Анализ данных. Практическая работа по дисциплине М етоды анализа данных
 Скачать 343.14 Kb.
|
Институт информационных технологий КАФЕДРА ПРАКТИЧЕСКОЙ ПРИКЛАДНОЙ ИНФОРМАТИКИ (ППИ) ПРАКТИЧЕСКАЯ РАБОТА ПО ДИСЦИПЛИНЕ «Методы анализа данных» НА ТЕМУ «Анализ российского рынка электромобилей» Выполнил студент группы ИМБО-01-18 Тетерин М.Д (___________) Принял профессор кафедры ПМ Кузьмин В.И.(____________) Практическая работа выполнена «__ _»_______2021г. «Зачтено» «___»_______2021г. Москва 2021 ВВЕДЕНИЕ В мире автоспорта важность вопроса выбросов CO2 с каждым днем растет. Экологи со всего мира с каждым годом ужесточают экологические нормы, заставляя инженеров разрабатывать более сложные системы очищения выхлопных газов и совершенствовать моторы до почти бесследного сгорания автомобильного топлива. Ужесточение эко-норм повлияло на большинство компаний и значительное количество спортивных подразделений пришлось закрыть. Не так давно, а именно в сентябре 2014 года, состоялся первый этап мировых гонок с участием болидов на электрической тяге – Formula E. В данной категории принимали участие как частные компании по производству электромобилей, так и автогиганты такие как Audi Sport ABT, BMW i Andretti, Mercedes‑EQ, Jaguar Racing и Nissan e.dams. Так автомобильные бренды через автоспорт стали развивать собственную линию гражданских электромобилей, вступили на новый путь развития автопромышленности, делая огромный шаг на пути человечества сохранить достоинство планеты. Постоянные презентации новых моделей и концепт-каров на ближайшее будущее не дают зафиксироваться в списке первых даже самым удачным моделям, ведь на смену им сразу же готовятся еще более продуманные, быстрые и экономичные модели. Не секрет, что в Европе уже в полном обороте действует стандарт количества выхлопных газов, которые двигатель внутреннего сгорания должен производить на 100 км. пути. В то время, как в Российской Федерации допускается использование автомобилей, которые подходят под рамки более старого стандарта. Но это не означает, что на российском рынке совершенно отсутствуют электромобили. В данной работе будет произведен анализ российского рынка электромобилей и их основных характеристик, чтобы найти оптимальный вариант как для передвижения по городу, так и для поездки с соседний город. ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ Данные для анализа были взяты с сайта auto.ru, где удалось найти информацию о 45 экземплярах электромобилей. Для оценки были использованы следующие характеристики: Ёмкость батареи (кВт*ч); Мощность двигателя (кВт); Время зарядки (ч); Крутящий момент (Нм); Запас хода (км); Разгон до 100 км/ч (с); Максимальная скорость (км/ч); Вес (кг); Дата выпуска. Ранее мы работали только с одномерными рядами данных, находили закономерности их динамики. Но на самом деле, чаще всего приходится исследовать системы, характеризующиеся большим количеством параметров. Одним из способов анализа разноразмерных характеристик является построение безразмерных комплексов. Из имеющегося набора характеристик были построены четыре безразмерных комплекса. В таблице 1 представлены переменные комплексов. Таблица 1. Обозначение характеристик переменными.
    Еще одним методом является масштабирование относительно системы естественных критических единиц. Такими значениями является система реперов, предложенная Руарком (табл. 2). Таблица 2. Система реперов Руарка.
Рассчитаем значение репера для ёмкости (Вт*ч).  , подставляя значение Дж из таблицы выше получим величину для ёмкости, равную  . Теперь, имея отмасштабированные характеристики, можно рассматривать их динамики, ранговые распределения и соотношения друг с другом.В работе применяются следующие методы анализа полученных показателей: Графические представления; Динамики; Ранговые распределения; Диаграммы рассеивания. ХОД РАБОТЫ Для каждого комплекса было построено ранговое распределение, и график в полулогарифмическом масштабе.  Рис. 1. Первый безразмерный комплекс. Рис. 2. Второй безразмерный комплекс.  Рис. 3. Третий безразмерный комплекс.  Рис. 4. Четвертый безразмерный комплекс.На графиках четко прослеживаются уровни квантования по экспоненте. Затем были построены зависимости безразмерных комплексов друг от друга. На графике можно заметить тренд определяющийся прямой  Линия поддержки проходит чрез точку, характеризующую начальное значение. Рис. 5. Зависимость между безразмерными комплексамиСледующий график представляет собой зависимость  от  .  Рис. 6. Зависимость между безразмерными комплексами На нем четко выделяется группа точек, выбивающаяся из общего тренда. Чтобы подробнее рассмотреть характеристики этих измерений, построим графики соотношения соответствующих параметров.  Рис. 7. Зависимость между ёмкостью и временем зарядки В левом верхнем углу расположились точки, соответствующие автомобилям, которые имеют большую емкость батареи и при этом самое маленькое время зарядки от 0.5 до 1.5 часов. В этот диапазон попали модели премиум класса такие как LvChi Venere, Nio EP9, Tesla Model S, Porshe Taycan Turbo S, стоимость которых варьируется от 95 000 $ до 1 200 000 $. Однако такие же характеристики имеет и KIA Motors Soul EV - типичный городской автомобиль, стоимостью от 16 000 $. Рассмотрим следующее соотношение безразмерных комплексов. Следующий график представляет собой зависимость  от  . Рис. 8. Зависимость от На данном графике хорошо заметны наклонная линия сопротивления и поддержки, располагающиеся параллельно друг другу. Так же можно отметить линию, проходящую через начальную точку, которая отсекает большое скопление значений. Рассмотрим подробнее параметры, составляющие и .Построим график отмасштабированных показателей. Для этого поделим исходное значение каждой характеристики на ее реперное значение.  Рис. 9. График зависимости ёмкости от максимальной скорости На графике видно, что при увеличении ёмкости батареи до уровня 31, максимальная скорость ограничена горизонтальной линией сопротивления, но после достижения критического уровня, изменяется вид зависимости между показателями. Рассчитаем значение критического показателя ёмкости. Для этого воспользуемся ранее подсчитанным значением репера для ёмкости.  Можно заметить, что одна точка выбивается из общего тренда.  Рис. 10. Отличающаяся точка Как видно из рисунка выше, данная машина имеет очень маленький вес, поэтому в целях безопасности производители ограничили ее максимальную скорость до 90 км/ч. Мы выяснили, что максимальную скорость можно получить, имея батарею ёмкостью от 66,7 кВт и выше, теперь выясним какой должен быть вес у электромобиля.  Рис. 11. График зависимости максимальной скорости от веса На графике можно видеть уменьшение разброса значений веса при увеличении максимальной скорости. В итоге средний вес машины должен стремиться к  что примерно равно  величина, характеризующая конец Солнечной системы. ЗАКЛЮЧЕНИЕ В ходе данной работы были проанализированы данные о более чем сорока электромобилей. Мы смогли выделить особую группу машин с большой ёмкостью батареи и достаточно малым временем заряда, а также спрогнозировать значения ёмкости и веса, при которых можно достигнуть максимальных скоростей. СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ Модели и методы научно-технического прогнозирования: учебное пособие / В.И. Кузьмин, А.Ф. Гадзаов. – М.: МИРЭА, 2016. – 90 с. |
