CN107832921A - 一种基于组合赋权法的电动汽车充电一体化安全评价方法 - Google Patents

一种基于组合赋权法的电动汽车充电一体化安全评价方法 Download PDF

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高辉
宋乐
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Abstract

本发明涉及一种基于组合赋权法的电动汽车充电一体化安全评价方法，包括，从电动汽车充电的动力电池、充电桩、配电网、充电环境四个方面选取相关安全评估指标；对建立的电动汽车充电一体化安全评价模型数据进行处理；采用模糊评判分析确定各指标权重；并利用熵权法得出充电安全指标的客观权重；加权计算得出评价指标的综合权重，为充电安全评估提供一种借鉴。本发明采用组合赋权的方法，避免主客观的片面分析，同时从多角度考虑提高了电动汽车充电安全评估的可靠性。

Description

一种基于组合赋权法的电动汽车充电一体化安全评价方法
技术领域
本发明属于电动汽车安全充电领域，具体涉及一种基于组合赋权法的电动汽车充电一体化安全评价方法。
背景技术
随着全球环境日益恶化以及化石燃料逐渐枯竭，新能源电动汽车得到了大规模的发展，与此同时电动汽车充电安全事故频发，给车主的生命财产安全带来不利影响。因此，电动汽车充电安全的评估需求急剧增加,电动汽车充换电配套设施需要一套完整的一体化安全评估方法,以保障其运行的安全性,切实提高系统可靠性。
目前,电动汽车市场尚不完善,各国标准及产品型号缺乏统一,这使得电动汽车充电安全评估的复杂性与难度增加。对于电动汽车安全评估偏向于动力电池与充换电站的运行安全评估，还未形成系统性的安全评估方法，针对电动汽车充电一体化安全评价方法亟待研究。
发明内容
为了解决现有技术中，本发明旨在提供一种基于组合赋权法的电动汽车充电一体化安全评价方法，本发明从电动汽车充电的动力电池、充电桩、配电网、充电环境四个方面选取相关安全评估指标，建立的电动汽车充电一体化安全评价模型，通过组合赋权法计算得出评价指标权重，可针对性进行相关检测与维护，有利于提高电动汽车充电系统安全性。
为了实现所属目的,本发明采取如下技术方案：
一种基于组合赋权法的电动汽车充电一体化安全评价方法，具体包括以下几个步骤：
步骤1，从电动汽车充电的动力电池、充电桩、配电网、充电环境四个方面选取相关评价指标；
步骤2，根据步骤选取的相关评价指标建立电动汽车充电一体化安全评价模型，获取待评估充电站的实际运维数据对定性指标予以量化，构建m×n的评价矩阵，m表示待评估的充电站个数，n表示评价指标个数，且m和n均为正整数；
步骤3，采用模糊评判分析确定步骤1选取的评价指标的指标权重，并利用熵权法得出步骤1选取的评价指标的客观权重；
步骤4，根据步骤3所求出的指标权重，计算得出各评价指标的综合权重；
步骤5，根据获取的各评价指标的综合权重，评估电动汽车充电一体化的安全程度。
作为本发明一种基于组合赋权法的电动汽车充电一体化安全评价方法的进一步优选方案，在步骤1中，相关评价指标具体如下：动力电池方面包括电池容量衰减量、电池组单体电压一致性、电池内阻变化量、电池的温度变化率、电池箱外部绝缘性、电池连接通信状态；充电桩方面包括充电输出电压误差、充电输出电流误差、效率与功率因素、充电机寿命；配电网方面包括台区容量、电压越线率、谐波电流、短路保护，充电环境方面包括充电环境温湿度、充电监控自动化程度。
作为本发明一种基于组合赋权法的电动汽车充电一体化安全评价方法的进一步优选方案，在步骤2中，m×n的评价矩阵U具体如下：
其中，xmn表示第m个待评估的充电站的第n个评价指标。
作为本发明一种基于组合赋权法的电动汽车充电一体化安全评价方法的进一步优选方案，在步骤3中，采用模糊层次分析确定各指标权重，具体方法如下：
(1)构建评价的层次模型；
(2)建立模糊互补判断矩阵R＝(rij)n×n，R表示指标层元素相对准则层元素两两重要性的比较；按照构建的层次模型，n分别取6，4，4，2；rij表示评价指标i与评价指标j所具有的模糊关系隶属度，其中，1≤i≤n，1≤j≤n；
(3)计算本层评价指标的模糊权重向量，由下述约束规划问题确定：
式中，z表示优化问题的最优值，wi与wj分别表示评价指标i和评价指标j的权重，其中，
式中，α＞1且为一随机数，表示决策者分辨能力，取e；
(4)同步骤(3)计算出准则层元素相对目标层的权重，自下而上依次相乘得到各评价指标相对于目标层的权重。
作为本发明一种基于组合赋权法的电动汽车充电一体化安全评价方法的进一步优选方案，在步骤3中，利用熵权法得出充电安全指标的客观权重，具体方法如下：
(a)在评价矩阵U中，对评价矩阵U中指标值进行标准化处理，具体为:
第一类,对于正向指标，即指标值越大越好，标准化公式为
式中，为标准化处理后的指标值，xij为原始指标值，为m个充电站对应的正向指标的最大值，为m个待评估的充电站中对应的正向指标的最小值；
第二类，对于逆向指标，即指标值越小越好，标准化公式为
式中，为标准化处理后的指标值，为m个充电站对应的负向指标的最大值，为m个充电站中对应的负向指标的最小值；
第三类，对于适度指标，即指标值越接近某一值越好，该值记为标准化公式为
式中，为标准化处理后的指标值，为原始指标值与适度指标值之间的最大差值；
(b)将评价指标数据进行归一化计算： 即为上述标准化处理后的指标数据包括及得出归一化矩阵P＝(pij)m×n；
(c)将归一化矩阵P依次按照下式计算，得出各评价指标的熵权向量W2；
其中k＝1/lnm
W2＝(d1,d2,…,dn)
式中，ej为第j个指标的熵值，dj为第j个指标的熵权。
作为本发明一种基于组合赋权法的电动汽车充电一体化安全评价方法的进一步优选方案，在步骤4中，评价指标综合权重确定具体方法如下：
W＝λW1+(1-λ)W2,0＜λ＜1
式中λ为主客观评价所占的比重，取0.5。
本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：
本发明的一种基于组合赋权法的电动汽车充电一体化安全评价方法，相较于以前充电站只针对电池以及充电桩单方面展开的安全检测，弥补了电动汽车充电安全评估领域考虑因素较少的缺陷，从一体化的综合角度出发，针对动力电池的衰减量、电池的绝缘性、充电桩使用寿命、配电网节点电压等多方面安全考虑，实现多影响因素的电动汽车充电安全状态的全面评估，并通过主客观指标权重分析有效地保障了电动汽车充电安全可靠性,完善了电动汽车充电安全运维体系，有利于电动汽车大规模发展。
附图说明
图1是本发明的电动汽车充电一体化安全评估层次模型；
图2是本发明的电动汽车充电一体化安全评估流程图。
具体实施方式
根据相关国际、国家、行业及企业标准和规范，以及相关电动汽车充电站的充电安全性统计等信息，从电动汽车的动力电池、充电桩、配电网、充电环境四个方面选取了16个相关评价指标，包括电池容量衰减量、电池组单体电压一致性、电池内阻变化量、电池的温度变化率、电池箱外部绝缘性、电池连接通信状态、充电输出电压误差、充电输出电流误差、效率与功率因素、充电机寿命、台区容量、电压越线率、谐波电流、短路保护、充电环境温湿度、充电监控自动化程度。
建立电动汽车充电一体化安全评价模型，获取南京多地区充电站的电动汽车充电的运行数据，以专家经验对定性指标予以量化，构建评价矩阵U＝(xij)m×16，m表示待评估的充电站个数，通过调研获取了10家充电站的电动汽车充电的指标数据。
电动汽车充电安全性从动力电池、充电桩、配电网、以及充电环境四个方面考虑。评估过程中,将基于以上四个方面的实际运行数据,采用模糊评价与熵权法综合赋予动力电池、充电桩、配电网等的指标不同权重值,为综合安全评估奠定基础。模糊层次分析法是一种主观赋权的多目标决策方法,本文采用一种新的方法获取了指标权重，避免了判断矩阵一致性检验的复杂问题，而熵权法属于客观权重分析法,其利用各指标的熵值所提供的信息量的大小来决定指标权重,两者结合使各指标权重更具说服力。以下是具体评估方法。
采用模糊层次分析法确定权重的步骤如下：
(1)构建了一体化安全评价的层次模型，如图1所示，Y为目标层，A、B、C为准则层，A1-D2为指标层；
(2)建立模糊互补判断矩阵R＝(rij)n×n，R表示指标层元素相对准则层元素两两重要性的比较，rij表示指标i(1≤i≤n)与j(1≤i≤n)比较时，指标i与指标j具有模糊关系“…比…重要得多”隶属度，采用模糊标度给予数量标度，具体赋值如下表1所示。表1为模糊标度的含义
表1
上表中取β＞81，保证0≤rij≤1，本文取240。
(3)计算本层指标模糊权重向量，由下述约束规划问题确定：
利用拉格朗日乘子法，wi求得：
式中，α＞1为一随机数，表示决策者分辨能力，在这里取e。
同理计算出准则层元素相对目标层的权重，自下而上依次相乘得到各指标相对于目标层的权重：
W1＝(0.0803 0.1306 0.0521 0.1427 0.0614 0.0368 0.0603 0.0596 0.02980.1045 0.0323 0.0907 0.0238 0.0902 0.0207 0.0298)
采用熵权法确定权重的步骤如下：
(1)在上述评价矩阵U中，对U中指标值准化处理，一般情况指标值分为三类:
1)对于正向指标，即指标值越大越好，标准化公式为
2)对于逆向指标，即指标值越小越好，标准化公式为
3)对于适度指标，即指标值越接近某一值越好，该值记为标准化公式为
(2)指标数据归一化计算： 即为上述标准化处理后的指标数据包括 及得出归一化判断矩阵P＝(pij)10×16。
(3)将归一化判断矩阵P按照下式计算，得出各评价指标的熵权向量W2。
其中k＝0.4343 (6)
W2＝(0.487 0.117 0.0493 0.0717 0.0642 0.0436 0.0727 0.0695 0.03040.1061 0.0329 0.0765 0.0252 0.0882 0.0201 0.0384)
评价指标综合权重确定
W＝λW1+(1-λ)W2,0＜λ＜1 (8)
式中λ为主客观评价所占的比重，本文取0.5，表示主客观评价重要程度一致。
电动汽车充电安全状态评估过程中，基于多影响因素下的模糊层次分析法和熵权法综合赋权，得出综合权重矩阵，对电动汽车充电安全状态进行量化评估，提高了电动汽车充电安全运行的可靠性。
图2为电动汽车充电一体化安全评估流程图。评估步骤概括如下：
(1)根据获取的指标建立电动汽车充电一体化安全评估模型。
(2)初始化电动汽车充电状态运行参数数据。
(3)以一体化的角度在电动汽车充电过程中，考虑到动力电池、充电桩、配电网、充电环境多因素对电动汽车的安全影响，采用模糊层次分析法构建主观评价权重矩阵，同时通过熵权法进行评价指标客观权重分析。
(4)通过组合赋权的方法得出电动汽车充电安全指标综合权重矩阵W。
W＝(0.0645 0.1238 0.0507 0.1072 0.0628 0.0402 0.0665 0.0645 0.03010.1053 0.0326 0.0836 0.0245 0.0892 0.0204 0.0341)
(5)对电动汽车充电进行安全检测，并将所得综合权重值赋予相应充电站的评价指标进行检测试验，进行充电安全状态评估。最终，根据安全评估结果，将其安全状态分为优、良、中、差四种等级进行区分，为后续的提高电动汽车充电安全可靠性提供借鉴。

Claims (6)

1.一种基于组合赋权法的电动汽车充电一体化安全评价方法，其特征在于，具体包括以下几个步骤：
步骤1，从电动汽车充电的动力电池、充电桩、配电网、充电环境四个方面选取相关评价指标；
步骤2，根据步骤选取的相关评价指标建立电动汽车充电一体化安全评价模型，获取待评估充电站的实际运维数据对定性指标予以量化，构建m×n的评价矩阵，m表示待评估的充电站个数，n表示评价指标个数，且m和n均为正整数；
步骤3，采用模糊评判分析确定步骤1选取的评价指标的指标权重，并利用熵权法得出步骤1选取的评价指标的客观权重；
步骤4，根据步骤3所求出的指标权重，计算得出各评价指标的综合权重；
步骤5，根据获取的各评价指标的综合权重，评估电动汽车充电一体化的安全程度。
2.根据权利要求1所述的一种基于组合赋权法的电动汽车充电一体化安全评价方法，其特征在于，在步骤1中，相关评价指标具体如下：动力电池方面包括电池容量衰减量、电池组单体电压一致性、电池内阻变化量、电池的温度变化率、电池箱外部绝缘性、电池连接通信状态；充电桩方面包括充电输出电压误差、充电输出电流误差、效率与功率因素、充电机寿命；配电网方面包括台区容量、电压越线率、谐波电流、短路保护，充电环境方面包括充电环境温湿度、充电监控自动化程度。
3.根据权利要求1所述的一种基于组合赋权法的电动汽车充电一体化安全评价方法，其特征在于，在步骤2中，m×n的评价矩阵U具体如下：
<mrow> <mi>U</mi> <mo>=</mo> <mfenced open = "[" close = "]"> <mtable> <mtr> <mtd> <msub> <mi>x</mi> <mn>11</mn> </msub> </mtd> <mtd> <msub> <mi>x</mi> <mn>12</mn> </msub> </mtd> <mtd> <mn>...</mn> </mtd> <mtd> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mn>1</mn> <mi>n</mi> </mrow> </msub> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msub> <mi>x</mi> <mn>21</mn> </msub> </mtd> <mtd> <msub> <mi>x</mi> <mn>22</mn> </msub> </mtd> <mtd> <mn>...</mn> </mtd> <mtd> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mn>2</mn> <mi>n</mi> </mrow> </msub> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> <mtd> <mrow></mrow> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> <mtd> <mn>...</mn> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> <mtd> <mrow></mrow> </mtd> <mtd> <mo>.</mo> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>m</mi> <mn>1</mn> </mrow> </msub> </mtd> <mtd> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>m</mi> <mn>2</mn> </mrow> </msub> </mtd> <mtd> <mn>...</mn> </mtd> <mtd> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>m</mi> <mi>n</mi> </mrow> </msub> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> </mrow>
其中，xmn表示第m个待评估的充电站的第n个评价指标。
4.根据权利要求1所述的一种基于组合赋权法的电动汽车充电一体化安全评价方法，其特征在于，在步骤3中，采用模糊层次分析确定各指标权重，具体方法如下：
(1)构建评价的层次模型；
(2)建立模糊互补判断矩阵R＝(rij)n×n，R表示指标层元素相对准则层元素两两重要性的比较矩阵；按照构建的层次模型，n分别取6，4，4，2；rij表示评价指标i与评价指标j所具有的模糊关系隶属度，其中，1≤i≤n，1≤j≤n；
(3)计算本层评价指标的模糊权重向量，由下述约束规划问题确定：
<mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mi>min</mi> </mtd> <mtd> <mrow> <mi>z</mi> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>log</mi> <mi>&amp;alpha;</mi> </msub> <msub> <mi>w</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>log</mi> <mi>&amp;alpha;</mi> </msub> <msub> <mi>w</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>+</mo> <mn>0.5</mn> <mo>-</mo> <msub> <mi>r</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mi>s</mi> <mo>.</mo> <mi>t</mi> <mo>.</mo> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <msub> <mi>w</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>=</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <msub> <mi>w</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>&gt;</mo> <mn>0</mn> <mo>,</mo> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mn>2</mn> <mo>,</mo> <mn>...</mn> <mo>,</mo> <mi>n</mi> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced>
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式中，α＞1且为一随机数，表示决策者分辨能力，取e；
(4)同步骤(3)计算出准则层元素相对目标层的权重，自下而上依次相乘得到各评价指标相对于目标层的权重。
5.根据权利要求4所述的一种基于组合赋权法的电动汽车充电一体化安全评价方法，其特征在于，在步骤3中，利用熵权法得出充电安全指标的客观权重，具体方法如下：
(a)在评价矩阵U中，对评价矩阵U中指标值进行标准化处理，具体为:
第一类,对于正向指标，即指标值越大越好，标准化公式为
<mrow> <msubsup> <mi>x</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> <mo>+</mo> </msubsup> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <munder> <mrow> <mi>m</mi> <mi>i</mi> <mi>n</mi> </mrow> <mrow> <mn>0</mn> <mo>&amp;le;</mo> <mi>i</mi> <mo>&amp;le;</mo> <mi>m</mi> </mrow> </munder> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <munder> <mrow> <mi>m</mi> <mi>a</mi> <mi>x</mi> </mrow> <mrow> <mn>0</mn> <mo>&amp;le;</mo> <mi>i</mi> <mo>&amp;le;</mo> <mi>m</mi> </mrow> </munder> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <munder> <mi>min</mi> <mrow> <mn>0</mn> <mo>&amp;le;</mo> <mi>i</mi> <mo>&amp;le;</mo> <mi>m</mi> </mrow> </munder> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mfrac> <mo>;</mo> </mrow>
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式中，为标准化处理后的指标值，为原始指标值与适度指标值之间的最大差值；
(b)将评价指标数据进行归一化计算： 即为上述标准化处理后的指标数据包括及得出归一化矩阵P＝(pij)m×n；
(c)将归一化矩阵P依次按照下式计算，得出各评价指标的熵权向量W2；
其中k＝1/lnm
<mrow> <msub> <mi>d</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>=</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <msub> <mi>e</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>/</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>n</mi> </munderover> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <msub> <mi>e</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>,</mo> <mn>1</mn> <mo>&amp;le;</mo> <mi>j</mi> <mo>&amp;le;</mo> <mi>n</mi> </mrow>
W2＝(d1,d2,…,dn)
式中，ej为第j个指标的熵值，dj为第j个指标的熵权。
6.根据权利要求5所述的一种基于组合赋权法的电动汽车充电一体化安全评价方法，其特征在于，在步骤4中，评价指标综合权重确定具体方法如下：
W＝λW1+(1-λ)W2,0＜λ＜1
式中λ为主客观评价所占的比重，取0.5。
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