)]
soh_array = soh_array[~pd.isnull(soh_array)]
if len(soc_array) > 0 and len(soh_array) > 0 :
return (soc_array[0] - soc_array[-1]) * np.mean(soh_array) * cap / 100.0 / 100.0
else:
return None
def energy_sta(self, cap, soc_array, soh_array, volt_array):
'''
一个cycle净累积能量统计
---------输入参数------------
cap : 标称容量
soc_array : 一个cycle对应的soc数据
soh_array : 一个cycle对应的soh数据
volt_array : 一个cycle对应的volt数据
---------输出参数------------
本次行车的累积能量
'''
soc_array = soc_array[~pd.isnull(soc_array)]
soh_array = soh_array[~pd.isnull(soh_array)]
volt_array = volt_array[~pd.isnull(volt_array)]
if len(soc_array) > 0 and len(soh_array) > 0 and len(volt_array)>0:
cap = self.capacity_sta(cap, soc_array, soh_array)
return cap * np.mean(volt_array) / 1000.0
else:
return None
def acc_time_sta(self, time_array):
'''
一个cycle的持续时间
---------输入参数------------
time_array : 一次cycle对应的time数据
---------输出参数------------
本cycle的持续时间，单位 h
'''
time_array = time_array[~pd.isnull(time_array)]
if len(time_array) > 0:
return float(abs(time_array[0] - time_array[-1]))/1e9/3600.0
else:
return None
def mean_temp_sta(self, temp_array):
'''
一个cycle的单体平均温度
---------输入参数------------
temp_array : 一个cycle对应的某个单体的temp数据
---------输出参数------------
本cycle的单体平均温度
'''
temp_array = temp_array[~pd.isnull(temp_array)]
if len(temp_array) > 0:
return np.mean(temp_array)
else:
return None
def temp_change_rate_sta(self, time_array, temp_array):
'''
一个cycle的单体温度变化率
---------输入参数------------
time_array : 一个cycle对应的time数据
temp_array : 一个cycle对应的temp数据
---------输出参数------------
本cycle的单体温度变化率
'''
time_array = time_array[~pd.isnull(time_array)]
temp_array = temp_array[~pd.isnull(temp_array)]
if len(temp_array) > 0 and len(time_array) > 0:
return abs(temp_array[0] - temp_array[-1])/\
(float(abs(time_array[0] - time_array[-1]))/1e9/3600.0)
else:
return None
def dischrg_max_pwr_sta(self, volt_array, crnt_array):
'''
一个cycle的放电功率最大值
---------输入参数------------
volt_array : 一个cycle对应的volt数据
crnt_array : 一个cycle对应的crnt数据
---------输出参数------------
本cycle的放电功率最大值
'''
volt_array = volt_array[~pd.isnull(volt_array)]
crnt_array = crnt_array[~pd.isnull(crnt_array)]
if len(volt_array) > 0 and len(crnt_array) > 0:
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return np.max(pwr)
else:
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def chrg_max_pwr_sta(self, volt_array, crnt_array):
'''
一个cycle的充电功率最大值
---------输入参数------------
volt_array : 一个cycle对应的volt数据
crnt_array : 一个cycle对应的crnt数据
---------输出参数------------
本cycle的充电功率最大值
'''
volt_array = volt_array[~pd.isnull(volt_array)]
crnt_array = crnt_array[~pd.isnull(crnt_array)]
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pwr = pwr[pwr < 0]
return np.max(abs(pwr))
else:
return None
def regen_count_sta(self, crnt_array):
'''
一个行车cycle的regen 行数
---------输入参数------------
crnt_array : 一个行车cycle对应的crnt数据
---------输出参数------------
本行车cycle的regen行数， 总行数
'''
crnt_array = crnt_array[~pd.isnull(crnt_array)]
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return len(crnt_array[crnt_array < -1]), len(crnt_array)
else:
return None, None
def speed_sta(self, sum_odo, acc_time, speed_array):
'''
一个行车cycle的平均速度和最大瞬时速度
---------输入参数------------
sum_odo : 一个行车cycle对应的累积odo数据
acc_time : 一个行车cycle对应的累积time数据
speed_array : 一个行车cycle对应的speed数据
---------输出参数------------
本行车cycle的平均速度和最大速度
'''
speed_array = speed_array[~pd.isnull(speed_array)]
if ~pd.isnull(sum_odo) and ~pd.isnull(acc_time) and len(speed_array) > 0:
return sum_odo/acc_time, np.max(speed_array)
else:
return None, None
def speed_sta(self, sum_odo, acc_time, speed_array):
'''
一个行车cycle的平均速度和最大瞬时速度
---------输入参数------------
sum_odo : 一个行车cycle对应的累积odo数据
acc_time : 一个行车cycle对应的累积time数据
speed_array : 一个行车cycle对应的speed数据
---------输出参数------------
本行车cycle的平均速度和最大速度
'''
speed_array = speed_array[~pd.isnull(speed_array)]
if ~pd.isnull(sum_odo) and ~pd.isnull(acc_time) and len(speed_array) > 0:
return sum_odo/acc_time, np.max(speed_array)
else:
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'''
基于单一状态（一次行车、一次静置、一次充电）的指标统计库
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__author__ = 'lmstack'
# import CONFIGURE.PathSetting as PathSetting
# import sys
# sys.path.append(PathSetting.backend_path)
# import datetime
# import Tools
import pandas as pd
import numpy as np
class IndexStaByOneCycle():
def __init__(self):
pass
def odo_sta(self, odo_array):
'''
一次行车行驶里程统计
---------输入参数------------
odo_array : 一次行车对应的odo数据
---------输出参数------------
如果gps 可信，则输出本次行车的累积行驶里程；
否则，输出None
'''
odo_array = odo_array[~pd.isnull(odo_array)]
if len(odo_array) > 0:
return np.sum(odo_array)
else:
return None
def capacity_sta(self, cap, soc_array, soh_array):
'''
一个cycle净累积ah统计
---------输入参数------------
cap : 标称容量
soc_array : 一个cycle对应的soc数据
soh_array : 一个cycle对应的soh数据
---------输出参数------------
本次行车的累积ah
'''
soc_array = soc_array[~pd.isnull(soc_array)]
soh_array = soh_array[~pd.isnull(soh_array)]
if len(soc_array) > 0 and len(soh_array) > 0 :
return (soc_array[0] - soc_array[-1]) * np.mean(soh_array) * cap / 100.0 / 100.0
else:
return None
def energy_sta(self, cap, soc_array, soh_array, volt_array):
'''
一个cycle净累积能量统计
---------输入参数------------
cap : 标称容量
soc_array : 一个cycle对应的soc数据
soh_array : 一个cycle对应的soh数据
volt_array : 一个cycle对应的volt数据
---------输出参数------------
本次行车的累积能量
'''
soc_array = soc_array[~pd.isnull(soc_array)]
soh_array = soh_array[~pd.isnull(soh_array)]
volt_array = volt_array[~pd.isnull(volt_array)]
if len(soc_array) > 0 and len(soh_array) > 0 and len(volt_array)>0:
cap = self.capacity_sta(cap, soc_array, soh_array)
return cap * np.mean(volt_array) / 1000.0
else:
return None
def acc_time_sta(self, time_array):
'''
一个cycle的持续时间
---------输入参数------------
time_array : 一次cycle对应的time数据
---------输出参数------------
本cycle的持续时间，单位 h
'''
time_array = time_array[~pd.isnull(time_array)]
if len(time_array) > 0:
return float(abs(time_array[0] - time_array[-1]))/1e9/3600.0
else:
return None
def mean_temp_sta(self, temp_array):
'''
一个cycle的单体平均温度
---------输入参数------------
temp_array : 一个cycle对应的某个单体的temp数据
---------输出参数------------
本cycle的单体平均温度
'''
temp_array = temp_array[~pd.isnull(temp_array)]
if len(temp_array) > 0:
return np.mean(temp_array)
else:
return None
def temp_change_rate_sta(self, time_array, temp_array):
'''
一个cycle的单体温度变化率
---------输入参数------------
time_array : 一个cycle对应的time数据
temp_array : 一个cycle对应的temp数据
---------输出参数------------
本cycle的单体温度变化率
'''
time_array = time_array[~pd.isnull(time_array)]
temp_array = temp_array[~pd.isnull(temp_array)]
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def dischrg_max_pwr_sta(self, volt_array, crnt_array):
'''
一个cycle的放电功率最大值
---------输入参数------------
volt_array : 一个cycle对应的volt数据
crnt_array : 一个cycle对应的crnt数据
---------输出参数------------
本cycle的放电功率最大值
'''
volt_array = volt_array[~pd.isnull(volt_array)]
crnt_array = crnt_array[~pd.isnull(crnt_array)]
if len(volt_array) > 0 and len(crnt_array) > 0:
pwr = volt_array * crnt_array / 1000.0
pwr = pwr[pwr > 0]
return np.max(pwr)
else:
return None
def chrg_max_pwr_sta(self, volt_array, crnt_array):
'''
一个cycle的充电功率最大值
---------输入参数------------
volt_array : 一个cycle对应的volt数据
crnt_array : 一个cycle对应的crnt数据
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本cycle的充电功率最大值
'''
volt_array = volt_array[~pd.isnull(volt_array)]
crnt_array = crnt_array[~pd.isnull(crnt_array)]
if len(volt_array) > 0 and len(crnt_array) > 0:
pwr = volt_array * crnt_array / 1000.0
pwr = pwr[pwr < 0]
return np.max(abs(pwr))
else:
return None
def regen_count_sta(self, crnt_array):
'''
一个行车cycle的regen 行数
---------输入参数------------
crnt_array : 一个行车cycle对应的crnt数据
---------输出参数------------
本行车cycle的regen行数， 总行数
'''
crnt_array = crnt_array[~pd.isnull(crnt_array)]
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return None, None
def speed_sta(self, sum_odo, acc_time, speed_array):
'''
一个行车cycle的平均速度和最大瞬时速度
---------输入参数------------
sum_odo : 一个行车cycle对应的累积odo数据
acc_time : 一个行车cycle对应的累积time数据
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---------输出参数------------
本行车cycle的平均速度和最大速度
'''
speed_array = speed_array[~pd.isnull(speed_array)]
if ~pd.isnull(sum_odo) and ~pd.isnull(acc_time) and len(speed_array) > 0:
return sum_odo/acc_time, np.max(speed_array)
else:
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def speed_sta(self, sum_odo, acc_time, speed_array):
'''
一个行车cycle的平均速度和最大瞬时速度
---------输入参数------------
sum_odo : 一个行车cycle对应的累积odo数据
acc_time : 一个行车cycle对应的累积time数据
speed_array : 一个行车cycle对应的speed数据
---------输出参数------------
本行车cycle的平均速度和最大速度
'''
speed_array = speed_array[~pd.isnull(speed_array)]
if ~pd.isnull(sum_odo) and ~pd.isnull(acc_time) and len(speed_array) > 0:
return sum_odo/acc_time, np.max(speed_array)
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return None, None