CN112418592B - 一种充电桩故障识别与管理办法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种充电桩故障识别与管理办法,用于解决充电桩损坏得不到及时修理、充电车位容易被占位导致新能源车主充电难的问题;使用了本发明的方法,可以及时识别充电桩存在的问题,及时推送充电桩状态,提高新能源车主寻桩效率,减少扑空现象;故障反馈及时有效,提高了检修的针对性,减少了巡查的工作量。
Description
技术领域
本发明属于充电桩技术领域,特别涉及一种充电桩故障识别与管理办法。
背景技术
近年来,新能源一直是热门板块,为了促进新能源汽车的健康发展,国家出台了各种扶持和指导政策。
随着新能源车越来越多,相关数据显示,2018年国内新能源车销量约为120万辆,同比增长超过了50%。新能源车发展态势良好的同时,也对充电桩产业提出了更高的要求,但现实问题是充电设施的运营企业在整体产业链中仍处在弱势地位;其次,抛开行业层面的话题,单就一位车主自身而言,如今新能源汽车充电难、充电贵的难题确实令人头痛。
目前新能源车主经常遇到的两类问题,一类是充电桩缺乏修缮,坏桩影响充电效率;另外一类是充电车位常被占,车主扑空成常态。这两类问题,大大影响了新能源车主的使用体验,也对新能源汽车的推进工作相当的不利。
针对第一类问题,目前充电桩商户采取的维护模式,一般有两种,一种是定期巡检发现坏桩并及时修理,一种是依靠APP内新能源车主的主动报修。但是这种方式有较大的滞后性,不利于及时发现故障并修复;而第二类问题则很难处理,巡检无法处理该问题,也不能通过报修识别,是否移车在目前的情况下几乎全取决于占车位的车主的自觉性。
上述情况给新能源车的充电造成了极大的不便,车主往往需要跑好几个地方才能找到运行正常的充电桩,因此,亟需相应的监控和管理方法对充电桩进行故障识别和使用提示。
发明内容
本发明的目的是针对充电桩的故障识别问题,提出一种充电桩故障识别与管理办法。
本发明的技术方案是:
本发明提供一种充电桩故障识别与管理办法,该方法包括以下步骤:
S1、设置学习周期N天,统计N天内总的有效充电次数TR;
S2、对于学习周期N天内有充电行为的天数K中,计算出K天中24小时内的平均交易次数T,T=round(TR/K,2),round表示四舍五入函数,round(TR/K,2)表示取到最多小数点后两位的数值;
S3、如果T>3,则表示充电桩存在跳枪现象,无法正常充电,发出告警信息,如果T≤3,则正常充电,继续监控。
进一步地,N能够调整,且N≥4。
进一步地,有效充电的充电时长TM满足:1s≤TM≤600s。
一种充电桩故障识别与管理办法,该方法包括以下步骤:
S1、设置学习周期N天,统计N天内连续空闲的时段构成空闲序列P,P={P0,P1,P2,…Pm},m表示N天内连续空闲的时段数;
S2、判断空闲序列P中最后一个元素Pm是否大于48,如果是,则进一步判断元素Pm的后48小时是否在节假日;如果是,则不做处理,继续监控;否则,判断该充电桩可能损坏,发出告警信息。
进一步地,连续空闲时长P>1小时。
一种充电桩故障识别与管理办法,该方法包括以下步骤:
S1、设置学习周期N天,统计每天的连续空闲的时段构成当天空闲序列Q,Q={Q0,Q1,Q2,…Qn},n表示当天连续空闲的时段数;
S2、使用欧氏距离公式计算当天空闲序列Q中相邻元素间的相似度D={D0,D1,D2,…Dn-1};
S3、计算相邻元素间的相似度百分比,获取相似度百分比序列D′=1/(1+D),设定阈值为Vthreshold,判断集合D中是否有超过75%的元素大于该设定阈值;如果是,则表示可能存在充电桩被不合理占位现象,发出告警信息,否则,继续监测。
进一步地,连续空闲时长Q>1小时。
进一步地,阈值为Vthreshold的范围是60-80%;优选70%。
本发明的有益效果:
本发明中,通过获取单次充电在一秒到十分钟的充电行为进行统计,过短时间的充电次数过多,判定为该充电枪有问题,无法正常充电;这里设定的阈值为3,如果T≤3,则认为可能是偶然现象,比如车主才充上电,突然有事,所以停止充电走了,不判定为充电枪故障;使用超短时长的交易次数判断充电桩是否跳枪,避免了通讯线路正常而充电头损坏从而无法检测到故障的问题,故障反馈及时有效,提高了检修的针对性,减少了巡查的工作量。
本发明使用不充电连续时间判定充电桩故障,避免用户扑空的问题,提高寻桩准确度,并且及时提醒商户进行检修。
本发明使用欧式距离公式判定车位占用可能,提供用户有用信息,尽可能避开扑空,减轻里程焦虑。
本发明的其它特征和优点将在随后具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
通过结合附图对本发明示例性实施方式进行更详细的描述,本发明的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显,其中,在本发明示例性实施方式中,相同的参考标号通常代表相同部件。
图1是本发明所实施的判定故障之一的流程图。
图2是本发明所实施的判定故障之二的流程图。
图3是本发明所实施的判定故障之三的流程图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本发明的优选实施方式。虽然附图中显示了本发明的优选实施方式,然而应该理解,可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施方式所限制。
本发明提供一种充电桩故障识别与管理办法,如图1所示,该方法包括以下步骤:
S1、设置学习周期N天,统计N天内总的有效充电次数TR;
S2、对于学习周期N天内有充电行为的天数K中,计算出K天中24小时内的平均交易次数T,T=round(TR/K,2),round表示四舍五入函数,round(TR/K,2)表示取到最多小数点后两位的数值;
S3、如果T>3,则表示充电桩存在跳枪现象,无法正常充电,发出告警信息,如果T≤3,则正常充电,继续监控。
进一步地,N能够调整,且N≥4。
进一步地,有效充电的充电时长TM满足:1s≤TM≤600s。
在本实施方式中,通过获取单次充电在一秒到十分钟的充电行为进行统计,过短时间的充电次数过多,判定为该充电枪有问题,无法正常充电;这里设定的阈值为3,如果T≤3,则认为可能是偶然现象,比如车主才充上电,突然有事,所以停止充电走了,不判定为充电枪故障;使用超短时长的交易次数判断充电桩是否跳枪,避免了通讯线路正常而充电头损坏从而无法检测到故障的问题,故障反馈及时有效,提高了检修的针对性,减少了巡查的工作量。
一种充电桩故障识别与管理办法,如图2所示,该方法包括以下步骤:
S1、设置学习周期N天,统计N天内连续空闲的时段构成空闲序列P,P={P0,P1,P2,…Pm},m表示N天内连续空闲的时段数;
S2、判断空闲序列P中最后一个元素Pm是否大于48,如果是,则进一步判断元素Pm的后48小时是否在节假日;如果是,则不做处理,继续监控;否则,判断该充电桩可能损坏,发出告警信息。
进一步地,连续空闲时长P>1小时。
在本实施方式中,使用不充电连续时间判定充电桩故障,避免用户扑空的问题,提高寻桩准确度,并且及时提醒商户进行检修。
一种充电桩故障识别与管理办法,如图3所示,该方法包括以下步骤:
S1、设置学习周期N天,统计每天的连续空闲的时段构成当天空闲序列Q,Q={Q0,Q1,Q2,…Qn},n表示当天连续空闲的时段数;
S2、使用欧氏距离公式计算当天空闲序列Q中相邻元素间的相似度D={D0,D1,D2,…Dn-1};
S3、计算相邻元素间的相似度百分比,获取相似度百分比序列D′=1/(1+D),设定阈值为Vthreshold,判断集合D中是否有超过75%的元素大于该设定阈值;如果是,则表示可能存在充电桩被不合理占位现象,发出告警信息,否则,继续监测。
进一步地,连续空闲时长Q>1小时。
进一步地,阈值为Vthreshold的范围是60-80%;优选70%。
在本实施方式中,使用欧式距离公式判定车位占用可能,提供用户有用信息,尽可能避开扑空,减轻里程焦虑。
在具体应用时,可以根据前述故障检测结果配置充电桩信用度、并且在APP中显示,具体步骤如下:
S1、每个桩初始化信用度为CR=5。
S2、在一个学习周期内,如果T>3,判定为可能有跳枪现象,则扣2分,CR=3。
S3、在一个学习周期内,如果判定充电桩可能损坏,则扣3分,CR=2。
S4、在一个学习周期内,如果判定充电桩可能存在占位现象,则扣1分,CR=4。
S5、在任意一个学习周期内,如果没有发生上述步骤2、3、4中的现象,则使CR=5。
S6、如果经过多个学习周期后,CR<0,则使CR=0;
S7、APP中报的提示为最近一次故障的提示。
以上已经描述了本发明的各实施例,上述说明是示例性的,并非穷尽性的,并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下,对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。
Claims (4)
1.一种充电桩故障识别与管理办法,其特征在于该办法包括以下步骤:
S1、设置学习周期N天,统计每天的连续空闲的时段构成当天空闲序列Q,Q={Q0,Q1,Q2,…Qn},n表示当天连续空闲的时段数;
S2、使用欧氏距离公式计算当天空闲序列Q中相邻元素间的相似度D={D0,D1,D2,…Dn-1};
S3、计算相邻元素间的相似度百分比,获取相似度百分比序列D′=1/(1+D),设定阈值为Vthreshold,判断集合D中是否有超过75%的元素大于该设定阈值;如果是,则表示可能存在充电桩被不合理占位现象,发出告警信息,否则,继续监测。
2.根据权利要求1所述的充电桩故障识别与管理办法,其特征在于:连续空闲时长Q>1小时。
3.根据权利要求1所述的充电桩故障识别与管理办法,其特征在于:阈值为Vthreshold的范围是60-80%。
4.根据权利要求3所述的充电桩故障识别与管理办法,其特征在于:阈值为Vthreshold的范围是70%。
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