CN112937352A - 一种基于人工智能的集中式充电站供电***运行监测管理*** - Google Patents

一种基于人工智能的集中式充电站供电***运行监测管理*** Download PDF

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Abstract

本发明公开一种基于人工智能的集中式充电站供电***运行监测管理***，包括充电站充电桩统计标记模块、充电桩充电显示参数采集模块、充电桩自动断电检测模块、充电桩充电环境参数采集模块、供电数据库、充电桩充电效率统计模块、参数处理分析模块、管理云平台和在线显示终端，本发明通过对充电站内的各充电桩进行充电显示数据正常检测，从中筛选出显示故障充电桩和显示正常充电桩，进而对显示正常充电桩分别进行充电显示参数采集、充电环境参数采集和充电效率统计，以此统计显示正常充电桩对应的综合充电质量系数，大大扩展了充电站供电***运行监测指标的范围，提高了监测结果的可靠度，有效提升了监测管理水平。

Description

一种基于人工智能的集中式充电站供电***运行监测管理 ***
技术领域
本发明属于充电站运行管理技术领域，涉及充电站供电***运行管理技术，具体为一种基于人工智能的集中式充电站供电***运行监测管理***。
背景技术
随着电动汽车的普及,电动汽车充电站也逐渐出现在各类公共场所中,由于目前充电站大多采用无人值班、自助充电的模式，当充电过程中出现供电故障同时又无人知晓时，一方面会给电动汽车带来严重的损害，另一方面会导致充电站无法继续充电，影响有充电需求的电动汽车充电，因此对充电站的供电***的运行进行监测管理是非常有必要的。
但目前充电站的供电***运行监测管理手段大多只对充电站内充电桩的充电参数进行监测，如充电电压、充电电流，其监测指标过于单一，没有考虑到充电桩在充电过程中的充电环境和充电效率对供电***运行的影响，例如当充电环境温度过高时，可能给会引起供电线路起火；当充电环境湿度过高时，可能会引起供电线路短路***；当充电桩的充电效率过低时，会使得充电时长延长，不仅影响充电桩的使用寿命，同时还影响充电车主的充电体验感。这些均导致充电站供电***运行监测结果片面化、可靠度不高，无法为供电***的运行管理提供全面可靠的管理依据，进而使得目前充电站供电***运行监测管理手段管理水平较低，无法满足对充电站供电***的综合化运行管理需求。
发明内容
为了克服上述不足，本发明提供一种基于人工智能的集中式充电站供电***运行监测管理***，通过对充电站内的各充电桩进行充电显示数据正常检测，从中筛选出显示故障充电桩和显示正常充电桩，进而对筛选出的显示正常充电桩分别进行充电显示参数采集、充电环境参数采集和充电效率统计，以此统计显示正常充电桩对应的综合充电质量系数，为后面对各显示正常充电桩对应的供电运行管理提供了全面的可靠的管理依据。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种基于人工智能的集中式充电站供电***运行监测管理***，包括充电站充电桩统计标记模块、充电桩充电显示参数采集模块、充电桩充电环境参数采集模块、供电数据库、充电桩充电效率统计模块、参数处理分析模块、管理云平台和在线显示终端；
所述充电站充电桩统计标记模块用于对充电站内存在的充电桩数量进行统计，并对统计的各充电桩按照预设的顺序进行编号，依次标记为1,2,...,i,...,n；
所述充电桩充电显示参数采集模块包括若干摄像头，其分别安装在各充电桩上，用于采集各充电桩在充电过程中的充电显示屏显示图像，并从采集的各充电桩的充电显示屏显示图像中查看是否出现显示数据，若某充电桩的充电显示屏显示图像不出现显示数据，则表明该充电桩的充电显示屏存在显示故障，该充电桩记为显示故障充电桩，此时记录显示故障充电桩编号，并将其发送至在线显示终端，若某充电桩的充电显示屏显示图像出现显示数据，则表明该充电桩的充电显示屏显示正常，该充电桩记为显示正常充电桩，此时记录各显示正常充电桩对应的编号，各显示正常充电桩对应的编号可记为1,2,...,j,...,m，进而从显示正常充电桩对应的充电显示屏显示图像中提取充电电压和充电电流，构成显示正常充电桩充电显示参数集合Gw(gw1,gw2,...,gwj,...,gwm)，gwj表示为第j个显示正常充电桩的充电显示参数对应的数值，w表示为充电显示参数，w＝f1,f2,分别表示为充电电压、充电电流，充电桩充电显示参数采集模块将各显示正常充电桩对应的编号和显示正常充电桩充电显示参数集合发送至参数处理分析模块；
所述充电桩充电环境参数采集模块包括若干充电环境参数采集终端，用于分别采集各显示正常充电桩在充电过程中的充电环境参数，并将其构成显示正常充电桩充电过程充电环境参数集合Pr(pr1,pr2,...,prj,...,prm)，prj表示为第j个显示正常充电桩在充电过程中的充电环境参数对应的数值，r表示为充电环境参数，r＝e1,e2,e3,分别表示为温度、湿度、粉尘浓度，充电桩充电环境参数采集模块将显示正常充电桩充电过程充电环境参数集合发送至参数处理分析模块；
所述充电桩充电效率统计模块用于统计各显示正常充电桩在预定义时间段内的平均充电效率，其具体统计方法包括以下步骤：
S1:在预定义的时间段内统计各显示正常充电桩对应的充电次数，并记录每次充电对应的开始充电时间点，进而将各显示正常充电桩对应的充电次数按照开始充电时间点的先后顺序进行编号，依次标记为1,2,...,k,...,t；
S2:分别获取各显示正常充电桩每次充电对应的充电电流和充电时长，同时获取各显示正常充电桩每次充电对应的电动汽车的蓄电池放电电流和放电至截止电压的时间，并将以上构成各显示正常充电桩充电效率参数集合Qu j(qu j1,qu j2,...,qu jk,...,qu jt)，qu jk表示为第j个显示正常充电桩的第k次充电的充电效率参数对应的数值，u表示为充电效率参数，u＝x1,x2,x3,x4,分别表示为充电电流、充电时长、蓄电池放电电流、蓄电池放电至截止电压的时间；
S3:根据各显示正常充电桩充电效率参数集合统计各显示正常充电桩在预定义时间段内每次充电对应的充电效率；
S4:根据各显示正常充电桩在预定义时间段内每次充电对应的充电效率统计各显示正常充电桩在预定义时间段内的平均充电效率，并将其发送至参数处理分析模块；
所述供电数据库用于存储各充电桩对应的额定充电电压和额定充电电流，存储充电桩的各种充电环境参数对应的标准数值范围，并存储各充电桩对应的标准充电效率；
所述参数处理分析模块接收充电桩充电显示参数采集模块发送的各显示正常充电桩对应的编号和显示正常充电桩充电显示参数集合，并提取供电数据库中各充电桩对应的额定充电电压和额定充电电流，同时根据接收的各显示正常充电桩对应的编号从各充电桩对应的额定充电电压和额定充电电流中筛选出各显示正常充电桩对应的额定充电电压和额定充电电流，由此将显示正常充电桩充电显示参数集合对应与各显示正常充电桩对应的额定充电电压和额定充电电流进行对比，得到显示正常充电桩充电显示参数对比集合ΔGw(Δgw1,Δgw2,...,Δgwj,...,Δgwm)，从而根据显示正常充电桩充电显示参数对比集合统计各显示正常充电桩对应的充电危险系数，并将其发送至管理云平台；
所述参数处理分析模块接收充电桩充电环境参数采集模块发送的显示正常充电桩充电过程充电环境参数集合，并将其与供电数据库中充电桩的各种充电环境参数对应的标准数值范围进行对比，若某显示正常充电桩在充电过程中的某个充电环境参数不处于该充电环境参数对应的标准数值范围内，则表明该充电环境参数出现异常，此时统计各显示正常充电桩在充电过程中各充电环境参数出现异常的次数，并对统计的各显示正常充电桩在充电过程中各充电环境参数出现异常的次数按照出现异常的时间先后顺序进行编号，分别标记为1,2,...,a,...,z，同时统计各显示正常充电桩在充电过程中各充电环境参数每次出现异常对应的异常系数，进而将其构成各显示正常充电桩充电环境参数异常系数集合
Figure BDA0003022500880000041
表示为第j个显示正常充电桩在充电过程中充电环境参数的第a次出现异常对应的异常系数，r表示为充电环境参数，参数处理分析模块根据各显示正常充电桩充电环境参数异常系数集合统计各显示正常充电桩在充电过程中的充电环境危险系数，并发送至管理云平台；
所述参数处理分析模块接收充电桩充电效率统计模块发送的各显示正常充电桩在预定义时间段内的平均充电效率，并根据各显示正常充电桩对应的编号从供电数据库中提取出各显示正常充电桩对应的标准充电效率，以此将各显示正常充电桩在预定义时间段内的平均充电效率与该充电桩对应的标准充电效率进行对比，由此统计各显示正常充电桩对应的充电效率质量系数，且将其发送至管理云平台；
所述管理云平台接收参数处理分析模块发送的各显示正常充电桩对应的充电危险系数、各显示正常充电桩在充电过程中的充电环境危险系数和各显示正常充电桩对应的充电效率质量系数，以此统计各显示正常充电桩对应的综合充电质量系数，并发送至在线显示终端；
所述在线显示终端接收充电桩充电显示参数采集模块发送的显示故障充电桩编号，并接收管理云平台发送的各显示正常充电桩对应的综合充电质量系数，进而进行显示。
更具体地，所述充电环境参数采集终端包括温度传感器、湿度传感器和粉尘浓度传感器，其中温度传感器用于采集各充电桩在充电过程中的温度，湿度传感器用于采集各充电桩在充电过程中的湿度，粉尘浓度传感器用于采集各充电桩在充电过程中的粉尘浓度。
更具体地，所述各显示正常充电桩在预定义时间段内每次充电对应的充电效率的计算公式为
Figure BDA0003022500880000051
式中ηjk表示为第j个显示正常充电桩在预定义时间段内第k次充电对应的充电效率，qx1 jk、qx2 jk、qx3 jk、qx4 jk分别表示为第j个显示正常充电桩在预定义时间段内第k次充电对应的充电电流、充电时长、蓄电池放电电流、蓄电池放电至截止电压的时间。
更具体地，所述各显示正常充电桩在预定义时间段内的平均充电效率的计算公式为
Figure BDA0003022500880000061
式中
Figure BDA0003022500880000062
表示为第j个显示正常充电桩在预定义时间段内的平均充电效率。
更具体地，所述各显示正常充电桩对应的充电危险系数的计算公式为
Figure BDA0003022500880000063
λj表示为第j个显示正常充电桩对应的充电危险系数，Δgf1j、Δgf2j分别表示为第j个显示正常充电桩的充电电压、充电电流与该显示正常充电桩的额定充电电压、额定充电电流之间的对比差值，g′f1j、g′f2j分别表示为第j个显示正常充电桩的额定充电电压、额定充电电流。
更具体地，所述各显示正常充电桩在充电过程中各充电环境参数每次出现异常对应的异常系数的计算公式为
Figure BDA0003022500880000064
式中prja表示为第j个显示正常充电桩在充电过程中充电环境参数第a次出现异常对应的数值，pr上、pr下分别表示为充电环境参数对应的标准数值范围中标准上限值、标准下限值。
更具体地，所述各显示正常充电桩在充电过程中的充电环境危险系数的计算公式为
Figure BDA0003022500880000065
式中σj表示为第j个显示充电桩在在充电过程中的充电环境危险系数，
Figure BDA0003022500880000066
分别表示为第j个显示正常充电桩在充电过程中的温度、湿度、粉尘浓度第a次出现异常对应的异常系数。
更具体地，所述各显示正常充电桩对应的充电效率质量系数的计算公式为
Figure BDA0003022500880000071
式中χj表示为第j个显示正常充电桩对应的充电效率质量系数，η′j表示为第j个显示正常充电桩对应的标准充电效率。
更具体地，所述各显示正常充电桩对应的综合充电质量系数的计算公式为
Figure BDA0003022500880000072
式中ξj表示为第j个显示正常充电桩对应的综合充电质量系数。
更具体地，还包括充电桩自动断电检测模块，该模块包括若干电流测试仪，其分别安装在各充电桩对应的充电头位置处，用于当各充电桩充电结束后，检测各充电桩对应充电头的电流值，并判断检测的电流值是否为零，若某充电桩对应充电头的电流值不为零，则表明该充电桩未自动断电，该充电桩记为未自动断电充电桩，此时统计未自动断电充电桩对应的编号，并将其发送至在线显示终端。
本发明的有益效果如下：
(1)本发明通过对充电站内的各充电桩进行充电显示数据正常检测，从中筛选出显示故障充电桩和显示正常充电桩，进而将筛选出的显示故障充电桩对应的编号显示在在线显示终端上，便于后台维护管理人员及时知晓，为后期对显示故障充电桩进行故障处理提高了处理的及时度，进而加快了显示故障充电桩恢复正常的时间，避免长时间显示故障未处理导致影响充电桩的正常使用。
(2)本发明通过对筛选出的正常充电桩分别进行充电显示参数采集、充电环境参数采集和充电效率统计，以此分别统计显示正常充电桩对应的充电危险系数、充电环境危险系数和充电效率质量系数，由此结合以上系数计算显示正常充电桩对应的综合充电质量系数，实现了对充电站供电***的综合运行监测管理，大大扩展了充电站供电***运行监测指标的范围，提高了监测结果的可靠度，充分弥补了目前充电站供电***运行监测管理手段存在的监测指标单一、监测结果片面化、可靠度不高的不足，其统计的综合充电质量系数为后面对各显示正常充电桩对应的供电运行管理提供了全面的可靠的管理依据，进而有效提升了管理水平，同时也增强了充电车主的充电体验感。
(3)本发明通过设置充电桩自动断电检测模块，对充电结束后的充电桩进行自动断电检测，并从中筛选出未自动断电充电桩对应的编号，进而将其显示在在线显示终端上，便于后台维护管理人员及时知晓，方便其进行针对性断电管理，避免长时间未自动断电对电动汽车蓄电池造成的伤害，保障了蓄电池在充电过程中的安全性，提高了蓄电池使用寿命。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1为本发明的模块连接示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参照图1所示，一种基于人工智能的集中式充电站供电***运行监测管理***，包括充电站充电桩统计标记模块、充电桩充电显示参数采集模块、充电桩自动断电检测模块、充电桩充电环境参数采集模块、供电数据库、充电桩充电效率统计模块、参数处理分析模块、管理云平台和在线显示终端，其中充电站充电桩统计标记模块分别与充电桩充电显示参数采集模块和充电桩自动断电检测模块连接，充电桩充电显示参数采集模块、充电桩充电环境参数采集模块和充电桩充电效率统计模块均与参数处理分析模块连接，参数处理分析模块与管理云平台连接，充电桩充电显示参数采集模块、充电桩自动断电检测模块和管理云平台均与在线显示终端连接。
充电站充电桩统计标记模块用于对充电站内存在的充电桩数量进行统计，并对统计的各充电桩按照预设的顺序进行编号，依次标记为1,2,...,i,...,n。
充电桩充电显示参数采集模块包括若干摄像头，其分别安装在各充电桩上，用于采集各充电桩在充电过程中的充电显示屏显示图像，并从采集的各充电桩的充电显示屏显示图像中查看是否出现显示数据，若某充电桩的充电显示屏显示图像不出现显示数据，则表明该充电桩的充电显示屏存在显示故障，该充电桩记为显示故障充电桩，此时记录显示故障充电桩编号，并将其发送至在线显示终端，若某充电桩的充电显示屏显示图像出现显示数据，则表明该充电桩的充电显示屏显示正常，该充电桩记为显示正常充电桩，此时记录各显示正常充电桩对应的编号，各显示正常充电桩对应的编号可记为1,2,...,j,...,m，进而从显示正常充电桩对应的充电显示屏显示图像中提取充电电压和充电电流，构成显示正常充电桩充电显示参数集合Gw(gw1,gw2,...,gwj,...,gwm)，gwj表示为第j个显示正常充电桩的充电显示参数对应的数值，w表示为充电显示参数，w＝f1,f2,分别表示为充电电压、充电电流，充电桩充电显示参数采集模块将各显示正常充电桩对应的编号和显示正常充电桩充电显示参数集合发送至参数处理分析模块。
本实施例通过对充电站内的各充电桩进行充电显示数据正常检测，从中筛选出显示故障充电桩和显示正常充电桩，进而将筛选出的显示故障充电桩对应的编号显示在在线显示终端上，便于后台维护管理人员及时知晓，为后期对显示故障充电桩进行故障处理提高了处理的及时度，进而加快了显示故障充电桩恢复正常的时间，避免长时间显示故障未处理导致影响充电桩的正常使用，同时筛选出的显示正常充电桩为后面进行充电显示参数采集、充电环境参数采集和充电效率统计提供铺垫。
充电桩自动断电检测模块包括若干电流测试仪，其分别安装在各充电桩对应的充电头位置处，用于当各充电桩充电结束后，检测各充电桩对应充电头的电流值，并判断检测的电流值是否为零，若某充电桩对应充电头的电流值不为零，则表明该充电桩未自动断电，该充电桩记为未自动断电充电桩，此时统计未自动断电充电桩对应的编号，并将其发送至在线显示终端。
本实施例通过设置充电桩自动断电检测模块，对充电结束后的充电桩进行自动断电检测，并从中筛选出未自动断电充电桩对应的编号，进而将其显示在在线显示终端上，便于后台维护管理人员及时知晓，方便其进行针对性断电管理，避免长时间未自动断电对电动汽车蓄电池造成的伤害，保障了蓄电池在充电过程中的安全性，提高了蓄电池使用寿命。
充电桩充电环境参数采集模块包括若干充电环境参数采集终端，用于分别采集各显示正常充电桩在充电过程中的充电环境参数，所述充电环境参数采集终端包括温度传感器、湿度传感器和粉尘浓度传感器，其中温度传感器用于采集各充电桩在充电过程中的温度，湿度传感器用于采集各充电桩在充电过程中的湿度，粉尘浓度传感器用于采集各充电桩在充电过程中的粉尘浓度，并将其构成显示正常充电桩充电过程充电环境参数集合Pr(pr1,pr2,...,prj,...,prm)，prj表示为第j个显示正常充电桩在充电过程中的充电环境参数对应的数值，r表示为充电环境参数，r＝e1,e2,e3,分别表示为温度、湿度、粉尘浓度，充电桩充电环境参数采集模块将显示正常充电桩充电过程充电环境参数集合发送至参数处理分析模块。
充电桩充电效率统计模块用于统计各显示正常充电桩在预定义时间段内的平均充电效率，其具体统计方法包括以下步骤：
S1:在预定义的时间段内统计各显示正常充电桩对应的充电次数，并记录每次充电对应的开始充电时间点，进而将各显示正常充电桩对应的充电次数按照开始充电时间点的先后顺序进行编号，依次标记为1,2,...,k,...,t；
S2:分别获取各显示正常充电桩对每次充电对应的充电电流和充电时长，同时获取各显示正常充电桩每次充电对应的电动汽车的蓄电池的放电电流和放电至截止电压的时间，并将以上构成各显示正常充电桩充电效率参数集合Qu j(qu j1,qu j2,...,qu jk,...,qu jt)，qu jk表示为第j个显示正常充电桩的第k次充电的充电效率参数对应的数值，u表示为充电效率参数，u＝x1,x2,x3,x4,分别表示为充电电流、充电时长、蓄电池放电电流、蓄电池放电至截止电压的时间；
S3:根据各显示正常充电桩充电效率参数集合统计各显示正常充电桩在预定义时间段内每次充电对应的充电效率
Figure BDA0003022500880000111
式中ηjk表示为第j个显示正常充电桩在预定义时间段内第k次充电对应的充电效率，qx1 jk、qx2 jk、qx3 jk、qx4 jk分别表示为第j个显示正常充电桩在预定义时间段内第k次充电对应的充电电流、充电时长、蓄电池放电电流、蓄电池放电至截止电压的时间；
S4:根据各显示正常充电桩在预定义时间段内每次充电对应的充电效率统计各显示正常充电桩在预定义时间段内的平均充电效率
Figure BDA0003022500880000112
式中
Figure BDA0003022500880000113
表示为第j个显示正常充电桩在预定义时间段内的平均充电效率，并将其发送至参数处理分析模块。
供电数据库用于存储各充电桩对应的额定充电电压和额定充电电流，存储充电桩的各种充电环境参数对应的标准数值范围，并存储各充电桩对应的标准充电效率。
参数处理分析模块接收充电桩充电显示参数采集模块发送的各显示正常充电桩对应的编号和显示正常充电桩充电显示参数集合，并提取供电数据库中各充电桩对应的额定充电电压和额定充电电流，同时根据接收的各显示正常充电桩对应的编号从各充电桩对应的额定充电电压和额定充电电流中筛选出各显示正常充电桩对应的额定充电电压和额定充电电流，由此将显示正常充电桩充电显示参数集合对应与各显示正常充电桩对应的额定充电电压和额定充电电流进行对比，得到显示正常充电桩充电显示参数对比集合ΔGw(Δgw1,Δgw2,...,Δgwj,...,Δgwm)，从而根据显示正常充电桩充电显示参数对比集合统计各显示正常充电桩对应的充电危险系数
Figure BDA0003022500880000121
λj表示为第j个显示正常充电桩对应的充电危险系数，Δgf1j、Δgf2j分别表示为第j个显示正常充电桩的充电电压、充电电流与该显示正常充电桩的额定充电电压、额定充电电流之间的对比差值，g′f1j、g′f2j分别表示为第j个显示正常充电桩的额定充电电压、额定充电电流，并将其发送至管理云平台。
参数处理分析模块接收充电桩充电环境参数采集模块发送的显示正常充电桩充电过程充电环境参数集合，并将其与供电数据库中充电桩的各种充电环境参数对应的标准数值范围进行对比，若某显示正常充电桩在充电过程中的某个充电环境参数不处于该充电环境参数对应的标准数值范围内，则表明该充电环境参数出现异常，此时统计各显示正常充电桩在充电过程中各充电环境参数出现异常的次数，并对统计的各显示正常充电桩在充电过程中各充电环境参数出现异常的次数按照出现异常的时间先后顺序进行编号，分别标记为1,2,...,a,...,z,同时分析各显示正常充电桩在充电过程中充电环境参数每次出现异常对应的异常系数
Figure BDA0003022500880000131
式中prja表示为第j个显示正常充电桩在充电过程中充电环境参数第a次出现异常对应的数值，pr上、pr下分别表示为充电环境参数对应的标准数值范围中标准上限值、标准下限值，以此将各显示正常充电桩在充电过程中各充电环境参数每次出现异常对应的异常系数构成各显示正常充电桩充电环境参数异常系数集合
Figure BDA0003022500880000132
表示为第j个显示正常充电桩在充电过程中充电环境参数的第a次出现异常对应的异常系数，r表示为充电环境参数，参数处理分析模块根据各显示正常充电桩充电环境参数异常系数集合统计各显示正常充电桩在充电过程中的充电环境危险系数
Figure BDA0003022500880000133
式中σj表示为第j个显示充电桩在在充电过程中的充电环境危险系数，
Figure BDA0003022500880000134
Figure BDA0003022500880000135
分别表示为第j个显示正常充电桩在充电过程中的温度、湿度、粉尘浓度第a次出现异常对应的异常系数，并发送至管理云平台。
参数处理分析模块接收充电桩充电效率统计模块发送的各显示正常充电桩在预定义时间段内的平均充电效率，并根据各显示正常充电桩对应的编号从供电数据库中提取出各显示正常充电桩对应的标准充电效率，以此将各显示正常充电桩在预定义时间段内的平均充电效率与该充电桩对应的标准充电效率进行对比，由此统计各显示正常充电桩对应的充电效率质量系数
Figure BDA0003022500880000136
式中χj表示为第j个显示正常充电桩对应的充电效率质量系数，η′j表示为第j个显示正常充电桩对应的标准充电效率，且发送至管理云平台。
管理云平台接收参数处理分析模块发送的各显示正常充电桩对应的充电危险系数、各显示正常充电桩在充电过程中的充电环境危险系数和各显示正常充电桩对应的充电效率质量系数，以此统计各显示正常充电桩对应的综合充电质量系数
Figure BDA0003022500880000141
式中ξj表示为第j个显示正常充电桩对应的综合充电质量系数，并发送至在线显示终端。
本实施例通过对筛选出的正常充电桩分别进行充电显示参数采集、充电环境参数采集和充电效率统计，以此分别统计显示正常充电桩对应的充电危险系数、充电环境危险系数和充电效率质量系数，由此结合以上系数计算显示正常充电桩对应的综合充电质量系数，实现了对充电站供电***的综合运行监测管理，大大扩展了充电站供电***运行监测指标的范围，提高了监测结果的可靠度，充分弥补了目前充电站供电***运行监测管理手段存在的监测指标单一、监测结果片面化、可靠度不高的不足，其统计的综合充电质量系数为后面对各显示正常充电桩对应的供电运行管理提供了全面的可靠的管理依据，进而有效提升了管理水平，同时也增强了充电车主的充电体验感。
在线显示终端接收充电桩充电显示参数采集模块发送的显示故障充电桩编号，并接收充电桩自动断电检测模块发送的未自动断电充电桩对应的编号，同时接收管理云平台发送的各显示正常充电桩对应的综合充电质量系数，进而进行显示。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于人工智能的集中式充电站供电***运行监测管理***，其特征在于：包括充电站充电桩统计标记模块、充电桩充电显示参数采集模块、充电桩充电环境参数采集模块、供电数据库、充电桩充电效率统计模块、参数处理分析模块、管理云平台和在线显示终端；
所述充电站充电桩统计标记模块用于对充电站内存在的充电桩数量进行统计，并对统计的各充电桩按照预设的顺序进行编号，依次标记为1,2,...,i,...,n；
所述充电桩充电显示参数采集模块包括若干摄像头，其分别安装在各充电桩上，用于采集各充电桩在充电过程中的充电显示屏显示图像，并从采集的各充电桩的充电显示屏显示图像中查看是否出现显示数据，若某充电桩的充电显示屏显示图像不出现显示数据，则表明该充电桩的充电显示屏存在显示故障，该充电桩记为显示故障充电桩，此时记录显示故障充电桩编号，并将其发送至在线显示终端，若某充电桩的充电显示屏显示图像出现显示数据，则表明该充电桩的充电显示屏显示正常，该充电桩记为显示正常充电桩，此时记录各显示正常充电桩对应的编号，各显示正常充电桩对应的编号可记为1,2,...,j,...,m，进而从显示正常充电桩对应的充电显示屏显示图像中提取充电电压和充电电流，构成显示正常充电桩充电显示参数集合Gw(gw1,gw2,...,gwj,...,gwm)，gwj表示为第j个显示正常充电桩的充电显示参数对应的数值，w表示为充电显示参数，w＝f1,f2,分别表示为充电电压、充电电流，充电桩充电显示参数采集模块将各显示正常充电桩对应的编号和显示正常充电桩充电显示参数集合发送至参数处理分析模块；
所述充电桩充电环境参数采集模块包括若干充电环境参数采集终端，用于分别采集各显示正常充电桩在充电过程中的充电环境参数，并将其构成显示正常充电桩充电过程充电环境参数集合Pr(pr1,pr2,...,prj,...,prm)，prj表示为第j个显示正常充电桩在充电过程中的充电环境参数对应的数值，r表示为充电环境参数，r＝e1,e2,e3,分别表示为温度、湿度、粉尘浓度，充电桩充电环境参数采集模块将显示正常充电桩充电过程充电环境参数集合发送至参数处理分析模块；
所述充电桩充电效率统计模块用于统计各显示正常充电桩在预定义时间段内的平均充电效率，其具体统计方法包括以下步骤：
S1:在预定义的时间段内统计各显示正常充电桩对应的充电次数，并记录每次充电对应的开始充电时间点，进而将各显示正常充电桩对应的充电次数按照开始充电时间点的先后顺序进行编号，依次标记为1,2,...,k,...,t；
S2:分别获取各显示正常充电桩每次充电对应的充电电流和充电时长，同时获取各显示正常充电桩每次充电对应的电动汽车的蓄电池放电电流和放电至截止电压的时间，并将以上构成各显示正常充电桩充电效率参数集合Qu j(qu j1,qu j2,...,qu jk,...,qu jt)，qu jk表示为第j个显示正常充电桩的第k次充电的充电效率参数对应的数值，u表示为充电效率参数，u＝x1,x2,x3,x4,分别表示为充电电流、充电时长、蓄电池放电电流、蓄电池放电至截止电压的时间；
S3:根据各显示正常充电桩充电效率参数集合统计各显示正常充电桩在预定义时间段内每次充电对应的充电效率；
S4:根据各显示正常充电桩在预定义时间段内每次充电对应的充电效率统计各显示正常充电桩在预定义时间段内的平均充电效率，并将其发送至参数处理分析模块；
所述供电数据库用于存储各充电桩对应的额定充电电压和额定充电电流，存储充电桩的各种充电环境参数对应的标准数值范围，并存储各充电桩对应的标准充电效率；
所述参数处理分析模块接收充电桩充电显示参数采集模块发送的各显示正常充电桩对应的编号和显示正常充电桩充电显示参数集合，并提取供电数据库中各充电桩对应的额定充电电压和额定充电电流，同时根据接收的各显示正常充电桩对应的编号从各充电桩对应的额定充电电压和额定充电电流中筛选出各显示正常充电桩对应的额定充电电压和额定充电电流，由此将显示正常充电桩充电显示参数集合对应与各显示正常充电桩对应的额定充电电压和额定充电电流进行对比，得到显示正常充电桩充电显示参数对比集合ΔGw(Δgw1,Δgw2,...,Δgwj,...,Δgwm)，从而根据显示正常充电桩充电显示参数对比集合统计各显示正常充电桩对应的充电危险系数，并将其发送至管理云平台；
所述参数处理分析模块接收充电桩充电环境参数采集模块发送的显示正常充电桩充电过程充电环境参数集合，并将其与供电数据库中充电桩的各种充电环境参数对应的标准数值范围进行对比，若某显示正常充电桩在充电过程中的某个充电环境参数不处于该充电环境参数对应的标准数值范围内，则表明该充电环境参数出现异常，此时统计各显示正常充电桩在充电过程中各充电环境参数出现异常的次数，并对统计的各显示正常充电桩在充电过程中各充电环境参数出现异常的次数按照出现异常的时间先后顺序进行编号，分别标记为1,2,...,a,...,z，同时统计各显示正常充电桩在充电过程中各充电环境参数每次出现异常对应的异常系数，进而将其构成各显示正常充电桩充电环境参数异常系数集合
Figure FDA0003022500870000031
Figure FDA0003022500870000032
表示为第j个显示正常充电桩在充电过程中充电环境参数的第a次出现异常对应的异常系数，r表示为充电环境参数，参数处理分析模块根据各显示正常充电桩充电环境参数异常系数集合统计各显示正常充电桩在充电过程中的充电环境危险系数，并发送至管理云平台；
所述参数处理分析模块接收充电桩充电效率统计模块发送的各显示正常充电桩在预定义时间段内的平均充电效率，并根据各显示正常充电桩对应的编号从供电数据库中提取出各显示正常充电桩对应的标准充电效率，以此将各显示正常充电桩在预定义时间段内的平均充电效率与该充电桩对应的标准充电效率进行对比，由此统计各显示正常充电桩对应的充电效率质量系数，且将其发送至管理云平台；
所述管理云平台接收参数处理分析模块发送的各显示正常充电桩对应的充电危险系数、各显示正常充电桩在充电过程中的充电环境危险系数和各显示正常充电桩对应的充电效率质量系数，以此统计各显示正常充电桩对应的综合充电质量系数，并发送至在线显示终端；
所述在线显示终端接收充电桩充电显示参数采集模块发送的显示故障充电桩编号，并接收管理云平台发送的各显示正常充电桩对应的综合充电质量系数，进而进行显示。
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的集中式充电站供电***运行监测管理***，其特征在于：所述充电环境参数采集终端包括温度传感器、湿度传感器和粉尘浓度传感器，其中温度传感器用于采集各充电桩在充电过程中的温度，湿度传感器用于采集各充电桩在充电过程中的湿度，粉尘浓度传感器用于采集各充电桩在充电过程中的粉尘浓度。
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的集中式充电站供电***运行监测管理***，其特征在于：所述各显示正常充电桩在预定义时间段内每次充电对应的充电效率的计算公式为
Figure FDA0003022500870000051
式中ηjk表示为第j个显示正常充电桩在预定义时间段内第k次充电对应的充电效率，qx1 jk、qx2 jk、qx3 jk、qx4 jk分别表示为第j个显示正常充电桩在预定义时间段内第k次充电对应的充电电流、充电时长、蓄电池放电电流、蓄电池放电至截止电压的时间。
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的集中式充电站供电***运行监测管理***，其特征在于：所述各显示正常充电桩在预定义时间段内的平均充电效率的计算公式为
Figure FDA0003022500870000052
式中
Figure FDA0003022500870000053
表示为第j个显示正常充电桩在预定义时间段内的平均充电效率。
5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的集中式充电站供电***运行监测管理***，其特征在于：所述各显示正常充电桩对应的充电危险系数的计算公式为
Figure FDA0003022500870000054
λj表示为第j个显示正常充电桩对应的充电危险系数，Δgf1j、Δgf2j分别表示为第j个显示正常充电桩的充电电压、充电电流与该显示正常充电桩的额定充电电压、额定充电电流之间的对比差值，g′f1j、g′f2j分别表示为第j个显示正常充电桩的额定充电电压、额定充电电流。
6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的集中式充电站供电***运行监测管理***，其特征在于：所述各显示正常充电桩在充电过程中各充电环境参数每次出现异常对应的异常系数的计算公式为
Figure FDA0003022500870000055
式中prja表示为第j个显示正常充电桩在充电过程中充电环境参数第a次出现异常对应的数值，pr上、pr下分别表示为充电环境参数对应的标准数值范围中标准上限值、标准下限值。
7.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的集中式充电站供电***运行监测管理***，其特征在于：所述各显示正常充电桩在充电过程中的充电环境危险系数的计算公式为
Figure FDA0003022500870000061
式中σj表示为第j个显示充电桩在在充电过程中的充电环境危险系数，
Figure FDA0003022500870000062
分别表示为第j个显示正常充电桩在充电过程中的温度、湿度、粉尘浓度第a次出现异常对应的异常系数。
8.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的集中式充电站供电***运行监测管理***，其特征在于：所述各显示正常充电桩对应的充电效率质量系数的计算公式为
Figure FDA0003022500870000063
式中χj表示为第j个显示正常充电桩对应的充电效率质量系数，η′j表示为第j个显示正常充电桩对应的标准充电效率。
9.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的集中式充电站供电***运行监测管理***，其特征在于：所述各显示正常充电桩对应的综合充电质量系数的计算公式为
Figure FDA0003022500870000064
式中ξj表示为第j个显示正常充电桩对应的综合充电质量系数。
10.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的集中式充电站供电***运行监测管理***，其特征在于：还包括充电桩自动断电检测模块，该模块包括若干电流测试仪，其分别安装在各充电桩对应的充电头位置处，用于当各充电桩充电结束后，检测各充电桩对应充电头的电流值，并判断检测的电流值是否为零，若某充电桩对应充电头的电流值不为零，则表明该充电桩未自动断电，该充电桩记为未自动断电充电桩，此时统计未自动断电充电桩对应的编号，并将其发送至在线显示终端。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114973467A (zh) * 2022-07-07 2022-08-30 深圳市经纬纵横科技有限公司 一种基于通讯平台的家庭智能门锁控制***
CN117207818A (zh) * 2023-09-15 2023-12-12 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院 一种电动汽车充电站电能质量监测分析***
CN117507904A (zh) * 2023-10-20 2024-02-06 珠海康晋电气股份有限公司 一种基于物联网的充电桩自动检测运维***

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107942130A (zh) * 2017-12-07 2018-04-20 珠海横琴小可乐信息技术有限公司 一种电动汽车充电桩异常数据处理的方法及***
CN108171353A (zh) * 2018-03-12 2018-06-15 湘潭大学 一种基于时间片的电动汽车充电预约匹配方法
CN208101728U (zh) * 2018-02-07 2018-11-16 广西电网有限责任公司柳州供电局 一种电动汽车充电站充电管理装置
CN109117975A (zh) * 2017-06-26 2019-01-01 广州灿明都科技有限责任公司 一种电动汽车充电桩的充电管理***及方法
CN109130935A (zh) * 2018-08-30 2019-01-04 广东电网有限责任公司 一种电动汽车智能充电监控***
CN109204055A (zh) * 2018-10-30 2019-01-15 四川洪诚电气科技有限公司 一种基于云平台的电动自行车充电管理***
CN109353246A (zh) * 2018-10-29 2019-02-19 国网浙江电动汽车服务有限公司 一种充电站智能运维***以及方法
CN112070255A (zh) * 2020-09-07 2020-12-11 安徽六和同心风能设备有限公司 一种用于智慧城市光储充一体化停车棚的运营管理***

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109117975A (zh) * 2017-06-26 2019-01-01 广州灿明都科技有限责任公司 一种电动汽车充电桩的充电管理***及方法
CN107942130A (zh) * 2017-12-07 2018-04-20 珠海横琴小可乐信息技术有限公司 一种电动汽车充电桩异常数据处理的方法及***
CN208101728U (zh) * 2018-02-07 2018-11-16 广西电网有限责任公司柳州供电局 一种电动汽车充电站充电管理装置
CN108171353A (zh) * 2018-03-12 2018-06-15 湘潭大学 一种基于时间片的电动汽车充电预约匹配方法
CN109130935A (zh) * 2018-08-30 2019-01-04 广东电网有限责任公司 一种电动汽车智能充电监控***
CN109353246A (zh) * 2018-10-29 2019-02-19 国网浙江电动汽车服务有限公司 一种充电站智能运维***以及方法
CN109204055A (zh) * 2018-10-30 2019-01-15 四川洪诚电气科技有限公司 一种基于云平台的电动自行车充电管理***
CN112070255A (zh) * 2020-09-07 2020-12-11 安徽六和同心风能设备有限公司 一种用于智慧城市光储充一体化停车棚的运营管理***

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114973467A (zh) * 2022-07-07 2022-08-30 深圳市经纬纵横科技有限公司 一种基于通讯平台的家庭智能门锁控制***
CN114973467B (zh) * 2022-07-07 2022-10-18 深圳市经纬纵横科技有限公司 一种基于通讯平台的家庭智能门锁控制***
CN117207818A (zh) * 2023-09-15 2023-12-12 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院 一种电动汽车充电站电能质量监测分析***
CN117507904A (zh) * 2023-10-20 2024-02-06 珠海康晋电气股份有限公司 一种基于物联网的充电桩自动检测运维***

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