CN111915028A - 一种直流充电桩的环境适应性分析方法 - Google Patents

一种直流充电桩的环境适应性分析方法 Download PDF

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CN111915028A CN202010440517.8A CN202010440517A CN111915028A CN 111915028 A CN111915028 A CN 111915028A CN 202010440517 A CN202010440517 A CN 202010440517A CN 111915028 A CN111915028 A CN 111915028A
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陈永强
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张晓东
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Abstract

本发明公开了一种直流充电桩的环境适应性分析方法，包括以下步骤：S1.分析确定组成充电桩的物理结构和电气结构；S2.统计环境因素导致组成充电桩物理结构的各物理模块故障和组成电气结构的各电气模块故障的类型与原因；S3.对充电桩的物理结构和电气结构进行环境隶属度分析，所述隶属度分别表示为每种环境因素导致每一物理模块或电气模块故障的比重，各种环境因素对同一物理模块或电气模块的隶属度之和等于1；S4.采用综合模糊评价的方式对充电桩环境因素与充电桩的健康度作关联性分析。根据分析结果有针对性的运行维护充电桩，提高其服役寿命。

Description

一种直流充电桩的环境适应性分析方法
技术领域
本发明涉及一种直流充电桩的环境适应性分析方法。
背景技术
直流充电桩作为一种为新能源汽车提供快速充电的重要设施，发展速度。直流充电桩运行过程中容易受到温度、湿度和污染物等环境因素影响，比交流充电桩的故障要多，尤其放置于户外时，更容易受环境影响性能下降。目前针对直流充电桩环境可靠性的研究还处于不断的摸过验证过程，很多学者提出了许多的故障诊断理论和判断方法，例如,基于信号处理的故障诊断方法，该方法运用时间较早，本质上通过信号采集，建立信号模型，提取特征值并进行故障识别。但该方法仅能识别出故障所在，对于故障的根本原因缺乏真正的认识；而基于神经网络的故障诊断方法具有记忆、学习、联想等功能，但需要建立在大量数据样本的基础上才能保证学习效果的良好，这些方法都存在其局限性或不准确性，基于解析模型的故障诊断方法仅侧于单一故障的研究，且对故障判断的准确性欠佳。而大多数研究者着力于研究故障发生后的诊断以及时进行维护，而忽视了对直流充电桩环境适应性的分析，从而有针对性的维护，从而降低直流充电桩的故障发生率。
因此，分析直流充电桩的环境适应性，找出直流充电桩环境适应性的薄弱环节，并在直流充电桩运行过程中加以维护，对于延长直流充电桩寿命和提高运行性能，具有重要意义。
发明内容
本发明提供了一种直流充电桩的环境适应性分析方法，可以找出直流充电桩环境适应性的薄弱环节，为充电桩的运行维护提供依据，有助于延长充电桩的运行性能并延长充电桩寿命。
本发明的一种直流充电桩的环境适应性分析方法，通过充分分析充电桩的物理结构和电气结构，调研充电桩实际服役环境，确定各种环境因素对直流充电桩物理结构和电气结构的影响大小，分析充电桩健康度与服役环境的关联性。本发明的分析方法包括以下步骤：
S1.分析确定组成充电桩的物理结构和电气结构；
S2.统计环境因素导致组成充电桩物理结构的各物理模块故障和组成电气结构的各电气模块故障的类型与原因；
S3.对充电桩的物理结构和电气结构进行环境隶属度分析，所述隶属度分别表示为每种环境因素导致每一物理模块或电气模块故障的比重，各种环境因素对同一物理模块或电气模块的隶属度之和等于1，确定各种环境因素对所述物理结构的各物理模块和所述电气结构的各电气模块的隶属度，作为后续综合模糊评价的数据基础；
S4.采用综合模糊评价的方式对充电桩环境因素与充电桩的健康度作关联性分析，即分别对所述物理结构的各物理模块和所述电气结构的各电气模块受各种环境因素的影响系数作综合评价。
作为本发明的优选分析方法，
所述步骤S4包括以下过程：
S41.确定温度、湿度和污染物三种环境因素影响充电桩各物理模块和各电气模块的模糊综合评价因素集，
物理模块的综合评价因素集U＝{充电枪座尺寸匹配问题、充电枪电子锁故障问题、充电枪接触电阻过大、充电枪和电缆固定不牢问题、充电桩绝缘接地问题、充电桩外壳防护等级问题、充电桩电气安全问题、充电桩计量问题、电缆问题},
电气模块的综合评价因素集U＝{电源电路故障、微处理器故障、检测电路故障、驱动保护电路故障、交流接触器故障、全桥整流滤波电路故障、功率变换电路故障、高频整流电路故障、触摸屏故障、IC刷卡器故障、电能表故障}；
S42.确定温度、湿度和污染物三种环境因素影响充电桩各物理模块和各电气模块的综合评判评价集，
综合评判评价集可以是V＝{很高、高、中、低、很低}；
S43.根据充电桩各物理模块的故障原因进行三种环境因素的单因素评判，分别得温度、湿度和污染物对充电桩物理结构的三个影响评判矩阵，
根据充电桩各电气模块的故障原因进行三种环境因素的单因素影响评判，分别得温度、湿度和污染物对充电桩电气结构的三个影响评判矩阵，
所述评判矩阵的行对应为所述综合评价因素集的元素即故障类型，评价矩阵的列对应为所述综合评判评价集的元素，所述评判矩阵的元素为对应的所述隶属度；
S44.采用层次分析法建立所述充电桩各物理模块和各电气模块的综合评价因素集中各元素对评价目标影响的权重集；为保证权重集的有效性，对权重集作一致性校验。
S45.建立数学模型，将温度、湿度和污染物分别对充电桩的物理结构和电气结构的影响进行分层次模糊综合评判；
S46.获得充电桩受温度、湿度和污染物三种环境因素影响的量化指标。
本发明所述物理结构各物理模块的评价因素的元素分为两层级指标，其中第一级指标为充电枪问题、充电桩问题和电缆问题，所述充电枪座尺寸匹配问题、充电枪电子锁故障问题、充电枪接触电阻过大和充电枪和电缆固定不牢问题作为所述充电枪问题的第二级指标，所述充电桩绝缘接地问题、充电桩外壳防护等级问题、充电桩电气安全问题和充电桩计量问题作为所述充电桩问题的第二级指标。
所述电气结构的各电气模块的评价因素的元素分为两层级指标，其中第一级指标为控制模块故障、功率充电模块故障和外部设备故障，所述电源电路故障、微处理器故障、检测电路故障作为所述控制模块故障的第二级指标，所述驱动保护电路故障、交流接触器故障、全桥整流滤波电路故障、功率变换电路故障、高频整流电路故障作为所述功率充电模块故障的第二级指标，所述触摸屏故障、IC 刷卡器故障和电能表故障作为所述外部设备故障的第二级指标。
本发明具有以下显著效果：
1.本发明的直流充电桩环境适应性分析方法，以户外充电桩在湿热气候下实际服役环境条件的监测数据为基础，分析充电桩物理结构和电气结构受环境因素影响的规律和特征，研究充电桩组成结构的环境载荷特征值，结合充电桩环境失效机理，通过理论分析，可以准确的建立更适用于户外等恶劣环境的充电桩的多因素协同载荷试验谱，以此作为针对不同服役环境的充电桩运行维护的数据基础，为延长充电桩服役时间提供理论依据。
2.本发明的综合模糊评价对于分析直流充电桩有着独特的优势，由于充电桩结构及环境因素的复杂性、评价标准的模糊性等，不能将温度、湿度和污染度对充电桩实际影响进行绝对的描述，从而使用综合模糊评测能够综合充电桩物理、电气结构等多方面的因素，使得评价结果更加客观可信。同时，采用综合模糊评价对直流充电桩环境适应性进行分析，专家可通过综合评测集来实现对评测标准及时的更新和调整，便于后期的维护和更新。
附图说明
下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细说明。
图1为本发明直流充电桩的环境适应性分析方法的流程图；
图2为本发明直流充电桩的环境适应性分析方法中关于物理结构评价因素的层级模型图；
图3为本发明直流充电桩的环境适应性分析方法中关于电气结构评价因素的层级模型图；
图4为本发明直流充电桩的环境适应性分析方法中权重集的校验流程图。
具体实施方式
本发明直流充电桩的环境适应性分析方法，包括以下步骤：
S1.初步详细分析确定组成充电桩的物理结构和电气结构；
S2.实地调研直流充电桩的使用情况，统计环境因素导致组成充电桩物理结构的各物理模块故障和组成电气结构的各电气模块故障的类型与原因；
表1环境因素导致在役充电桩出现的各类故障
Figure BDA0002503997660000041
Figure BDA0002503997660000051
S3.对充电桩的物理结构和电气结构进行环境隶属度分析，即对直流充电桩的内部结构进行环境隶属度分析，研究充电桩组成结构的环境载荷特征值，所述隶属度分别表示为每种环境因素导致每一物理模块或电气模块故障的比重，各种环境因素对同一物理模块或电气模块的隶属度之和等于1，确定各种环境因素对所述物理结构的各物理模块和所述电气结构的各电气模块的隶属度，作为后续综合模糊评价的数据基础；
物理结构的统计分析过程如下：直流充电桩物理模块包括充电桩外壳、定螺丝、防尘过滤棉、密封圈、充电枪线缆、充电枪外壳、充电枪内部端子和充电枪内部传感器。采用专家系统对充电桩外壳、定螺丝、防尘过滤棉、密封圈、充电枪线缆、充电枪外壳、充电枪内部端子和充电枪内部传感器受温度、湿度和污染物的影响比重进行百分比打分，充电桩外壳、定螺丝、防尘过滤棉、密封圈、充电枪线缆、充电枪外壳、充电枪内部端子和充电枪内部传感器与温度、湿度和污染物的隶属度的百分比总和为1。
电气结构的统计分析过程如下：根据各电气模块的铭牌数据、工作湿度、温度等，确定温度、湿度、污染度对直流充电桩各电气模块的影响隶属度。直流充电桩电器模块包括：控制模块电源电路、控制模块微处理器、控制模块检测电路、驱动保护电路、交流接触器、整流滤波电路、功率变换电路、高频整流电路、触摸屏、刷卡器和电能表。采用专家系统直流充电桩控制模块电源电路、控制模块微处理器、控制模块检测电路、驱动保护电路、交流接触器、整流滤波电路、功率变换电路、高频整流电路、触摸屏、刷卡器和电能表受温度、湿度和污染度的影响比重进行百分比打分，控制模块电源电路、控制模块微处理器、控制模块检测电路、驱动保护电路、交流接触器、整流滤波电路、功率变换电路、高频整流电路、触摸屏、刷卡器和电能表与温度、湿度和污染度隶属度的百分比之和为1。
S4.采用综合模糊评价的方式对充电桩环境因素与充电桩的健康度作关联性分析，即分别对所述物理结构的各物理模块和所述电气结构的各电气模块受各种环境因素的影响系数作综合评价。
作为优选实施例，本发明的分析过程如下：
S41.确定温度、湿度和污染物三种环境因素影响充电桩各物理模块和各电气模块的模糊综合评价因素集，
物理模块的综合评价因素集U＝{充电枪座尺寸匹配问题、充电枪电子锁故障问题、充电枪接触电阻过大、充电枪和电缆固定不牢问题、充电桩绝缘接地问题、充电桩外壳防护等级问题、充电桩电气安全问题、充电桩计量问题、电缆问题},
电气模块的综合评价因素集U＝{电源电路故障、微处理器故障、检测电路故障、驱动保护电路故障、交流接触器故障、全桥整流滤波电路故障、功率变换电路故障、高频整流电路故障、触摸屏故障、IC刷卡器故障、电能表故障}；
S42.确定温度、湿度和污染物三种环境因素影响充电桩各物理模块和各电气模块的综合评判评价集，
综合评判评价集V＝{很高、高、中、低、很低}；
S43.根据充电桩各物理模块的故障原因进行三种环境因素的单因素评判，分别得温度、湿度和污染物对充电桩物理结构的三个影响评判矩阵，
根据充电桩各电气模块的故障原因进行三种环境因素的单因素影响评判，分别得温度、湿度和污染物对充电桩电气结构的三个影响评判矩阵，
所述评判矩阵的行对应为所述综合评价因素集的元素即故障类型，评价矩阵的列对应为所述综合评判评价集的元素，所述评判矩阵的元素为对应的所述隶属度；
例如：物理结构的温度影响评判矩阵RT、湿度影响评判矩阵RD、污染物影响评判矩阵RC
第1至9行分别对应为受环境影响的综合评价因素：充电枪座尺寸匹配问题，充电枪电子锁故障，充电枪接触电阻过大，充电枪和电缆固定不牢,充电桩缘接地问题，充电桩外壳防护等级问题，充电桩电气安全问题，充电桩计量问题,电缆问题。
第1至5列分别对应为综合评判评价集的元素：很低、低、中、高、很高，矩阵中每个元素是行评价因素与列评判评价集对应的隶属度。如矩阵RT的第一行表明“充电枪座尺寸匹配问题”很低对应的隶属度为0.78；低对应的隶属度为0.19；中对应的隶属度为0.03；高对应的隶属度为0；很高对应的隶属度为0。
温度、湿度、污染物对物理结构的影响评价矩阵分别为：
Figure BDA0002503997660000081
Figure BDA0002503997660000082
电气结构：
矩阵第1至11行分别对应为受环境影响的综合评价因素：电源电路故障、微处理器故障、检测电路故障、驱动保护电路故障、交流接触器故障、全桥整流滤波电路故障、功率变换电路故障、高频整流电路故障、人机交互模块触摸屏故障、IC读卡器故障、电能表故障。
矩阵第1至5列分别对应为综合评判评价集的元素：很低、低、中、高、很高，矩阵中每个元素是行评价因素与列评判评价集对应的隶属度。如矩阵RT第一行“电源电路故障”很低对应的隶属度为0；低对应的隶属度为0.13；中对应的隶属度为0.78；高对应的隶属度为0.09；很高对应的隶属度为0。
温度、湿度、污染物对电气结构的影响评价矩阵分别为：
Figure BDA0002503997660000091
Figure BDA0002503997660000092
S44.采用层次分析法建立所述充电桩各物理模块和各电气模块的综合评价因素集中各元素对评价目标影响的权重集；其中层次分析法简称AHP。
首先建立层次模型，
如图2所示，评价目标为物理结构故障，综合评价因素集中各元素前四项属于充电枪故障，后四项属于充电桩故障，将评价因素分为两个层级，第一级指标为准则层，有充电枪故障、充电桩故障和电缆故障三个因子，第二级指标为因素层，其中充电枪的四项故障因素依顺序为：充电枪座尺寸匹配问题，充电枪电子锁故障，充电枪接触电阻过大，充电枪和电缆固定不牢；充电桩的四项故障因素依顺序为：充电桩缘接地问题，充电桩外壳防护等级问题，充电桩电气安全问题，充电桩计量问题。
如图3所示，评价目标为电气结构故障，综合评价因素集中各元素前三项属于控制模块故障，中间五项属于功率充电模块故障，后三项属于外部设备故障，故电气结构故障的评价因素同样分为两个层级，第一级指标为准则层，有控制模块故障、功率充电模块故障和外部设备故障三个因子，第二级指标为因素层，其中三项控制模块故障的因素依顺序为：电源电路故障、微处理器故障、检测电路故障；五项功率充电模块故障依顺序为：驱动保护电路故障、交流接触器故障、全桥整流滤波电路故障、功率变换电路故障、高频整流电路故障；三项外部设备故障的因素依顺序为：人机交互模块触摸屏故障、IC读卡器故障、电能表故障。
综合评价因素集里面的各个因素在评价目标中有着不同的地位和作用，即不同的评价因素对最终的目标评价有不同的比重。为保证权重集的有效性，分析结果合理，构建判断矩阵，采用方根法、应用MATLAB编程对权重集作一致性校验。
判断矩阵采用1-9标度方法构建，该矩阵用于两比较因素i,j的相对重要性。
表2判断矩阵标度及其含义
Figure BDA0002503997660000101
Figure BDA0002503997660000111
评价目标为物理结构故障的判断矩阵构建过程：
准则层的三个元素充电枪故障、充电桩故障和电缆故障，充电桩故障对评价目标物理结构故障的影响最大，充电枪故障次之，电缆故障影响最小。将矩阵的行因素与列因素进行比较，以第二行因素“充电桩故障”为例，i对应充电桩故障而j对应充电枪故障，因充电桩故障比充电枪故障明显重要，由表2得，判断矩阵第二行第一列值为5；同理，因充电桩比充电桩同等重要，第二行第二列值为1；因充电桩比电缆强烈重要，矩阵第二行第三列值为7，
故评价目标与准则层的判断矩阵如下：
Figure BDA0002503997660000112
同理可得第二级指标因素层与第一级指标准则层的判断矩阵：
Figure BDA0002503997660000113
采用方根法进行判断矩阵的一致性检验，计算流程见图4，检验步骤如下：
计算判断矩阵A的每一行的乘积，该乘积称为Mi；
Figure BDA0002503997660000114
在式(1-1)中，i＝1、2、…、n，n为判断矩阵A的阶数。
计算每行乘积Mi的n次方根
Figure BDA0002503997660000121
Figure BDA0002503997660000122
对矩阵
Figure BDA0002503997660000123
进行归一化处理；
Figure BDA0002503997660000124
此时可由Wi得出特征向量
Figure 1
计算判断矩阵A的最大特征根λmax；
Figure BDA0002503997660000125
在式(1-4)中，(AW)i表示判断矩阵A乘以特征向量W所得矩阵的第i个元素。
计算判断矩阵A的一致性指标CI，指标CI用于检查判断的一致性；
Figure BDA0002503997660000126
当CI值越大，代表判断矩阵A的偏离程度越大，CI值越小，代表一致性好。
得出平均随机一致性指标RI；
RI的值由判断矩阵A的阶数n决定。RI具体取值如下表1所示。
表3平均随机一致性指标(n＝1，2，3…9)
Figure BDA0002503997660000127
对于一阶判断矩阵和二阶判断矩阵，RI值皆为0。因为判断矩阵A的阶数为一阶或二阶时，该判断矩阵具有完全一致性。即一阶判断矩阵和二阶判断矩阵总是可以通过一致性检验，无需进行一致性检验。
计算随机一致性比率CR；
Figure BDA0002503997660000131
当随机一致性指标比率CR＜0.1时，判断矩阵A的一致性检验则为通过，反之则不通过。无法通过检测的判断矩阵需要重新构造，然后重复以上步骤。
计算得到判断矩阵A的特征向量W、最大特征根λmax、偏离一致性指标CI、随机一致性比率CR分别为：
Figure BDA0002503997660000132
λmax＝3.0649，CI＝0.0324，RI＝0.58，CR＝0.0559；
对于判断矩阵B1结果分别为：
Figure BDA0002503997660000133
λmax＝4.1169，CI＝0.0390，RI＝0.90，CR＝0.0433；
对于判断矩阵B2结果分别为：
Figure BDA0002503997660000134
λmax＝4.1169，CI＝0.0390，RI＝0.90，CR＝0.0433；
由于均有CR<0.1，因此各判断矩阵一致性得到验证。
同理，构建评价目标为电气结构故障的判断矩阵，
评价目标电气结构故障与准则层控制模块故障、功率充电模块故障、外部设备故障的判断矩阵：
Figure BDA0002503997660000141
得到电气结构故障因素层与准则层之间的判断矩阵：
Figure BDA0002503997660000142
Figure BDA0002503997660000143
Figure BDA0002503997660000144
经计算得到判断矩阵A的特征向量W、最大特征根λmax、偏离一致性指标 CI、随机一致性比率CR分别为：
判断矩阵A的一致性检验结果：
Figure BDA0002503997660000145
λmax＝3.039，CI＝0.019，RI＝0.58，CR＝0.033；
判断矩阵B1的一致性检验结果：
Figure BDA0002503997660000146
λmax＝3.039，CI＝0.019，RI＝0.58，CR＝0.033；
判断矩阵B2的一致性检验结果：
Figure BDA0002503997660000147
λmax＝5.136，CI＝0.034，RI＝1.12，CR＝0.030；
判断矩阵B3的一致性检验结果：
Figure BDA0002503997660000151
λmax＝3.039，CI＝0.019，RI＝0.58，CR＝0.033；
由于均有CR<0.1，因此各判断矩阵一致性得到验证。
S45.建立数学模型，将温度、湿度和污染物分别对充电桩的物理结构和电气结构的影响进行分层次模糊综合评判；
表4：物理结构评判数学模型(括号内的值为因素对应的权重)
Figure BDA0002503997660000152
将温度、湿度和污染物分别对充电桩的物理结构和电气结构影响系数分层次做模糊综合评判；
1)温度对充电桩物理模块的影响
Figure BDA0002503997660000153
Figure BDA0002503997660000154
B3＝R3＝(0.15,0.76,0.09,0,0)
Figure BDA0002503997660000155
式中A1是第一级指标充电枪发问题u1所对应的二级指标(即四个因素)的权重行矩阵，A2是第一级指标充电桩问题u2所对应的二级指标的权重行矩阵；R1、 R2、R3是由矩阵RT中得来，列数均一致，R1取RT中对应行是“充电枪座尺寸匹配问题，充电枪电子锁故障，充电枪接触电阻过大，充电枪和电缆固定不牢”的数值构成矩阵，R2取RT中对应行是“充电桩缘接地问题，充电桩外壳防护等级问题，充电桩电气安全问题的矩阵，充电桩计量问题”的数值构成矩阵，R3取RT中对应行是“电缆问题”的数值构成矩阵，矩阵R＝[B1 B2 B3]T。同理，湿度、污染物对充电桩物理模块的影响判断结果如下：
(2)湿度对充电桩物理模块的影响
Figure BDA0002503997660000161
Figure BDA0002503997660000162
B3＝R3＝(0.15,0.76,0.09,0,0)
Figure BDA0002503997660000163
(3)污染物对充电桩物理模块的影响
Figure BDA0002503997660000164
Figure BDA0002503997660000165
B3＝R3＝(0.15,0.76,0.09,0,0)
Figure BDA0002503997660000166
表5：电气结构评判的数学模型(括号内的值为因素对应的权重)
Figure BDA0002503997660000167
①对温度造成的影响做出综合判断
Figure BDA0002503997660000168
Figure BDA0002503997660000169
Figure BDA00025039976600001610
Figure BDA00025039976600001611
式中A1是第一级指标控制模块故障u1所对应的二级指标(即四个因素)的权重行矩阵，A2是第一级指标功率充电模块故障u2所对应的二级指标的权重行矩阵；A3是第一级指标功率充电模块故障u3所对应的二级指标的权重行矩阵。矩阵R＝[B1 B2 B3]T。同理，湿度、污染物对充电桩电气模块的影响判断结果如下：
②对湿度造成的影响做出综合判断
Figure BDA0002503997660000171
Figure BDA0002503997660000172
Figure BDA0002503997660000173
Figure BDA0002503997660000174
③对污染物造成的影响做出综合判断
Figure BDA0002503997660000175
Figure BDA0002503997660000176
Figure BDA0002503997660000177
Figure BDA0002503997660000178
S46.根据模糊综合评判数学模型的结果，获得充电桩受温度、湿度和污染物三种环境因素影响的量化指标。也即温度、湿度和污染物对充电桩可靠性影响程度的契合度，也即S45算式A○R得到的每个矩阵中的每个数值对应该因素(温度、湿度和污染度)综合评判评价集V＝{很高、高、中、低、很低}占的比重，而综合判断结果是通过上述算式A○R得到的每个矩阵中的每个数值对应该环境因素(温度、湿度和污染度)综合评判评价集V＝{很高、高、中、低、很低}占的比重。例如：通过表4的数学模型，温度对充电桩物理模块的影响最终计算结果为行矩阵B，其中很高对应6％、高对应7.7％、中对应7.4％、低对应12.2％、很低对应66.7％。
同理获知充电桩受温度、湿度、污染物影响的其他量化指标。
本发明的上述实施例并不是对本发明保护范围的限定，本发明的实施方式不限于此。凡此种种根据本发明的上述内容，按照本领域的普通技术知识和惯用手段，在不脱离本发明上述基本技术思想前提下，对本发明上述结构做出的其它多种形式的修改、替换或变更，均应落在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种直流充电桩的环境适应性分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1.分析确定组成充电桩的物理结构和电气结构；
S2.统计环境因素导致组成充电桩物理结构的各物理模块故障和组成电气结构的各电气模块故障的类型与原因；
S3.对充电桩的物理结构和电气结构进行环境隶属度分析，所述隶属度分别表示为每种环境因素导致每一物理模块或电气模块故障的比重，各种环境因素对同一物理模块或电气模块的隶属度之和等于1；
S4.采用综合模糊评价的方式对充电桩环境因素与充电桩的健康度作关联性分析，即分别对所述物理结构的各物理模块和所述电气结构的各电气模块受各种环境因素的影响系数作综合评价。
2.根据权利要求1所述的直流充电桩的环境适应性分析方法，其特征在于，所述步骤S4包括以下过程：
S41.确定温度、湿度和污染物三种环境因素影响充电桩各物理模块和各电气模块的模糊综合评价因素集；
S42.确定温度、湿度和污染物三种环境因素影响充电桩各物理模块和各电气模块的综合评判评价集；
S43.根据充电桩各物理模块的故障原因进行三种环境因素的单因素评判，分别得温度、湿度和污染物对充电桩物理结构的三个影响评判矩阵，
根据充电桩各电气模块的故障原因进行三种环境因素的单因素影响评判，分别得温度、湿度和污染物对充电桩电气结构的三个影响评判矩阵，
所述评判矩阵的行对应为所述综合评价因素集的元素即故障类型，评价矩阵的列对应为所述综合评判评价集的元素，所述评判矩阵的元素为对应的所述隶属度；
S44.采用层次分析法建立所述充电桩各物理模块和各电气模块的综合评价因素集中各元素对评价目标影响的权重集；
S45.建立数学模型，将温度、湿度和污染物分别对充电桩的物理结构和电气结构的影响进行分层次模糊综合评判；
S46.获得充电桩受温度、湿度和污染物三种环境因素影响的量化指标。
3.根据权利要求2所述的直流充电桩的环境适应性分析方法，其特征在于，影响充电桩各物理模块的综合评价因素集的元素为：充电枪座尺寸匹配问题、充电枪电子锁故障问题、充电枪接触电阻过大、充电枪和电缆固定不牢问题、充电桩绝缘接地问题、充电桩外壳防护等级问题、充电桩电气安全问题、充电桩计量问题和电缆问题；
影响充电桩各电气模块的综合评价因素集的元素为：电源电路故障、微处理器故障、检测电路故障、驱动保护电路故障、交流接触器故障、全桥整流滤波电路故障、功率变换电路故障、高频整流电路故障、触摸屏故障、IC刷卡器故障和电能表故障。
4.根据权利要求3所述直流充电桩的环境适应性分析方法，其特征在于，影响所述充电桩各物理模块和各电气模块的综合评判评价集的元素均为很低、低、中、高、很高。
5.根据权利要求4所述的直流充电桩的环境适应性分析方法，其特征在于，所述物理结构各物理模块的评价因素的元素分为两层级指标，其中第一级指标为充电枪问题、充电桩问题和电缆问题，所述充电枪座尺寸匹配问题、充电枪电子锁故障问题、充电枪接触电阻过大和充电枪和电缆固定不牢问题作为所述充电枪问题的第二级指标，所述充电桩绝缘接地问题、充电桩外壳防护等级问题、充电桩电气安全问题和充电桩计量问题作为所述充电桩问题的第二级指标。
6.根据权利要求5所述的直流充电桩的环境适应性分析方法，其特征在于，所述电气结构的各电气模块的评价因素的元素分为两层级指标，其中第一级指标为控制模块故障、功率充电模块故障和外部设备故障，所述电源电路故障、微处理器故障、检测电路故障作为所述控制模块故障的第二级指标，所述驱动保护电路故障、交流接触器故障、全桥整流滤波电路故障、功率变换电路故障、高频整流电路故障作为所述功率充电模块故障的第二级指标，所述触摸屏故障、IC刷卡器故障和电能表故障作为所述外部设备故障的第二级指标。
7.根据权利要求6所述的直流充电桩的环境适应性分析方法，其特征在于，所述物理结构各物理模块的权重集和所述电气结构各电气模块的权重集作一致性校验。
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