CN113743588A - 一种直流充电桩状态评价方法 - Google Patents

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杨爱超
范亚军
刘仕萍
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Power Supply Service Management Center Of State Grid Jiangxi Electric Power Co ltd
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Abstract

本发明公开了一种直流充电桩状态评价方法，步骤1：在直流充电桩加装采集装置，实现电气量采、充电报文信息、温度、湿度值及烟雾浓度采集，作为状态评价的实时数据来源；步骤2：构建合适的模糊神经网络模型，再利用采集的历史状态数据生成训练样本，设置训练次数，对模型进行反复训练，得到直流充电桩状态评价模型，结合实时采集数据，对直流充电桩进行实时状态评价；步骤3：周期性更新训练数据，对评价模型进行周期训练，保证模型实时性。通过本发明的应用，可便捷、实时地实现直流充电桩远程状态评价，为直流充电桩日常运维及故障诊断提供可靠依据，解决当前直流充电桩状态评价高度依赖人工巡检，且耗费巨大的人力物力，效率低下的问题。

Description

一种直流充电桩状态评价方法
技术领域
本发明涉及充电桩故障分析技术领域，更具体地，涉及一种直流充电桩状态评价方法。
背景技术
“双碳”目标下，电动汽车及充电桩产业蓬勃发展，其中快充——直流充电桩因充电电压、电流大，安全问题尤为突显，充电桩的安全可靠运行是保证充电桩可持续发展的重要前提。充电桩具有分布广、数量大、环境复杂等特点，当前直流充电桩状态评价高度依赖人工巡检，耗费巨大的人力物力，效率低下，如何便捷、实时地实现直流充电桩状态评价，就是当前亟待解决的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种直流充电桩状态评价方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种直流充电桩状态评价方法，包括以下步骤：
步骤1：在直流充电桩加装采集装置，实现电气量采、充电报文信息、温度、湿度值及烟雾浓度采集，作为状态评价的实时数据来源；
步骤2：构建合适的模糊神经网络模型，再利用采集的历史状态数据生成训练样本，设置训练次数，对模型进行反复训练，得到直流充电桩状态评价模型，结合实时采集数据，对直流充电桩进行实时状态评价；
步骤3：周期性更新训练数据，对评价模型进行周期训练，保证模型实时性。
进一步的，所述步骤2具体包括：
采用T-S模糊神经网络，T-S模糊神经网络用如下“if-then”规则形式定义，规则在Ri的情况下，模糊推理为：
Figure BDA0003256123910000011
其中
Figure BDA0003256123910000012
为模糊***的模糊集；
Figure BDA0003256123910000013
为神经网络参数；yi为根据模糊规则得到的输出，输入部分即if部分是模糊处理的，输出部分即then部分是确定的；
假设对于输入量x＝[x1,x2,…,xk]，便根据模糊规则计算每个输出变量xj的隶属度：
Figure BDA0003256123910000014
其中，
Figure BDA0003256123910000021
分别为隶属度函数的中心和宽度；k为输入参数个数；n为模糊子集数；
再将各隶属度进行模糊计算，采用模糊算子为连乘算子：
Figure BDA0003256123910000022
根据模糊计算结果计算模糊模型的输出值yi：
Figure BDA0003256123910000023
同时模型分为输入层、模糊化层、模糊规则计算层和输出层四层，输入层与输入向量xi连接，节点数与输入向量的维数相同；模糊化层采用隶属度函数(1)对输入值进行模糊化得到模糊隶属度值μ；模糊规则计算层采用模糊连乘公式(2)计算得到ω；输出层采用公式(3)计算模糊神经网络输出；学习算法如公式(4)-(8)：
(1)误差计算
Figure BDA0003256123910000024
式中，yd是网络期望输出值；yc是网络实际输出值；e是期望输出和实际输出的误差；
(2)系数修正
Figure BDA0003256123910000025
Figure BDA0003256123910000026
式中，
Figure BDA0003256123910000027
为神经网络参数；α为网络学习率；xj为网络输入参数；ωi为输入参数隶属度连乘积；m为隐藏节点数。
(3)参数修正
Figure BDA0003256123910000028
Figure BDA0003256123910000029
Figure BDA00032561239100000210
分别为隶属度函数的中心和宽度；β为参数修正率。
根据直流充电桩状态评价数据维度确定模型输入/输出节点数、模糊隶属度函数个数，函数选择参数中，b、c由***随机生成。
本发明的有益效果是：
通过本发明的应用，可便捷、实时地实现直流充电桩远程状态评价，为直流充电桩日常运维及故障诊断提供可靠依据，解决当前直流充电桩状态评价高度依赖人工巡检，且耗费巨大的人力物力，效率低下的问题。
附图说明
图1为本发明直流充电桩状态评价方法流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步的详细说明。此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明技术方案，并不限于本发明。
直流充电桩状态评价是根据直流充电桩状态评价标准和直流充电桩各项电气参数及报文信息，再通过一定的数学模型计算确定当前直流充电桩的状态评价等级。直流充电桩状态评价的分析指标有很多项，主要包括内部温度、湿度、烟雾浓度、实际输出功率与需求功率差值、充电损耗、待机功耗等指标。其中，内部温湿度、烟雾浓度是直观反映直流充电桩内部是否发现异常的指标。实际输出功率与需求功率差值是反映直流充电桩输出能力的指标。充电损耗是反映直流充电桩转换效率的指标。待机功耗是反映直流充电桩内部元器件、散热情况的指标。然后将各项指标数值对应直流充电桩的不同状态等级，形成状态评价等级表。
在直流充电桩加装采集装置，实现电气量采、充电报文信息、温度、湿度值及烟雾浓度采集，作为状态评价的实时数据来源。构建合适的模糊神经网络模型，再利用采集的历史状态数据生成训练样本，设置训练次数，对模型进行反复训练，得到直流充电桩状态评价模型，结合实时采集数据，可对直流充电桩进行实时状态评价，具体流程如图1所示。并且，周期性更新训练数据，对评价模型进行周期训练，以保证模型实时性。
本发明采用T-S模糊神经网络，T-S模糊神经网络用如下“if-then”规则形式定义，规则在Ri的情况下，模糊推理为：
Figure BDA0003256123910000031
其中
Figure BDA0003256123910000032
为模糊***的模糊集；
Figure BDA0003256123910000033
为神经网络参数；yi为根据模糊规则得到的输出，输入部分(即if部分)是模糊处理的，输出部分(即then部分)是确定的。
假设对于输入量x＝[x1,x2,…,xk]，便根据模糊规则计算每个输出变量xj的隶属度：
Figure BDA0003256123910000034
其中，
Figure BDA0003256123910000041
分别为隶属度函数的中心和宽度；k为输入参数个数；n为模糊子集数。
再将各隶属度进行模糊计算，采用模糊算子为连乘算子：
Figure BDA0003256123910000042
可根据模糊计算结果计算模糊模型的输出值yi：
Figure BDA0003256123910000043
同时模型分为输入层、模糊化层、模糊规则计算层和输出层四层，输入层与输入向量xi连接，节点数与输入向量的维数相同；模糊化层采用隶属度函数(1)对输入值进行模糊化得到模糊隶属度值μ；模糊规则计算层采用模糊连乘公式(2)计算得到ω；输出层采用公式(3)计算模糊神经网络输出；学习算法如公式(4)-(8)：
(1)误差计算
Figure BDA0003256123910000044
式中，yd是网络期望输出值；yc是网络实际输出值；e是期望输出和实际输出的误差；
(2)系数修正
Figure BDA0003256123910000045
Figure BDA0003256123910000046
式中，
Figure BDA0003256123910000047
为神经网络参数；α为网络学习率；xj为网络输入参数；ωi为输入参数隶属度连乘积；m为隐藏节点数。
(3)参数修正
Figure BDA0003256123910000048
Figure BDA0003256123910000049
Figure BDA00032561239100000410
分别为隶属度函数的中心和宽度；β为参数修正率。
因此，根据直流充电桩状态评价数据维度确定模型输入/输出节点数、模糊隶属度函数个数，函数选择参数中，b、c由***随机生成。
以上所述仅表达了本发明的优选实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形、改进及替代，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (2)

1.一种直流充电桩状态评价方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1：在直流充电桩加装采集装置，实现电气量采、充电报文信息、温度、湿度值及烟雾浓度采集，作为状态评价的实时数据来源；
步骤2：构建合适的模糊神经网络模型，再利用采集的历史状态数据生成训练样本，设置训练次数，对模型进行反复训练，得到直流充电桩状态评价模型，结合实时采集数据，对直流充电桩进行实时状态评价；
步骤3：周期性更新训练数据，对评价模型进行周期训练，保证模型实时性。
2.根据权利要求1所述的一种直流充电桩状态评价方法，其特征在于：所述步骤2具体包括：
采用T-S模糊神经网络，T-S模糊神经网络用如下“if-then”规则形式定义，规则在Ri的情况下，模糊推理为：
Figure FDA0003256123900000011
其中
Figure FDA0003256123900000012
为模糊***的模糊集；
Figure FDA0003256123900000013
为神经网络参数；yi为根据模糊规则得到的输出，输入部分即if部分是模糊处理的，输出部分即then部分是确定的；
假设对于输入量x＝[x1,x2,…,xk]，便根据模糊规则计算每个输出变量xj的隶属度：
Figure FDA0003256123900000014
其中，
Figure FDA0003256123900000015
分别为隶属度函数的中心和宽度；k为输入参数个数；n为模糊子集数；
再将各隶属度进行模糊计算，采用模糊算子为连乘算子：
Figure FDA0003256123900000016
根据模糊计算结果计算模糊模型的输出值yi：
Figure FDA0003256123900000017
同时模型分为输入层、模糊化层、模糊规则计算层和输出层四层，输入层与输入向量xi连接，节点数与输入向量的维数相同；模糊化层采用隶属度函数(1)对输入值进行模糊化得到模糊隶属度值μ；模糊规则计算层采用模糊连乘公式(2)计算得到ω；输出层采用公式(3)计算模糊神经网络输出；学习算法如公式(4)-(8)：
(1)误差计算
Figure FDA0003256123900000018
式中，yd是网络期望输出值；yc是网络实际输出值；e是期望输出和实际输出的误差；
(2)系数修正
Figure FDA0003256123900000021
Figure FDA0003256123900000022
式中，
Figure FDA0003256123900000023
为神经网络参数；α为网络学习率；xj为网络输入参数；ωi为输入参数隶属度连乘积；m为隐藏节点数；
(3)参数修正
Figure FDA0003256123900000024
Figure FDA0003256123900000025
Figure FDA0003256123900000026
分别为隶属度函数的中心和宽度；β为参数修正率；
根据直流充电桩状态评价数据维度确定模型输入/输出节点数、模糊隶属度函数个数，函数选择参数中，b、c由***随机生成。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109495296A (zh) * 2018-11-02 2019-03-19 国网四川省电力公司电力科学研究院 基于聚类与神经网络的智能变电站通信网络状态评价方法

Patent Citations (1)

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CN109495296A (zh) * 2018-11-02 2019-03-19 国网四川省电力公司电力科学研究院 基于聚类与神经网络的智能变电站通信网络状态评价方法

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