CN113682183B - 一种基于scada***的智能电动汽车充电*** - Google Patents

一种基于scada***的智能电动汽车充电*** Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于SCADA***的智能电动汽车充电***，所述充电***包括：中央监测装置；所述中央监测装置通过通信模块连接有输出端监测***；所述输出端监测***设置有：充电器、温度传感器、电流传感器、微震传感器、电压传感器；所述输出端监测***将上述装置测得的充电过程中的温度、电流、电压、震动等多源异构充电信息实时上传至中央监测装置，并通过中央监测装置采集静态及动态汽车电池信息并实时监控汽车电池的充电状态，从而构建充电过程的多源异构充电预警模型，实现充电作业故障的***预警，并通过中央监控装置及时控制充电作业进程，避免电池在充电过程中发生故障。

Description

一种基于SCADA***的智能电动汽车充电***
技术领域
本公开属于电动汽车充电技术领域，具体涉及一种基于SCADA***的智能电动汽车充电***。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
常规石化燃料的使用对大气造成了很大程度的污染，同时，作为一种不可再生能源，石化燃料的储量也越来越少；为此，很多国家和科研机构都在积极致力于电动汽车的研发与生产，发展电动汽车已经成为节能减排与改善地球环境的必然趋势。
但是，电动汽车续航能力弱以及充电不方便等缺点也成为限制其大范围使用的障碍。
因此，如何解决电动汽车的充电问题，同时，还能够对动力电池进行维护，并通过具有人性化的人机交互界面和完善的通讯能力，便于用户操作使用，则成为助力电动汽车推广普及的关键。
然而，近年来，随着电动汽车的用户不断增加，电动汽车充电起火的事件也是频频发生；这也限制了广大车企和充电公司投资兴建充电桩、充电站的步伐，而现有电动汽车充电过程却并未设置有预测预警装置及相应的预测预警方法，往往是电池冒烟起火后，才发现险情，显然，此时已然造成了经济损失，并对周围环境及人群造成了极大的风险。
发明内容
针对现有技术中存在的不足，本公开的一个或多个实施例提供了一种基于SCADA***的智能电动汽车充电***，通过基于SCADA***的数据采集及过程监控功能，采集静态及动态多源异构充电信息并实时监控汽车电池的充电状态，从而构建充电过程的多源异构充电信息预警模型，实现充电作业故障的***预警，并通过中央监控装置及时控制充电作业进程，避免电池在充电过程中发生故障。
根据本公开的一个或多个实施例的一个方面，提供一种基于SCADA***的智能电动汽车充电***，包括：中央监测装置；所述中央监测装置通过通信模块连接有输出端监测***。
所述输出端监测***设置有：充电器、温度传感器、电流传感器、微震传感器、电压传感器；所述输出端监测***将上述装置测得的充电过程中的温度、电流、电压、震动等多源异构充电信息实时上传至中央监测装置。
进一步地，所述中央监测装置通过通信模块还连接有输入端监测***，所述输入端监测***即电动汽车自身安装设置的关于汽车电池保养维护的监测***。
进一步地，所述输入端监测***测得的充电过程中的电池总容量、当前电池电量、当前电池温度、当前充电电流值、当前充电电压值信息实时上传至中央监测装置。
进一步地，所述中央监测装置通过通信模块连接有外部监测装置。
进一步地，基于中央监测装置采集的多源异构充电信息参量，采用关联准则算法挖掘多源异构充电信息参量与电池故障之间的内在逻辑共生关系，构建充电过程的多源异构充电信息预警模型，进而量化每一个预警信息参量。
进一步地，利用多源异构充电信息预警模型得出多源异构预警信息参量对充电故障发生的支持概率；并通过中央监测装置发送预警信号及控制指令。
根据本公开的一个或多个实施例的一个方面，提供一种多源异构充电过程预警信息预警模型的构建方法，利用上述基于SCADA***的智能电动汽车充电***，采集多源异构预警信息参量。
进一步地，所述多源异构预警信息采用离差标准化、反正切函数、对数函数法和零-均值法四种算法对充电故障预警信息参量进行处理，剔除干扰信息，保留有效信息。
进一步地，根据获取的充电故障预警信息，进行单一参量属性测度，结合获取的多源充电故障预警信息，采用日志审计算法分别计算单一参量对充电故障发生的支持概率，其取值范围为【0，1】。
进一步地，根据单一参量对充电故障发生的支持概率，构建充电故障多源异构预警信息深度融合方法，将全部预警信息参量进行融合，计算多源异构预警信息参量对充电故障发生的支持概率，其取值范围为【0，1】。
有益效果
本公开所述的基于SCADA***的智能电动汽车充电***，通过基于SCADA***的数据采集及过程监控功能，采集静态及动态多源充电装置及汽车电池信息并实时监控汽车电池的充电状态，从而构建充电过程的多源异构充电预警模型，实现充电作业故障的***预警，并通过中央监控装置及时控制充电作业进程，避免电池在充电过程中发生故障。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。
图1是本公开一个或多个实施例所述基于SCADA***的智能电动汽车充电***的多源异构充电信息充电预警模型图。
具体实施方式：
下面将结合本公开的一个或多个实施例中的附图，对本公开的一个或多个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公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开的一个或多个实施例，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，都属于本公开保护的范围。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本实施例使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
还需要注意的是，附图中的流程图或框图示出了根据本公开的各种实施例的方法和***的可能实现的体系架构、功能和操作。流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分可以包括一个或多个用于实现各个实施例中所规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为备选的实现中，方框中所标注的功能也可以按照不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，或者它们有时也可以按照相反的顺序执行，这取决于所涉及的功能。同样应当注意的是，流程图和/或框图中的每个方框、以及流程图和/或框图中的方框的组合，可以使用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的***来实现，或者可以使用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合，下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。
实施例一
如图1所示，一种基于SCADA***的智能电动汽车充电***，所述充电***包括：中央监测装置、通信模块、输出端监测***、输入端监测***、外部监测装置、故障预警装置。
所述中央监测装置，作为充电***的核心，包括：连接现场外接设备、模块、***的计算机和软件，用于收集过程数据并向现场连接的设备、模块和***发送控制指令。
所述输出端监测***包括：充电器、温度传感器、电流传感器、微震传感器、电压传感器。
所述微震传感器设置于充电器上，且通过充电器与电池充电口的连接而与电池接触面贴合，通过微震传感器与充电器的接触面感应接收充电器的微震信号，同时，通过微震传感器与电池充电口的接触面感应接收电池的微震信号。
所述输入端监测***基于各车辆生产方在不同型号的车辆安装设置的关于汽车电池保养维护的监测***。
所述输入端监测***普遍包括的监测信息有：电池总容量、当前电池电量、当前电池温度、当前充电电流值、当前充电电压值等信息。
所述外部监测装置包括：视频监控装置、红外线温度探测器等外部监测装置。
所述故障预警装置采用声光报警装置。
所述通信模块包括：输出端通信单元、输入端通信单元、外部监测通信单元、故障预警通信单元。
基于SCADA***通过各通信单元采集到的输出端监测***、输入端监测***、外部监测装置的数据信息，其中，包括：输出端和输入端的温度、输出端和输入端的微震信号、输出端和输入端的电流、输出端和输入端的电压及其各信息参量的动态变化值等多种信息，涵盖了结构化、半结构化、非结构化、动态值、静态值等多结构数据，采用关联准则算法挖掘多源异构充电信息参量与电池故障之间的内在逻辑共生关系，构建充电过程的多源异构充电信息预警模型，进而量化每一个预警信息参量。
S1：利用中央监测装置进行离差标准化、反正切函数、对数函数法和零-均值法四种算法，并通过上述四种算法对充电故障预警信息参量进行处理，剔除干扰信息，保留有效信息。
S2：根据获取的充电故障预警信息，进行单一参量属性测度，结合获取的多源充电故障预警信息，采用日志审计算法分别计算单一参量对充电故障发生的支持概率，其取值范围为【0，1】。
S3：根据单一参量对充电故障发生的支持概率，构建充电故障多源异构预警信息深度融合方法，将全部预警信息参量进行融合，计算多源异构预警信息参量对充电故障发生的支持概率，其取值范围为【0，1】。
S4：以△T时间段为滑动窗口，基于实时数据计算得到充电故障发生概率态势，采用GM(1,1)、ARMA或Ho l t-Wi nters模型预测下个△T时间段充电故障的发生概率。同时，通过SCADA***的各通信单元采集充电过程中的多源异构信息数据，不断对充电过程中充电故障的发生概率进行修正，从而提高所述充电***预测充电故障发生概率的准确性。
根据上述模型算法得出的多源异构预警信息参量对充电故障发生的支持概率，在【0.65-0.75】之间，中央监测装置向故障预警装置发送一级预警信号，并通过SCADA***向工作人员及车主发送预警信息；在【0.75-0.85】之间，中央监测装置向故障预警装置发送二级预警信号，并通过SCADA***向工作人员及车主发送预警信息；在【0.85-1】之间，中央监测装置向故障预警装置发送三级预警信号，并控制充电器立即停止充电作业。
应当注意，尽管在上文的详细描述中提及了设备的若干模块或子模块，但是这种划分仅仅是示例性而非强制性的。实际上，根据本公开的实施例，上文描述的两个或更多模块的特征和功能可以在一个模块中具体化。反之，上文描述的一个模块的特征和功能可以进一步划分为由多个模块来具体化。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和特点相一致的最宽的范围。

Claims (8)

1.一种基于 SCADA ***的智能电动汽车充电***，其特征在于，包括：中央监测装置；所述中央监测装置通过通信模块连接有输出端监测***；
所述输出端监测***设置有：充电器、温度传感器、电流传感器、微震传感器、电压传感器；所述输出端监测***将上述装置测得的充电过程中的温度、电流、电压、震动等多源异构充电信息实时上传至中央监测装置；
所述基于中央监测装置采集的多源异构充电信息，采用关联准则算法挖掘多源异构充电信息与电池故障之间的内在逻辑共生关系，构建充电过程的多源异构充电信息预警模型，进而量化每一个预警信息参量；利用多源异构充电信息预警模型得出多源异构预警信息参量对充电故障发生的支持概率；并通过中央监测装置发送预警信号及控制指令。
2.如权利要求 1 所述的基于 SCADA ***的智能电动汽车充电***，其特征在于，所述中央监测装置通过通信模块还连接有输入端监测***，所述输入端监测***即电动汽车自身安装设置的关于汽车电池保养维护的监测***。
3.如权利要求 2 所述的基于 SCADA ***的智能电动汽车充电***，其特征在于，所述输入端监测***测得的充电过程中的电池总容量、当前电池电量、当前电池温度、当前充电电流值、当前充电电压值信息实时上传至中央监测装置。
4.如权利要求 3 所述的基于 SCADA ***的智能电动汽车充电***，其特征在于，所述中央监测装置通过通信模块连接有外部监测装置。
5.一种多源异构充电过程预警信息预警模型的构建方法，其特征在于，利用如权利要求 1-4 任一所述的基于 SCADA ***的智能电动汽车充电***，采集多源异构预警信息参量。
6.如权利要求 5 所述的多源异构充电过程预警信息预警模型的构建方法，其特征在于，所述多源异构预警信息采用离差标准化、反正切函数、对数函数法和零-均值法四种算法对充电故障预警信息参量进行处理，剔除干扰信息，保留有效信息。
7.如权利要求 6 所述的多源异构充电过程预警信息预警模型的构建方法，其特征在于，根据获取的充电故障预警信息，进行单一参量属性测度，结合获取的多源充电故障预警信息，采用日志审计算法分别计算单一参量对充电故障发生的支持概率，其取值范围为【0，1】。
8.如权利要求 7 所述的多源异构充电过程预警信息预警模型的构建方法，其特征在于，根据单一参量对充电故障发生的支持概率，构建充电故障多源异构预警信息深度融合方法，将全部预警信息参量进行融合，计算多源异构预警信息参量对充电故障发生的支持概率，其取值范围为【0，1】。
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