CN110605995A - 一种基于Zigbee组网的电动车充电桩控制系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种基于Zigbee组网的电动车充电桩控制系统及控制方法，该方法基于充电桩控制系统来实现，充电桩控制系统使用Zigbee组网方法，并引入一种基于蚁群算法的路由算法。充电系统由信息处理主系统MCU和Zigbee无线模块连接，同时信息处理主系统MCU通过5G无线模块链接物联网云平台服务器，信息采集系统与Zigbee无线模块连接，同时信息采集系统采集的信息通过Zigbee无线模块传输到信息处理主系统再通过5G模块上传云服务器。将Zigbee无线技术运用在此电动车充电状态桩控制的方法中，数据在广播过程中选择最佳路径并减少冗余数据；而且实现了充电端口的实时监测，上传监控数据到云服务器并反馈到用户端和运营端，还能在充电异常情况时做断电处理，保障充电安全。

Description

一种基于Zigbee组网的电动车充电桩控制系统及方法
技术领域
本发明属于电动自行车充电桩通信管理技术领域，具体设计一种基于Zigbee组网的电动车充电桩控制系统及方法。
背景技术
随着互联网通讯技术的快速发展以及现代移动支付方式的普及，传统的电动自行车充电桩由于设计过于简单(通常只有投币和刷卡充电)，且传统的电动自行车往往缺少对充电保护设计，这也埋下了充电事故的隐患。而且传统的充电桩也缺少对电动车蓄电池充电的保护环节，若车主长时间进行充电未拔出充电线，容易对蓄电池造成不可修护的损坏，严重缩短了蓄电池的使用寿命，而且还容易造成电动车和充电桩起火，危及人身和设备安全，造成不可估量的损失。传统的充电桩往往设置在固定不显眼的位置且不易被人发现，对用户而言非常的不方便，无线充电桩是在最近十几年兴起，但是较早期的这些无线充电桩往往存在不稳定，数据传输效率低下等问题。市场上也存在一些基于Zigbee网络的充电桩，但是大多采用传统的蚁群算法，由于传统的蚁群算法受到的有效性受到局部早熟和收敛的影响较大，从而对整个无线充电桩系统的信息时效性和准确性有很大的影响。
发明内容
针对上述不足，本发明结合现在的无限Zigbee数据传输技术，提出一种基于Zigbee组网的电动车充电桩控制系统及方法。该方法可以根据实际场景合理布局充电桩，基于蚁群算法优化的充电桩路由算法。保护电动车财产安全，并对充电桩的充电数据进行监测，及时应对突发充电异常。
本发明所采用的技术方案如下：一种基于Zigbee组网的电动车充电桩控制系统，包括：
多个信息采集系统，每个信息采集系统用于采集对应电动车充电桩的充电电流、电压和功率，烟雾浓度，充电桩位置信息；
Zigbee无线传输模块，与多个信息采集系统相连，用于将采集到的信息通过改进后的蚁群算法优化后的路由路径进行数据传输；
信息处理主系统，与Zigbee无线传输模块相连，用于接收Zigbee无线传输模块传输来的数据，对数据进行解析存储打包，并通过5G模块发送云服务器；
云服务器，用于接收打包后的数据，并解析后将数据统计到数据库中，同时将用户端或运营端指令下发到5G模块，再经信息处理主系统到Zigbee网络再到信息采集系统；
运营端，与云服务器相连，用于监控云服务器中的充电信息以及进行用户端不能达到的权限操作；
用户端，与云服务器相连，用于访问云服务器中的部分数据以及发送充电命令；
充电命令依次通过用户端或运营端到云服务器、5G模块、信息处理主系统、Zigbee无线传输模块和信息采集系统传递给电动车充电桩。
进一步的，所述改进后的蚁群算法具体如下：
将Zigbee网络中各个信息采集节点映射为商旅路径上的n个驿站，其中ni驿站内存储全部相邻节点的剩余能量值、节点访问表、节点距离及信息素信息，将m只蚂蚁放在n个驿站节点路径上，蚂蚁对下一个临近节点nj的路径选择通过计算选择概率决定，选择下一节点的选择概率P如下所示：
其中τis表示路径(i,s)上的信息素浓度；ηis表示路径(i,s)上的信息素浓度；s代表网络中的s节点；D是一个序列的集合表示由i节点可以到达并且是蚂蚁k未到达过的节点；d为随机值，d∈[0,1)；l0为计算参数，l0∈[0,1)；由l0决定探索新路径与先验知识的重要性，为t时刻处于i节点的蚂蚁k向j节点转移的概率，计算公式如下：
τij表示i和j连接时的本地启发式信息(该值能表达临近节点的信息)；ηij表示i和j连接时的本地启发式信息(该值能表达临近节点的信息)；x代表网络中的x节点，τix表示i和x连接时的本地启发式信息(该值能表达临近节点的信息)；ηix表示i和x连接时的本地启发式信息(该值能表达临近节点的信息)；αβ为预设参数，主要用来对启发式信息和信息素浓度的作用加以控制；
在蚂蚁探索路径过程中前期留下的信息素会逐渐减少，所以当蚂蚁完成一次循环后需要对各路径上信息素进行更新，在t到t+a时刻更新公式如下：
式中ρ为优化信息素挥发系数变量，ρ∈[0,1)；为蚂蚁数在本次循环中在路径(i,j)留下的信息素强度；
首先初始化网络的参数，根据初始化的参数蚂蚁读取其中的参数进行概率计算转移到新的状态，其后根据初始化的循环次数判断，循环直至达到初始化次数后对得到的解进行评估并保留解至路由表中，其后进行信息素的更新，并根据计算的概率表更新后判断迭代次数；若满足则输出得到的最优路径后结束本次搜索。
进一步的，所述信息处理主系统中包括如下处理步骤：
(4.1)充电异常：当充电电流曲线偏离设定值偏离20％以上时判断为充电异常事件，充电桩信息处理主系统接收到来子信息采集系统得数据并与设定值进行对比分析，当判断为充电异常时充电桩会下发充电停止指令到信息采集系统同时通过5G模块上传充电异常数据包到云服务器；
(4.2)充满自停：当充电桩充满电后充电电流曲线会低于正常充电时电流，当充电过程中信息采集系统中采集到的数据传到信息处理主系统中，当信息处理主系统判断充电数据曲线在一段时间内持续下降且下降幅度达到50％以上，则判定充电已满；此时充电桩下达停止充电指令到信息采集系统，同时通过5G模块上传充电已满并在用户端通知车主；
(4.3)定时监测：在充电过程中充电桩信息处理主系统会定时每隔1秒下发检测指令，检测指令通过Zigbee网络下发到信息采集系统并采集电流电压以及功率后上传到信息处理主系统中，信息处理主系统在解析打包数据后将数据上传至云端服务器；
(4.4)定位搜寻：在充电终端安装定位模块，当用户端下达查找位置指令时，指令通过服务器下发到5G模块，然后由5G模块传输到信息处理主系统中，信息处理主系统通过对比各个充电桩与用户的位置信息后，选取最近的充电桩信息上传到服务器然后发送到用户端。
进一步的，所述信息采集系统包括MCU以及与MCU相连的单相测量表模块、继电器控制模块、烟雾检测模块、定位模块。
进一步的，所述Zigbee无线传输模块包括协调器节点、路由节点以及终端节点；协调器节点通过串口与信息处理主系统相连，路由节点承担协调器节点与终端节点间的信息转送，终端节点通过串口与信息采集系统相连。
进一步的，所述运营端采用PC客户端。
进一步的，所述用户端采用手机。
本发明的第二目的是提供一种基于Zigbee组网的电动车充电桩控制方法，包括如下步骤：
(1)用户端发送充电命令，充电命令依次通过云服务器、5G模块、信息处理主系统、Zigbee无线传输模块和信息采集系统传递给电动车充电桩；
(2)信息采集系统采集电动车充电桩的充电电流、电压和功率，烟雾浓度，充电桩位置信息；
(3)Zigbee无线传输模块将采集到的信息通过改进后的蚁群算法优化后的路由路径进行数据传输；
(4)信息处理主系统接收Zigbee无线传输模块传输来的数据，对数据进行解析存储打包，并通过5G模块发送云服务器；
(5)云服务器接收打包后的数据，并解析，将数据统计到数据库中；
(6)运营端监控云服务器中的充电信息以及操作没有给用户端开放权限的数据；
(7)用户端访问云服务器中的部分数据。
进一步的，所述改进后的蚁群算法具体如下：
将Zigbee网络中各个信息采集节点映射为商旅路径上的n个驿站，其中ni驿站内存储全部相邻节点的剩余能量值、节点访问表、节点距离及信息素信息，将m只蚂蚁放在n个驿站节点路径上，蚂蚁对下一个临近节点nj的路径选择通过计算选择概率决定，选择下一节点的选择概率P如下所示：
其中τis表示路径(i,s)上的信息素浓度；ηis表示路径(i,s)上的信息素浓度；s代表网络中的s节点；D是一个序列的集合表示由i节点可以到达并且是蚂蚁k未到达过的节点；d为随机值，d∈[0,1)；l0为计算参数，l0∈[0,1)；由l0决定探索新路径与先验知识的重要性，为t时刻处于i节点的蚂蚁k向j节点转移的概率，计算公式如下：
τij表示i和j连接时的本地启发式信息(该值能表达临近节点的信息)；ηij表示i和j连接时的本地启发式信息(该值能表达临近节点的信息)；x代表网络中的x节点，τix表示i和x连接时的本地启发式信息(该值能表达临近节点的信息)；ηix表示i和x连接时的本地启发式信息(该值能表达临近节点的信息)；αβ为预设参数，主要用来对启发式信息和信息素浓度的作用加以控制；
在蚂蚁探索路径过程中前期留下的信息素会逐渐减少，所以当蚂蚁完成一次循环后需要对各路径上信息素进行更新，在t到t+a时刻更新公式如下：
式中ρ为优化信息素挥发系数变量，ρ∈[0,1)；为蚂蚁数在本次循环中在路径(i,j)留下的信息素强度；
首先初始化网络的参数，根据初始化的参数蚂蚁读取其中的参数进行概率计算转移到新的状态，其后根据初始化的循环次数判断，循环直至达到初始化次数后对得到的解进行评估并保留解至路由表中，其后进行信息素的更新，并根据计算的概率表更新后判断迭代次数；若满足则输出得到的最优路径后结束本次搜索。
进一步的，所述信息处理主系统中包括如下处理步骤：
(4.1)充电异常：当充电电流曲线偏离设定值偏离20％以上时判断为充电异常事件，充电桩信息处理主系统接收到来子信息采集系统得数据并与设定值进行对比分析，当判断为充电异常时充电桩会下发充电停止指令到信息采集系统同时通过5G模块上传充电异常数据包到云服务器；
(4.2)充满自停：当充电桩充满电后充电电流曲线会低于正常充电时电流，当充电过程中信息采集系统中采集到的数据传到信息处理主系统中，当信息处理主系统判断充电数据曲线在一段时间内持续下降且下降幅度达到50％以上，则判定充电已满；此时充电桩下达停止充电指令到信息采集系统，同时通过5G模块上传充电已满并在用户端通知车主；
(4.3)定时监测：在充电过程中充电桩信息处理主系统会定时每隔1秒下发检测指令，检测指令通过Zigbee网络下发到信息采集系统并采集电流电压以及功率后上传到信息处理主系统中，信息处理主系统在解析打包数据后将数据上传至云端服务器；
(4.4)定位搜寻：在充电终端安装定位模块，当用户端下达查找位置指令时，指令通过服务器下发到5G模块，然后由5G模块传输到信息处理主系统中，信息处理主系统通过对比各个充电桩与用户的位置信息后，选取最近的充电桩信息上传到服务器然后发送到用户端。
本发明的有益效果如下：
基于Zigbee组网的电动车充电桩控制控制方法，采用充电桩接入互联网云端的方式，采用改进蚁群算法的路由算法来提升Zigbee网络路径优化的能力，节省了充电系统内部硬件资源，对网络的整体性能也有很大的提升。相对传统刷卡投币式的充电桩，采用Zigbee网络实现充电数据的传输，可以实现在特定区域内(如小区、高校、密集办公区等)充电桩的大批量的合理分散布局，大大节省了有限的空间资源方便用户，利用5G技术上传数据到云端。用户可以通过接入云端的用户端查找最近的充电桩，充电后还可对充电状态进行监控，并设置异常处理机制，通过断电处理机制进行一键断电，安全性大大提高。
本发明的充电桩控制方法实现了由蚁群算法优化后的路由算法，提升了无线充电桩的实时性和可靠性。另外该充电桩控制方法实现了对充电桩的实时监控与智能通断功能。用户只要打开用户端页面便可寻找到就近的充电桩，并且在充电时可以实时查看充电数据和状态，同时充电桩还可以监测充电过程中的异常，当异常出现或危险情况时，充电桩还可自行断电以保证充电安全。
附图说明
图1为充电桩工作流程图；
图2为充电桩系统结构图；
图3蚁群算法流程图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
本实施例提供一种基于Zigbee组网的电动车充电桩控制系统，如图2所示，包括：
多个信息采集系统，每个信息采集系统用于采集对应电动车充电桩的充电电流、电压和功率，烟雾浓度，充电桩位置信息；
Zigbee无线传输模块，与多个信息采集系统相连，用于将采集到的信息通过改进后的蚁群算法优化后的路由路径进行数据传输；
信息处理主系统，与Zigbee无线传输模块相连，用于接收Zigbee无线传输模块传输来的数据，对数据进行解析存储打包，并通过5G模块发送云服务器；
云服务器，用于接收打包后的数据，并解析后将数据统计到数据库中，同时将用户端或运营端指令下发到5G模块，再经信息处理主系统到Zigbee网络再到信息采集系统；
运营端，与云服务器相连，用于监控云服务器中的充电信息以及进行用户端不能达到的权限操作；
用户端，与云服务器相连，用于访问云服务器中的部分数据以及发送充电命令；
充电命令依次通过用户端或运营端到云服务器、5G模块、信息处理主系统、Zigbee无线传输模块和信息采集系统传递给电动车充电桩。
在本实施例中，对于无线传输模块，本发明采用TI公司的CC2530射频芯片组建Zigbee网络，CC2530由于支持多模式低功耗的强大特性受到广大开发者的喜爱。由CC2530组建的网络中协调器是整个网络的核心，所有终端的信息都将汇聚于此，另有路由节点和终端节点负责信息的转发，在本系统中由CC2530芯片构成的协调器，路由节点和终端节点共同构成无线网状网络拓扑结构。
在本实施例中，信息处理主系统选用STM32大容量芯片，与Zigbee模块通过串口相连，同时也与5G模块相连。当采集的信息传输到协调器之后，数据经协调器通过串口以透传模式传输到STM32中进行解析，存储，显示以及发送到5G模块进而发送到服务器，信息处理主系统中规划了如下步骤：
充电异常：当充电电流曲线偏离设定值偏离20％以上时判断为充电异常事件，充电桩信息处理主系统接收到来子信息采集系统得数据并与设定值进行对比分析，当判断为充电异常时充电桩会下发充电停止指令到信息采集系统同时通过5G模块上传充电异常数据包到云服务器。
充满自停：当充电桩充满电后充电电流曲线会远低于正常充电时电流，当充电过程中信息采集系统中采集到的数据传到信息处理主系统中，当主系统判断充电数据曲线在短时间(5分钟)持续下降且下降幅度达到50％以上判定充电已满。此时充电桩下达停止充电指令到信息采集系统，同时通过5G模块上传充电已满并在用户端通知车主。
定时监测：在充电过程中充电桩信息处理主系统会定时每隔1秒下发检测指令，检测指令通过Zigbee网络下发到信息采集系统并采集电流电压以及功率后上传到信息处理主系统中，信息处理主系统在解析打包数据后将数据上传至云端服务器。
定位搜寻：在充电终端安装定位模块，当用户端下达查找位置指令时，指令通过服务器下发到5G模块，然后由5G模块传输到信息处理主系统中，信息处理主系统通过对比各个充电桩与用户的位置信息后，选取最近的充电桩信息上传到服务器然后发送到用户端。
在本实施例中，所述的Zigbee无线模块采用基于改进的蚁群算法的路由算法，将Zigbee网络中各个信息采集节点映射为商旅路径上的n个驿站。其中ni驿站内存储全部相邻节点的剩余能量值、节点访问表、节点距离及信息素信息，将m只蚂蚁放在n个驿站节点路径上，蚂蚁对下一个临近节点nj的路径选择通过计算选择概率决定，选择下一节点的选择概率如下所示：
其中τis表示路径(i,s)上的信息素浓度；ηis表示路径(i,s)上的信息素浓度；s代表网络中的s节点；D是一个序列的集合表示由i节点可以到达并且是蚂蚁k未到达过的节点；d为随机值，d∈[0,1)；l0为计算参数，l0∈[0,1)；由l0决定探索新路径与先验知识的重要性，为t时刻处于i节点的蚂蚁k向j节点转移的概率，概率计算公式如下：
其中τij表示i和j连接时的本地启发式信息(该值能表达临近节点的信息)；ηij表示i和j连接时的本地启发式信息(该值能表达临近节点的信息)；x代表网络中的x节点，τix表示i和x连接时的本地启发式信息(该值能表达临近节点的信息)；ηix表示i和x连接时的本地启发式信息(该值能表达临近节点的信息)；αβ为预设参数，主要用来对启发式信息和信息素浓度的作用加以控制；
当选择d为随机数时，通过对比d和l0来获得最优路径。在蚂蚁探索路径过程中前期留下的信息素会逐渐减少，所以当蚂蚁完成一次循环后需要对各路径上信息素进行更新。在t到t+a时刻更新公式如下：
式中ρ[0,1)为优化信息素挥发系数变量,为蚂蚁数在本次循环中在路径(i,j)留下的信息素强度。蚁群算法优化流程图如图3所示：首先初始化网络的循环计数器、蚁群和时间等参数，根据初始化的参数蚂蚁读取其中的参数进行概率计算转移到新的状态，其后根据初始化的循环次数判断，循环直至达到初始化次数后对得到的解进行评估并保留解至路由表中，其后进行信息素的更新，并根据计算的将概率表更新后判断迭代次数。若满足则输出得到的最优路径后结束本次搜索。
进一步实施地：信息处理系统MCU与5G模块相连，MCU通过向5G发送控制命令控制5G模块，当MCU中的数据JSON格式打包后，将数据包发送到5G模块后向云端发送JSON包，JSON打包数据规划功能有：Type:0-8分别是，Type0:设备注册命令，type1:充电指令：，type2:周期上传指令：，type3:异常指令，type4:断电指令，type5:心跳包，type6:查询信息，type7:远程维护指令Type8:远程更新固件指令，JSON打包格式如下：
{"type":1,"data":{"userId":"","outletId":"59F5F4A","serialId":1,"time":1}}，其中type为充电指令类别的区分，data为传输的具体数据。
与前述系统的实施例相对应，本申请还提供了控制方法的实施例，包括如下步骤：
(1)用户端发送充电命令，充电命令依次通过云服务器、5G模块、信息处理主系统、Zigbee无线传输模块和信息采集系统传递给电动车充电桩；
(2)信息采集系统采集电动车充电桩的充电电流、电压和功率，烟雾浓度，充电桩位置信息；
(3)Zigbee无线传输模块将采集到的信息通过改进后的蚁群算法优化后的路由路径进行数据传输；
(4)信息处理主系统接收Zigbee无线传输模块传输来的数据，对数据进行解析存储打包，并通过5G模块发送云服务器；
(5)云服务器接收打包后的数据，并解析，将数据统计到数据库中；
(6)运营端监控云服务器中的充电信息以及操作没有给用户端开放权限的数据；
(7)用户端访问云服务器中的部分数据。
本发明方法的流程如图1所示：充电桩上电启动后，首先对各个组成部分进行设备启动程序，之后等待云端启动充电指令，当没有充电指令下达时，充电桩处于待机状态等待唤醒。当充电指令下达后，充电桩通过对指令的解析，通过命令中的充电桩终端地址与主机分配的16位地址比对后将命令通过Zigbee网络下达到充电桩终端，充电桩解析命令后启动充电，充电过程的同时监测充电是否异常，进一步地将充电产生的数据上传。
协调器和信息处理主系统相连，当充电桩工作时，终端数据通过改进的蚁群算法的路由路径进行数据传输，充电桩将检测到的充电信息通过Zigbee网络上传到固定地址码的协调器中，协调器通过串口将信息传输到信息处理主系统中并对数据信息进行解析存贮，信息处理主系统与5G模块用串口相连，信息处理主系统通过向5G发送控制命令控制5G模块，当信息处理主系统中的数据JSON格式打包后，将数据包发送到5G模块后向云端发送JSON包，云端服务器解析JSON包后将数据统计到数据库中同时PC运营端和用户端也可访问一定权限的数据。
对于系统实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所述仅为本申请的较佳实施例而已，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请保护的范围之内。

Claims (10)

1.一种基于Zigbee组网的电动车充电桩控制系统，其特征在于，包括：
多个信息采集系统，每个信息采集系统用于采集对应电动车充电桩的充电电流、电压和功率，烟雾浓度，充电桩位置信息；
Zigbee无线传输模块，与多个信息采集系统相连，用于将采集到的信息通过改进后的蚁群算法优化后的路由路径进行数据传输；
信息处理主系统，与Zigbee无线传输模块相连，用于接收Zigbee无线传输模块传输来的数据，对数据进行解析存储打包，并通过5G模块发送云服务器；
云服务器，用于接收打包后的数据，并解析后将数据统计到数据库中，同时将用户端或运营端指令下发到5G模块，再经信息处理主系统到Zigbee网络再到信息采集系统；
运营端，与云服务器相连，用于监控云服务器中的充电信息以及进行用户端不能达到的权限操作；
用户端，与云服务器相连，用于访问云服务器中的部分数据以及发送充电命令；
充电命令依次通过用户端或运营端到云服务器、5G模块、信息处理主系统、Zigbee无线传输模块和信息采集系统传递给电动车充电桩。
2.根据权利要求1所述的一种基于Zigbee组网的电动车充电桩控制系统，其特征在于，所述改进后的蚁群算法具体如下：
将Zigbee网络中各个信息采集节点映射为商旅路径上的n个驿站，其中ni驿站内存储全部相邻节点的剩余能量值、节点访问表、节点距离及信息素信息，将m只蚂蚁放在n个驿站节点路径上，蚂蚁对下一个临近节点nj的路径选择通过计算选择概率决定，选择下一节点的选择概率P如下所示：
其中τis表示路径(i,s)上的信息素浓度；ηis表示路径(i,s)上的信息素浓度；s代表网络中的s节点；D是一个序列的集合表示由i节点可以到达并且是蚂蚁k未到达过的节点；d为随机值，d∈[0,1)；l0为计算参数，l0∈[0,1)；由l0决定探索新路径与先验知识的重要性，为t时刻处于i节点的蚂蚁k向j节点转移的概率，计算公式如下：
τij表示i和j连接时的本地启发式信息(该值能表达临近节点的信息)；ηij表示i和j连接时的本地启发式信息(该值能表达临近节点的信息)；x代表网络中的x节点，τix表示i和x连接时的本地启发式信息(该值能表达临近节点的信息)；ηix表示i和x连接时的本地启发式信息(该值能表达临近节点的信息)；αβ为预设参数，主要用来对启发式信息和信息素浓度的作用加以控制；
在蚂蚁探索路径过程中前期留下的信息素会逐渐减少，所以当蚂蚁完成一次循环后需要对各路径上信息素进行更新，在t到t+a时刻更新公式如下：
式中ρ为优化信息素挥发系数变量，ρ∈[0,1)；为蚂蚁数在本次循环中在路径(i,j)留下的信息素强度；
首先初始化网络的参数，根据初始化的参数蚂蚁读取其中的参数进行概率计算转移到新的状态，其后根据初始化的循环次数判断，循环直至达到初始化次数后对得到的解进行评估并保留解至路由表中，其后进行信息素的更新，并根据计算的概率表更新后判断迭代次数；若满足则输出得到的最优路径后结束本次搜索。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于Zigbee组网的电动车充电桩控制系统，其特征在于，所述信息处理主系统中包括如下处理步骤：
(4.1)充电异常：当充电电流曲线偏离设定值偏离20％以上时判断为充电异常事件，充电桩信息处理主系统接收到来子信息采集系统得数据并与设定值进行对比分析，当判断为充电异常时充电桩会下发充电停止指令到信息采集系统同时通过5G模块上传充电异常数据包到云服务器；
(4.2)充满自停：当充电桩充满电后充电电流曲线会低于正常充电时电流，当充电过程中信息采集系统中采集到的数据传到信息处理主系统中，当信息处理主系统判断充电数据曲线在一段时间内持续下降且下降幅度达到50％以上，则判定充电已满；此时充电桩下达停止充电指令到信息采集系统，同时通过5G模块上传充电已满并在用户端通知车主；
(4.3)定时监测：在充电过程中充电桩信息处理主系统会定时每隔1秒下发检测指令，检测指令通过Zigbee网络下发到信息采集系统并采集电流电压以及功率后上传到信息处理主系统中，信息处理主系统在解析打包数据后将数据上传至云端服务器；
(4.4)定位搜寻：在充电终端安装定位模块，当用户端下达查找位置指令时，指令通过服务器下发到5G模块，然后由5G模块传输到信息处理主系统中，信息处理主系统通过对比各个充电桩与用户的位置信息后，选取最近的充电桩信息上传到服务器然后发送到用户端。
4.根据权利要求1所述的一种基于Zigbee组网的电动车充电桩控制系统，其特征在于，所述信息采集系统包括MCU以及与MCU相连的单相测量表模块、继电器控制模块、烟雾检测模块、定位模块。
5.根据权利要求1所述的一种基于Zigbee组网的电动车充电桩控制系统，其特征在于，所述Zigbee无线传输模块包括协调器节点、路由节点以及终端节点；协调器节点通过串口与信息处理主系统相连，路由节点承担协调器节点与终端节点间的信息转送，终端节点通过串口与信息采集系统相连。
6.根据权利要求1所述的一种基于Zigbee组网的电动车充电桩控制系统，其特征在于，所述运营端采用PC客户端。
7.根据权利要求1所述的一种基于Zigbee组网的电动车充电桩控制系统，其特征在于，所述用户端采用手机。
8.一种基于Zigbee组网的电动车充电桩控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)用户端发送充电命令，充电命令依次通过云服务器、5G模块、信息处理主系统、Zigbee无线传输模块和信息采集系统传递给电动车充电桩；
(2)信息采集系统采集电动车充电桩的充电电流、电压和功率，烟雾浓度，充电桩位置信息；
(3)Zigbee无线传输模块将采集到的信息通过改进后的蚁群算法优化后的路由路径进行数据传输；
(4)信息处理主系统接收Zigbee无线传输模块传输来的数据，对数据进行解析存储打包，并通过5G模块发送云服务器；
(5)云服务器接收打包后的数据，并解析，将数据统计到数据库中；
(6)运营端监控云服务器中的充电信息以及操作没有给用户端开放权限的数据；
(7)用户端访问云服务器中的部分数据。
9.根据权利要求8所述的一种基于Zigbee组网的电动车充电桩控制方法，其特征在于，所述改进后的蚁群算法具体如下：
将Zigbee网络中各个信息采集节点映射为商旅路径上的n个驿站，其中ni驿站内存储全部相邻节点的剩余能量值、节点访问表、节点距离及信息素信息，将m只蚂蚁放在n个驿站节点路径上，蚂蚁对下一个临近节点nj的路径选择通过计算选择概率决定，选择下一节点的选择概率P如下所示：
其中τis表示路径(i,s)上的信息素浓度；ηis表示路径(i,s)上的信息素浓度；s表示蚂蚁从i节点往s方向；D是一个序列的集合表示由i节点可以到达并且是蚂蚁k未到达过的节点；d为随机值，d∈[0,1)；l0为计算参数，l0∈[0,1)；由l0决定探索新路径与先验知识的重要性，为t时刻处于i节点的蚂蚁k向j节点转移的概率，计算公式如下：
τij表示i和j连接时的本地启发式信息(该值能表达临近节点的信息)；ηij表示i和j连接时的本地启发式信息(该值能表达临近节点的信息)；x表示蚂蚁往x节点方向，τix表示i和x连接时的本地启发式信息(该值能表达临近节点的信息)；ηix表示i和x连接时的本地启发式信息(该值能表达临近节点的信息)；αβ为预设参数，主要用来对启发式信息和信息素浓度的作用加以控制；
在蚂蚁探索路径过程中前期留下的信息素会逐渐减少，所以当蚂蚁完成一次循环后需要对各路径上信息素进行更新，在t到t+a时刻更新公式如下：
式中ρ为优化信息素挥发系数变量，ρ∈[0,1)；为蚂蚁数在本次循环中在路径(i,j)留下的信息素强度；
首先初始化网络的参数，根据初始化的参数蚂蚁读取其中的参数进行概率计算转移到新的状态，其后根据初始化的循环次数判断，循环直至达到初始化次数后对得到的解进行评估并保留解至路由表中，其后进行信息素的更新，并根据计算的概率表更新后判断迭代次数；若满足则输出得到的最优路径后结束本次搜索。
10.根据权利要求8或9所述的一种基于Zigbee组网的电动车充电桩控制方法，其特征在于，所述信息处理主系统中包括如下处理步骤：
(4.1)充电异常：当充电电流曲线偏离设定值偏离20％以上时判断为充电异常事件，充电桩信息处理主系统接收到来子信息采集系统得数据并与设定值进行对比分析，当判断为充电异常时充电桩会下发充电停止指令到信息采集系统同时通过5G模块上传充电异常数据包到云服务器；
(4.2)充满自停：当充电桩充满电后充电电流曲线会低于正常充电时电流，当充电过程中信息采集系统中采集到的数据传到信息处理主系统中，当信息处理主系统判断充电数据曲线在一段时间内持续下降且下降幅度达到50％以上，则判定充电已满；此时充电桩下达停止充电指令到信息采集系统，同时通过5G模块上传充电已满并在用户端通知车主；
(4.3)定时监测：在充电过程中充电桩信息处理主系统会定时每隔1秒下发检测指令，检测指令通过Zigbee网络下发到信息采集系统并采集电流电压以及功率后上传到信息处理主系统中，信息处理主系统在解析打包数据后将数据上传至云端服务器；
(4.4)定位搜寻：在充电终端安装定位模块，当用户端下达查找位置指令时，指令通过服务器下发到5G模块，然后由5G模块传输到信息处理主系统中，信息处理主系统通过对比各个充电桩与用户的位置信息后，选取最近的充电桩信息上传到服务器然后发送到用户端。
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