CN116010825A - 电动车投入充电识别方法、***、装置及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种电动车投入充电识别方法、***、装置及存储介质，属于电动车充电识别技术领域，其方法包括获取待识别采样数据；提取所述待识别采样数据中多个类型的待识别电气参数；将各个所述待识别电气参数分别与对应类型的电气阈值进行比对，得到比对结果；在所述比对结果符合投入判定条件时，识别电动车投入充电。识别过程依靠待识别采样数据，无需人为参与，且待识别采样数据可以直接获得，减少了人工成本，提高了识别效率和准确率。

Description

电动车投入充电识别方法、***、装置及存储介质

技术领域

本发明涉及一种电动车充电识别技术领域，尤其涉及一种电动车投入充电识别方法、***、装置及存储介质。

背景技术

近年来，电动车充电发生的安全事故层出不穷，由于电动车受到大范围使用，通过人工排查电动车违规充电耗时耗力，成效颇微。如何能够高效地对电动车充电进行识别成了当下亟待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种电动车投入充电识别方法、***、装置及存储介质，用于解决现有技术中难以高效地识别电动车充电的问题。为达上述之一或部分或全部目的或是其他目的，本发明提出一种电动车投入充电识别方法、***、装置及存储介质，第一方面：

一种电动车投入充电识别方法，包括：

获取待识别采样数据；

提取所述待识别采样数据中多个类型的待识别电气参数；

将各个所述待识别电气参数分别与对应类型的电气阈值进行比对，得到比对结果；

在所述比对结果符合投入判定条件时，识别电动车投入充电。

优选地，在所述将各个所述待识别电气参数分别与对应类型的电气阈值进行比对，得到比对结果之前，所述方法还包括：

获取仿真录波数据；所述仿真录波数据中包含有多组待投入电气数据和已投入电气数据；每组对应的电动车入网次数不同，且每组中包括有多个类型的所述待投入电气数据和所述已投入电气数据；每种类型的所述待投入电气数据和所述已投入电气数据包含有不同的电动车入网数量；

对同组、同类型且所述电动车入网数量相同的所述待投入电气数据和所述已投入电气数据进行关系运算，得到运算结果；

对各组中相同类型的所述运算结果进行线性拟合，得到对应类型的所述电气阈值。

优选地，所述对同组、同类型且所述电动车入网数量相同的所述待投入电气数据和所述已投入电气数据进行关系运算，得到运算结果的步骤包括：

对所述电动车入网次数相同、所述类型相同且所述电动车入网数量相同的所述待投入电气数据和所述已投入电气数据进行作差，得到对应的运算子结果；

将同组中相同类型对应的所述运算子结果进行整合，得到对应组中对应类型的所述运算结果。

优选地，所述对各组中相同类型的所述运算结果进行线性拟合，得到对应类型的所述电气阈值的步骤包括：

对所有组中相同类型的所述运算结果进行所述线性拟合，得到拟合结果；

根据所述拟合结果确定一次函数的斜率，更新所述一次函数的截距，得到两条阈值直线；

在两条所述阈值直线中的所述拟合结果符合阈值条件时，将两条所述阈值直线涵盖的范围确定为对应类型的所述电气阈值。

优选地，所述待投入电气数据和所述已投入电气数据的类型包括有功功率、无功功率、功率因素和谐波电流有效值中的至少三个。

优选地，所述将各个所述待识别电气参数分别与对应类型的电气阈值进行比对，得到比对结果的步骤包括：

判断所述待识别电气参数是否位于对应类型的所述电气阈值内；

若位于对应类型的所述电气阈值内，则得到对应类型的比对子结果为已入网；

若不位于对应类型的所述电气阈值内，则得到对应类型的比对子结果为未入网；

整合所有类型的所述比对子结果，得到所述比对结果。

优选地，在所述在所述比对结果符合投入判定条件时，识别电动车投入充电之前，所述方法还包括：

判断所述比对结果中包含的所述已入网的数量是否超过三个；

若是，则判定所述比对结果符合所述投入判定条件；

若否，则判定所述比对结果不符合所述投入判定条件。

第二方面：

一种电动车投入充电识别***，包括获取模块，用于获取待识别采样数据；

提取模块，用于提取所述待识别采样数据中多个类型的待识别电气参数；

比对模块，用于将各个所述待识别电气参数分别与对应类型的电气阈值进行比对，得到比对结果；

识别模块，用于在所述比对结果符合投入判定条件时，识别电动车投入充电。

优选地，所述***还包括录波模块，用于在所述将各个所述待识别电气参数分别与对应类型的电气阈值进行比对，得到比对结果之前，获取仿真录波数据；所述仿真录波数据中包含有多组待投入电气数据和已投入电气数据；每组对应的电动车入网次数不同，且每组中包括有多个类型的所述待投入电气数据和所述已投入电气数据；每种类型的所述待投入电气数据和所述已投入电气数据包含有不同的电动车入网数量；

运算模块，用于对同组、同类型且所述电动车入网数量相同的所述待投入电气数据和所述已投入电气数据进行关系运算，得到运算结果；

拟合模块，用于对各组中相同类型的所述运算结果进行线性拟合，得到对应类型的所述电气阈值。

优选地，所述运算模块包括运算单元，用于对所述电动车入网次数相同、所述类型相同且所述电动车入网数量相同的所述待投入电气数据和所述已投入电气数据进行作差，得到对应的运算子结果；

整合单元，用于将同组中相同类型对应的所述运算子结果进行整合，得到对应组中对应类型的所述运算结果。

优选地，所述拟合模块包括拟合单元，用于对所有组中相同类型的所述运算结果进行所述线性拟合，得到拟合结果；

函数单元，用于根据所述拟合结果确定一次函数的斜率，更新所述一次函数的截距，得到两条阈值直线；

阈值单元，用于在两条所述阈值直线中的所述拟合结果符合阈值条件时，将两条所述阈值直线涵盖的范围确定为对应类型的所述电气阈值。

优选地，所述待投入电气数据和所述已投入电气数据的类型包括有功功率、无功功率、功率因素和谐波电流有效值中的至少三个。

优选地，所述比对模块包括判断单元，用于判断所述待识别电气参数是否位于对应类型的所述电气阈值内；

若位于对应类型的所述电气阈值内，则得到对应类型的比对子结果为已入网；

若不位于对应类型的所述电气阈值内，则得到对应类型的比对子结果为未入网；

比对单元，用于整合所有类型的所述比对子结果，得到所述比对结果。

优选地，所述***还包括判断模块，用于在所述在所述比对结果符合投入判定条件时，识别电动车投入充电之前，判断所述比对结果中包含的所述已入网的数量是否超过三个；

若是，则判定所述比对结果符合所述投入判定条件；

若否，则判定所述比对结果不符合所述投入判定条件。

第三方面：

一种电动车投入充电识别装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有电动车投入充电识别方法，所述处理器用于在执行电动车投入充电识别方法时采用上述所述电动车投入充电识别方法。

第四方面：

一种存储介质，存储有能够被处理器加载并执行上述所述方法的计算机程序。

实施本发明实施例，将具有如下有益效果：

需要判断是否有电动车投入充电时，从待识别采样数据中提取多个类型的待识别电气参数。而后根据待识别电气参数的类型与对应的电气阈值进行比对，得到所有类型对应的比对结果。在比对结果符合投入判定条件时，识别电动车投入充电。整个过程自动完成，无需人为参与，且待识别采样数据为电气数据，可以直接获得，减少了人工成本，提高了识别效率和准确率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

其中：

图1为一个实施例中电动车投入充电识别方法的整体流程图。

图2为一个实施例中电动车充电一次时谐波电流有效值散点图。

图3为一个实施例中电动车充电三次时谐波电流有效值散点图。

图4为一个实施例中电动车充电五次时谐波电流有效值散点图。

图5为一个实施例中电动车投入充电识别方法中确定阈值直线的示意图。

图6为一个实施例中电动车投入充电识别***的结构框图。

图7为一个实施例中电动车投入充电识别装置的结构示意图。

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作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。

在以下的描述中，涉及到“一些实施例”，其描述了所有可能实施例的子集，但是可以理解，“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集，并且可以在不冲突的情况下相互结合。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本发明实施例的目的，不是旨在限制本发明。

本申请实施例提供一种安全用电感知方法。在现有技术中，为了感知安全用电问题，通常需要入户检测，效率低下且难以实时监测。

为了克服上述问题，本申请实施例提供的一种电动车投入充电识别方法，如图1所述，包括：

101、获取待识别采样数据。

在一实施例中，需要识别目标对象是否对电动车进行充电时，获取目标对象的输入电信号和/或输出电信号。其中，输入电信号和/或输出电信号即待识别采样数据。需要说明的是，待识别采样数据为一段时间内连续获得的数据。即在一实施例中，待识别采样数据指能够判断出是否有电动车加入电网以进行充电的数据，可以是电信号数据，也可以是能够识别出电动车充电入网特征的特征数据，对此本实施例不作具体限定。

102、提取所述待识别采样数据中多个类型的待识别电气参数。

待识别电气参数包括多个类型，其中，类型指待识别电气参数的类别，比如功率、电流、电压等。

103、将各个所述待识别电气参数分别与对应类型的电气阈值进行比对，得到比对结果。

将各个类型的待识别电气参数与对应类型的电气阈值进行比较，得到总的比对结果。在一实施例中，比对结果中包含有与各个类型对应的比对子结果，即比对结果由多个比对子结果组成。

104、在所述比对结果符合投入判定条件时，识别电动车投入充电。

利用比对结果与投入判定条件进行匹配，在匹配时，证明有电动车入网充电，从而是被电动车投入充电。

需要判断是否有电动车投入充电时，从待识别采样数据中提取多个类型的待识别电气参数。而后根据待识别电气参数的类型与对应的电气阈值进行比对，得到所有类型对应的比对结果。在比对结果符合投入判定条件时，识别电动车投入充电。整个过程自动完成，无需人为参与，且待识别采样数据为电气数据，可以直接获得，减少了人工成本，提高了识别效率和准确率。

在本申请的另一种实施方式中，在所述将各个所述待识别电气参数分别与对应类型的电气阈值进行比对，得到比对结果之前，所述方法还包括：

201、获取仿真录波数据。

在一实施例中，所述仿真录波数据中包含有多组待投入电气数据和已投入电气数据；每组对应的电动车入网次数不同，且每组中包括有多个类型的所述待投入电气数据和所述已投入电气数据；每种类型的所述待投入电气数据和所述已投入电气数据包含有不同的电动车入网数量。

具体的，仿真录波数据利用预设的仿真电路得到。仿真电路包括电动车充电器仿真电路。

在一应用场景中，设置不同的电动车入网数量。例如，分别设置0辆、10辆、20辆、30辆、40辆、50辆、60辆和70辆电动车入网。在进行仿真实验时，分别进行一次性对0辆、10辆、20辆、30辆、40辆、50辆、60辆和70辆电动车进行入网充电，得到对应的仿真录波数据。则在仿真录波数据中，包含有与0辆电动车入网的待投入电气数据和已投入电气数据、与10辆电动车入网的待投入电气数据和已投入电气数据以及更多辆电动车入网的待投入电气数据和已投入电气数据。其中，待投入电气数据和已投入电气数据中均包含有多种类型的电气参数，例如待投入电气数据和已投入电气数据中均包含有功率类型、电流类型和电压类型的电气参数，对此本实施例不作具体限定。

在一应用场景中，进行仿真实验时，采用多次入网的方式，得到多组仿真实验数据。多组仿真实验数据整合得到仿真录波数据。具体的，仿真录波数据中包括电动车充电一次对应的待投入电气数据和已投入电气数据、电动车充电三次对应的待投入电气数据和已投入电气数据和电动车充电五次对应的待投入电气数据和已投入电气数据。

为了便于理解，如图2所述，在确定类型为谐波电流有效值时，得到电动车充电一次时谐波电流有效值散点图。如图3所述，为电动车充电三次时谐波电流有效值散点图。如图4所述，为电动车充电五次时谐波电流有效值散点图。在图2至图4中，均对应有电动车为0、10、20、30、40、50、60和70辆时的数据。

202、对同组、同类型且所述电动车入网数量相同的所述待投入电气数据和所述已投入电气数据进行关系运算，得到运算结果。

其中，待投入电气数据指电动车未入网进行充电时的电气数据；已投入电气数据指电动车入网充电后的电气数据。将二者进行关系运算，即可得到运算结果。

203、对各组中相同类型的所述运算结果进行线性拟合，得到对应类型的所述电气阈值。

在一实施例中，由于每组对应的入网次数不同，因此将入网一次与三次的运算结果进行拟合，将入网三次与五次的运算结果进行拟合，将入网五次与七次的运算结果进行拟合，最终确定得到对应类型的电气阈值。

通过仿真手段计算各个类型的电气阈值，有助于提高电气阈值的科学性和合理性，从而提高识别准确度。

在本申请的另一种实施方式中，所述对同组、同类型且所述电动车入网数量相同的所述待投入电气数据和所述已投入电气数据进行关系运算，得到运算结果的步骤包括：

301、对所述电动车入网次数相同、所述类型相同且所述电动车入网数量相同的所述待投入电气数据和所述已投入电气数据进行作差，得到对应的运算子结果。

具体的，图2至图4中的散点即为作差得到的结果值。

302、将同组中相同类型对应的所述运算子结果进行整合，得到对应组中对应类型的所述运算结果。

通过作差得到对应组中对应类型的运算结果，计算过程简单，有助于节省计算资源，提高计算效率，降低出错概率。

在本申请的另一种实施方式中，所述对各组中相同类型的所述运算结果进行线性拟合，得到对应类型的所述电气阈值的步骤包括：

401、对所有组中相同类型的所述运算结果进行所述线性拟合，得到拟合结果。

在一实施例中，拟合结果指图2至图4中的散点。

具体的，在一实施例中，包括充电一次、充电三次、充电五次和充电七次共四组。将四组中与类型为谐波电流有效值的运算结果进行线性拟合，得到拟合结果。将四组中与类型为有功功率的运算结果进行线性拟合，得到对应的拟合结果。对具体的类型本实施例不作具体限定。

402、根据所述拟合结果确定一次函数的斜率，更新所述一次函数的截距，得到两条阈值直线。

如图5所述，根据拟合结果确定一次函数y＝kx+b的斜率k，并更新截距b，得到两条阈值直线，分别为y1＝kx+b1和y2＝kx+b2。

403、在两条所述阈值直线中的所述拟合结果符合阈值条件时，将两条所述阈值直线涵盖的范围确定为对应类型的所述电气阈值。

在一实施例中，阈值条件为两条阈值直线之间的拟合结果数量占总的拟合结果数量的90％。

利用一次函数确定电气阈值，方便快捷，有助于减少计算资源的占用，提高计算效率，从而提高识别效率。

在本申请的另一种实施方式中，所述待投入电气数据和所述已投入电气数据的类型包括有功功率、无功功率、功率因素和谐波电流有效值中的至少三个。

在本申请的另一种实施方式中，所述将各个所述待识别电气参数分别与对应类型的电气阈值进行比对，得到比对结果的步骤包括：

601、待识别电气参数是否位于对应类型的所述电气阈值内；

若位于对应类型的所述电气阈值内，则得到对应类型的比对子结果为已入网；

若不位于对应类型的所述电气阈值内，则得到对应类型的比对子结果为未入网。

602、整合所有类型的所述比对子结果，得到所述比对结果

每种类型对应有比对子结果，比对子结果包括已入网和未入网。将所有比对子结果整合后，得到比对结果。

在本申请的另一种实施方式中，在所述在所述比对结果符合投入判定条件时，识别电动车投入充电之前，所述方法还包括：

701、判断所述比对结果中包含的所述已入网的数量是否超过三个；

若是，则判定所述比对结果符合所述投入判定条件；

若否，则判定所述比对结果不符合所述投入判定条件。

在一实施例中，已入网的数量超过三个，判定比对结果符合投入判定条件。即三种类型对应的比对子结果均为已入网，落入在对应的电气阈值内，此时即可确定有电动车入网充电，便于降低出错率，提高识别结果的准确度。

需要判断是否有电动车投入充电时，从待识别采样数据中提取多个类型的待识别电气参数。而后根据待识别电气参数的类型与对应的电气阈值进行比对，得到所有类型对应的比对结果。在比对结果符合投入判定条件时，识别电动车投入充电。整个过程自动完成，无需人为参与，且待识别采样数据为电气数据，可以直接获得，减少了人工成本，提高了识别效率和准确率

本申请实施例还提供一种电动车投入充电识别***，如图6所述，包括获取模块1，用于获取待识别采样数据；

提取模块2，用于提取所述待识别采样数据中多个类型的待识别电气参数；

比对模块3，用于将各个所述待识别电气参数分别与对应类型的电气阈值进行比对，得到比对结果；

识别模块4，用于在所述比对结果符合投入判定条件时，识别电动车投入充电。

优选地，还包括录波模块，用于在所述将各个所述待识别电气参数分别与对应类型的电气阈值进行比对，得到比对结果之前，获取仿真录波数据；所述仿真录波数据中包含有多组待投入电气数据和已投入电气数据；每组对应的电动车入网次数不同，且每组中包括有多个类型的所述待投入电气数据和所述已投入电气数据；每种类型的所述待投入电气数据和所述已投入电气数据包含有不同的电动车入网数量；

运算模块，用于对同组、同类型且所述电动车入网数量相同的所述待投入电气数据和所述已投入电气数据进行关系运算，得到运算结果；

拟合模块，用于对各组中相同类型的所述运算结果进行线性拟合，得到对应类型的所述电气阈值。

优选地，所述运算模块包括运算单元，用于对所述电动车入网次数相同、所述类型相同且所述电动车入网数量相同的所述待投入电气数据和所述已投入电气数据进行作差，得到对应的运算子结果；

整合单元，用于将同组中相同类型对应的所述运算子结果进行整合，得到对应组中对应类型的所述运算结果。

优选地，所述拟合模块包括拟合单元，用于对所有组中相同类型的所述运算结果进行所述线性拟合，得到拟合结果；

函数单元，用于根据所述拟合结果确定一次函数的斜率，更新所述一次函数的截距，得到两条阈值直线；

阈值单元，用于在两条所述阈值直线中的所述拟合结果符合阈值条件时，将两条所述阈值直线涵盖的范围确定为对应类型的所述电气阈值。

优选地，所述待投入电气数据和所述已投入电气数据的类型包括有功功率、无功功率、功率因素和谐波电流有效值中的至少三个。

优选地，所述比对模块3包括判断单元，用于判断所述待识别电气参数是否位于对应类型的所述电气阈值内；

若位于对应类型的所述电气阈值内，则得到对应类型的比对子结果为已入网；

若不位于对应类型的所述电气阈值内，则得到对应类型的比对子结果为未入网；

比对单元，用于整合所有类型的所述比对子结果，得到所述比对结果。

优选地，所述***还包括判断模块，用于在所述在所述比对结果符合投入判定条件时，识别电动车投入充电之前，判断所述比对结果中包含的所述已入网的数量是否超过三个；

若是，则判定所述比对结果符合所述投入判定条件；

若否，则判定所述比对结果不符合所述投入判定条件。

这里需要指出的是：以上应用于电动车投入充电识别***实施例项的描述，与上述方法描述是类似的，具有同方法实施例相同的有益效果。对于本发明电动车投入充电识别***实施例中未披露的技术细节，本领域的技术人员请参照本发明方法实施例的描述而理解。

需要说明的是，本发明实施例中，如果以软件功能模块的形式实现上述方法，并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read OnlyMemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。这样，本发明实施例不限制于任何特定的硬件和软件结合。

相应地，本申请实施例还公开一种存储介质，存储有能够被处理器加载并执行上述方法的计算机程序。

本申请实施例还公开一种电动车投入充电识别装置，如图7所述，包括一个处理器100、至少一个通信总线200、用户接口300、至少一个外部通信接口400和存储器500。其中，通信总线200配置为实现这些组件之间的连接通信。其中，用户接口300可以包括显示屏，外部通信接口400可以包括标准的有线接口和无线接口。其中，存储器500中存储有电动车投入充电识别方法。其中，处理器100用于在执行存储器500中存储的电动车投入充电识别方法时采用上述方法。

以上应用于电动车投入充电识别装置和存储介质实施例的描述，与上述方法实施例的描述是类似的，具有同方法实施例相似的有益效果。对于本发明电动车投入充电识别装置和存储介质实施例中未披露的技术细节，请参照本发明方法实施例的描述而理解。

应理解，说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定的特征、结构或特性可以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。应理解，在本发明的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。

上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

或者，本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台设备执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (10)

1.一种电动车投入充电识别方法，其特征在于，包括：

获取待识别采样数据；

提取所述待识别采样数据中多个类型的待识别电气参数；

将各个所述待识别电气参数分别与对应类型的电气阈值进行比对，得到比对结果；

在所述比对结果符合投入判定条件时，识别电动车投入充电。

2.如权利要求1所述的电动车投入充电识别方法，其特征在于，在所述将各个所述待识别电气参数分别与对应类型的电气阈值进行比对，得到比对结果之前，所述方法还包括：

获取仿真录波数据；所述仿真录波数据中包含有多组待投入电气数据和已投入电气数据；每组对应的电动车入网次数不同，且每组中包括有多个类型的所述待投入电气数据和所述已投入电气数据；每种类型的所述待投入电气数据和所述已投入电气数据包含有不同的电动车入网数量；

对同组、同类型且所述电动车入网数量相同的所述待投入电气数据和所述已投入电气数据进行关系运算，得到运算结果；

对各组中相同类型的所述运算结果进行线性拟合，得到对应类型的所述电气阈值。

3.如权利要求2所述的电动车投入充电识别方法，其特征在于，所述对同组、同类型且所述电动车入网数量相同的所述待投入电气数据和所述已投入电气数据进行关系运算，得到运算结果的步骤包括：

对所述电动车入网次数相同、所述类型相同且所述电动车入网数量相同的所述待投入电气数据和所述已投入电气数据进行作差，得到对应的运算子结果；

将同组中相同类型对应的所述运算子结果进行整合，得到对应组中对应类型的所述运算结果。

4.如权利要求2所述的电动车投入充电识别方法，其特征在于，所述对各组中相同类型的所述运算结果进行线性拟合，得到对应类型的所述电气阈值的步骤包括：

对所有组中相同类型的所述运算结果进行所述线性拟合，得到拟合结果；

根据所述拟合结果确定一次函数的斜率，更新所述一次函数的截距，得到两条阈值直线；

在两条所述阈值直线中的所述拟合结果符合阈值条件时，将两条所述阈值直线涵盖的范围确定为对应类型的所述电气阈值。

5.如权利要求4所述的电动车投入充电识别方法，其特征在于，所述待投入电气数据和所述已投入电气数据的类型包括有功功率、无功功率、功率因素和谐波电流有效值中的至少三个。

6.如权利要求1所述的电动车投入充电识别方法，其特征在于，所述将各个所述待识别电气参数分别与对应类型的电气阈值进行比对，得到比对结果的步骤包括：

判断所述待识别电气参数是否位于对应类型的所述电气阈值内；

若位于对应类型的所述电气阈值内，则得到对应类型的比对子结果为已入网；

若不位于对应类型的所述电气阈值内，则得到对应类型的比对子结果为未入网；

整合所有类型的所述比对子结果，得到所述比对结果。

7.如权利要求6所述的电动车投入充电识别方法，其特征在于，在所述在所述比对结果符合投入判定条件时，识别电动车投入充电之前，所述方法还包括：

判断所述比对结果中包含的所述已入网的数量是否超过三个；

若是，则判定所述比对结果符合所述投入判定条件；

若否，则判定所述比对结果不符合所述投入判定条件。

8.一种电动车投入充电识别***，其特征在于，包括获取模块，用于获取待识别采样数据；

提取模块，用于提取所述待识别采样数据中多个类型的待识别电气参数；

比对模块，用于将各个所述待识别电气参数分别与对应类型的电气阈值进行比对，得到比对结果；

识别模块，用于在所述比对结果符合投入判定条件时，识别电动车投入充电。

9.一种电动车投入充电识别装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有电动车投入充电识别方法，所述处理器用于在执行电动车投入充电识别方法时采用权利要求1-7任一项所述电动车投入充电识别方法。

10.一种存储介质，其特征在于，存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1-7任一项所述方法的计算机程序。

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