CN113541317B - 一种海量充电桩实时远程监控方法 - Google Patents

一种海量充电桩实时远程监控方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种海量充电桩实时远程监控方法，属于新能源电动车的充电安全控制领域。调度服务根据充电枪配置参数据启动和停止云进程服务组，采集数据发送给接收服务，接收服务负责实时接收和解析数据，并转发给计算服务和存储服务，计算服务进行模型计算，将结果发给警报和报告，其发送给大数据监控中心和充电场站管理端、消费者，存储服务实时接收到数据，并统一大数据存储。优点是解决了因为第二道大数据安全防线的缺乏，导致同样故障反复发生、隐患不能提前发现和排除的问题，实现了线下线上信息的闭环，根据接入终端数量，分配相应云服务计算资源，可保证处理性能不下降。

Description

一种海量充电桩实时远程监控方法
技术领域
本发明属于新能源电动车的充电安全控制领域，属于第二道大数据安全防线，尤其涉及一种海量充电桩实时远程监控方法。
背景技术
新能源电动车越来越普及，充电安全问题越来越受到重视，其中最大的难题是如何评估电池的健康状况，如何在电池充电过程中发生细微故障征兆时，及时预警并采用柔性充电策略，甚至终止充电过程，以避免意外事故的发生。
当前实际的情况是，因为缺乏线下线上的信息闭环，即使发现设备故障模式规律，也没有全部设备的历史数据可供检测，甚至在发生事故后，很难获取数据来分析原因，从而导致同样模式的事故反复发生。
缺乏线上线下信息闭环的原因是，因为没有第二道大数据实时安全防线，所以海量充电桩的充电过程数据，没有被实时采集、计算，离线的历史数据，没有被充分挖掘、分享和使用。
因为缺乏第二道大数据实时安全防线，导致设备的故障和隐患，无法被谨慎的、及时的检查和处理，每次事故及其中隐藏的模规律径和诱因隐患，没有被充分挖掘，更没有被模型化和系统化。一些具体表现，如下：
每次充电过程中，充电场站的现场管理人员无法获知正在发生的危险情况，不能及时介入安全控制，任由隐患发展成为安全事故。
每次充电后，消费者无法获知自己的车辆电池健康情况，无法及时检测和检修。
已有的安全措施，如当SOC(荷电状态)达到95％时就停机结算，这种部署在边缘端的管理措施，缺乏柔性的、降低了电池续航能力，增加消费者的里程焦虑。
随着电动车的推广和新型电力系统的转型，充电场站越建越多，充电桩的安全运营需要统一的大数据中心支持。
随着5G的推广，低延迟数据传输能力的普及，再结合大数据中心的超强算力，让万物互联、万物分析、泛在智能，成为可能。
发明内容
本发明提供一种海量充电桩实时远程监控方法，以解决因为第二道大数据安全防线的缺乏，导致同样故障反复发生、隐患不能提前发现和排除的问题。
本发明采取的技术方案是，包括下列步骤：
(一)基于充电桩实时远程监控系统，包括边缘端和云端，其中:
边缘端包括充电场站，每个充电场站包括充电桩、充电枪、消费者APP；
云端包括云进程服务组，大数据存储、大数据监控中心和充电场站管理端；各云进程服务组包括监听服务、接收服务、计算服务、存储服务、警报和报告服务；
调度服务：基于充电枪配置参数，对云进程服务组的启停，进行调度管理；
(二)充电桩实时远程监控方法如下：
(1)调度服务根据充电枪配置参数据启动和停止云进程服务组，并监控管理；
(2)充电场站的充电枪物联网采集卡连接云进程服务组的监听服务；
(3)监听服务为每个充电枪连接配置一个专用接收服务；
(4)接收服务负责实时接收和解析数据，并转发给计算服务；
(5)接收服务负责实时接收和解析数据，并转发给存储服务；
(6)计算服务进行模型计算，将结果发给警报和报告，内容包括当超过阀值或匹配故障模式则发出预警，当充电过程结束时，发出本次充电报告；
(7)警报和报告服务进程，接收计算服务发送的警报和报告，发送给大数据监控中心和充电场站管理端；
(8)警报和报告服务进程，接收计算服务发送的充电报告，发送给消费者；
(9)警报和报告服务进程，接收计算服务发送的充电终止警报或柔性充电指令，发送给充电桩控制系统；进行柔性充电，或者立即停止充电；
(10)存储服务实时接收到数据，并统一大数据存储；
(三)在充电过程结束时，生成本次充电的报告和电池健康评估信息，并由警报和报告进程转发给大数据监控中心和充电场管理端、消费者APP，大数据存储把数据发送到数据实验室和互动式可视化平台。
本发明所述步骤(二)(4)中，计算服务实时接收数据，并完成多帧报文合并、窗口缓存、模型计算和预警及报告的发送；
(A)将接收到的多帧报文合并，然后从原始报文数据解析所需要的业务字段信息，包括：
1)BCP报文的电池最高允许充电电流、最高允许充电电压、最高允许温度等；
2)BRM报文的电池类型、额定容量、额定总电压、车辆识别码等；
3)BCL报文的电池充电电压需求、电流需求；
4)BCS报文的电池充电电压测量值、电流测量值、当前荷电状态SOC等；
5)CCS报文的充电桩电压输出值、电流输出值等；
6)BSM报文的最高动力蓄电池温度、最高温度检测点编号、最低动力蓄电池温度、最低温度检测点编号等；
(B)将实时数据流按照一定时间的窗口缓存，包括：过去一定时间窗口的电池检测温度、过去一定时间窗口的充电桩供电电压及电流、过去一定时间窗口的BMS检测电压、电流、SOC等；
(C)根据实时接收的报文数据和窗口缓存数据，及模型配置参数，进行多个模型的计算，模型包括：
升温过快模型：过去2秒升温超过2度；
Figure BDA0003179828230000031
时间观测窗口是2秒，每秒钟4条报文，共计8条报文，N＝0代表最近一条报文，t表示报文中电池温度，如果Temprise_window>＝2，则发出警报；
绝缘漏电：充电桩供电电压及电流，与BMS检测电压电流不一致，且持续时间超过3秒；
volt_ccs表示充电桩供电电压volt_bms表示电池检测电压，当两者不一致时L＝1。L＝(if volt_ccs＝＝volt_bms then 0else 1)；
Figure BDA0003179828230000032
时间观测窗口是3秒，每秒钟4条报文，共计12条报文，N＝0代表最近一条报文，L表示充电桩供电电压与电池检测电压是否一致，如果Leakage_window＝12，则发出警报；
无效充电：BMS检测电流为0，但供电电压不为0，持续时间超过60分钟。
Figure BDA0003179828230000033
Figure BDA0003179828230000034
时间观测窗口是60分钟，每秒钟4条报文，共计60*60*4＝14400条报文，N＝0代表最近一条报文，c表示报文中电池电流，v表示报文中电池电压，如果Current_window＝0并且Volt_window>0，则发出警报；
所述步骤(二)(5)中，存储服务实时接收数据，并将数据存储到文件中，根据参数配置(文件存储的最大行数)进行滚动存储，以充电枪编号加上日期时间戳作为新文件名，历史数据文件，将会定期导入数据库，原始报文转成业务可读数据表和字段，供深入分析挖掘和管理回溯使用。
本发明的有益效果是：将数据低延迟传输和大数据中心超强算力匹配集成，打造可以实时远程监控的信息闭环，消灭信息不对称。采用无共享大规模并行处理方法，将5G数据低延迟传输能力与大数据中心超强算力匹配集成，实现海量充电桩和多个模型的实时数据处理，以及海量物联网终端实时接入的线性扩展、即根据接入终端数量，分配相应云服务计算资源，可保证处理性能不下降。每个接入的物联网终端、充电枪，都对应自己独占的大数据中心云服务资源，即资源不共享，包括接收进程、实时模型计算进程、数据存储进程，其中实时模型计算进程可以是多个，即可配置为一个模型一个进程或一组模型一个进程。实现了线下线上信息的闭环，包括数据的采集、传输、分析、反馈、行动。从充电过程的数据采集，到实时模型计算，并将预警信息和充电报告反馈给充电桩控制系统、充电场站、消费者、大数据监控中心、电动车主机厂商和电池厂商。
采用第二道大数据安全防线，相当于电动车充电安全的云端大脑，可以采集和存储所有数据，可以挖掘分析事故原因和故障模式，可以对全部设备进行模型检测，预先设备健康维护。第二道大数据安全防线的信息闭环，集成了全部设备历史数据和事故的事后分析发现，事中和事前的故障推演和检测，其中的安全知识和发现，可以分享给电动车厂商、电池厂商、充电场站、消费者、及其他第三方机构。第二道大数据安全防线的出现，将充电过程的安全控制，提升到一个非常高的高度水平，避免因为电动车和充电桩的质量问题，意外的恶劣环境问题，让同样事故反复发生，维护全社会对电动车安全使用的信心。第二道大数据安全防线的无共享大规模并行处理方法，可以支持实时监控海量充电桩充电过程，多个模型的实时计算，及时发出预警，让场站管理人员提前实施安全控制，从而降低故障发展成为事故的几率。第二道大数据安全防线的无共享大规模并行处理方法，是新型电力系统的核心数据赋能技术，是海量物流网终端的5G低延迟数据传输、多模型计算、大规模并行处理等技术的集成创新，打通了电动车电池管理系统、充电桩、充电场站、消费者、电动车主机厂商和电池厂商等线上和线下环节，让安全信息闭环，并且可智能的柔性充电。
附图说明
图1是本发明充电桩实时远程监控系统图。
具体实施方式
图1为充电过程实时安全监控系统架构示意图，当然本发明不仅仅局限于这种架构，这里仅仅是为阐述方便。从图1中可以看出，系统的核心思想是“资源不共享”、确保每个终端产生的数据，都由独占资源进行处理，从而支持大规模并行的线性扩展，满足海量充电枪接入的实时处理计算和反馈。
包括下列步骤：
(一)基于充电桩实时远程监控系统，包括边缘端和云端，其中:
边缘端包括充电场站，每个充电场站包括充电桩、充电枪、消费者APP；
云端包括云进程服务组，大数据存储、大数据监控中心和充电场站管理端；各云进程服务组包括监听服务、接收服务、计算服务、存储服务、警报和报告服务；
调度服务：基于充电枪配置参数，对云进程服务组的启停，进行调度管理；
充电场站和云进程服务组可以通过更改配置文件，实现线性扩展增加。
(二)充电桩实时远程监控方法如下：
(1)调度服务根据充电枪配置参数据启动和停止云进程服务组，并监控管理；
(2)充电场站的充电枪物联网采集卡连接云进程服务组的监听服务；
(3)监听服务为每个充电枪连接配置一个专用接收服务；
(4)接收服务负责实时接收和解析数据，并转发给计算服务；
(5)接收服务负责实时接收和解析数据，并转发给存储服务；
(6)计算服务进行模型计算，当超过阀值或匹配故障模式则发出预警，当充电过程结束时，发出本次充电报告；
(7)警报和报告服务进程，接收计算服务发送的警报和报告，发送给大数据监控中心和充电场站管理端；
(8)警报和报告服务进程，接收计算服务发送的充电报告，发送给消费者；
(9)警报和报告服务进程，接收计算服务发送的充电终止警报或柔性充电指令，发送给充电桩控制系统，进行柔性充电，或者立即停止充；
(10)存储服务实时接收到数据，并统一大数据存储；
(三)、在充电过程结束时，生成本次充电的报告和电池健康评估信息，并由警报和报告进程转发给大数据监控中心和充电场管理端、消费者APP，大数据存储把数据发送到数据实验室和互动式可视化平台。
在上述步骤(2)和(3)中，是充电桩充电过程中，实时采集充电桩和BMS产生的CAN27930报文。一个充电枪每秒钟产生报文可达到64条以上，一个小时23万条以上。充电桩上的采集器将CAN报文转成以太网套接字报文，并通过充电桩的5G终端，发送到云端。
在上述步骤(4)和(5)，是云进程服务组的接收服务，实时接收所有充电枪的报文数据，并转发给实时计算服务和存储服务，计算服务和存储服务，会同步处理实时采集的数据。
在上述步骤(5)后，存储服务实时接收数据，并将数据存储到文件中，根据参数配置(文件存储的最大行数)进行滚动存储，以充电枪编号加上日期时间戳作为新文件名，历史数据文件，将会定期导入数据库，原始报文转成业务可读数据表和字段，供深入分析挖掘和管理回溯使用；
在上述步骤(4)后，计算服务实时接收数据，并完成多帧报文合并、窗口缓存、模型计算和预警及报告的发送；
(A)将接收到的多帧报文合并(包括BRM、BCP、BCS等报文)，然后从原始报文数据解析所需要的业务字段信息，包括：
1)BCP报文的电池最高允许充电电流、最高允许充电电压、最高允许温度等；
2)BRM报文的电池类型、额定容量、额定总电压、车辆识别码等；
3)BCL报文的电池充电电压需求、电流需求；
4)BCS报文的电池充电电压测量值、电流测量值、当前荷电状态SOC等；
5)CCS报文的充电桩电压输出值、电流输出值等；
6)BSM报文的最高动力蓄电池温度、最高温度检测点编号、最低动力蓄电池温度、最低温度检测点编号等；
(B)将实时数据流按照一定时间的窗口缓存，包括：过去一定时间窗口的电池检测温度、过去一定时间窗口的充电桩供电电压及电流、过去一定时间窗口的BMS检测电压、电流、SOC等；
(C)根据实时接收的报文数据和窗口缓存数据，及模型配置参数，见表1，进行多个模型的计算；
表1升温过快、无效充电、绝缘漏电模型参数表
参数名称 参数取值 说明
升温过快模型计算周期 1 单位秒，每隔1秒计算一次
升温过快窗口时间 2 2秒的时间内，温度上升
升温过快阀值 2 温度，上升的温度是2度
无效充电模型计算周期 3 单位秒，每隔3秒计算一次
无效充电窗口时间 1800 单位秒，每隔30分钟计算一次
绝缘漏电模型计算周期 2 单位秒，每隔2秒计算一次
绝缘漏电窗口时间 3 单位秒，每隔3秒计算一次
模型包括：
升温过快模型：过去2秒升温超过2度；
Figure BDA0003179828230000071
时间观测窗口是2秒，每秒钟4条报文，共计8条报文，N＝0代表最近一条报文，t表示报文中电池温度，如果Temprise_window>＝2，则发出警报；
绝缘漏电：充电桩供电电压及电流，与BMS检测电压电流不一致，且持续时间超过3秒；
volt_ccs表示充电桩供电电压volt_bms表示电池检测电压，当两者不一致时L＝1。L＝(if volt_ccs＝＝volt_bms then 0else 1)；
Figure BDA0003179828230000072
时间观测窗口是3秒，每秒钟4条报文，共计12条报文，N＝0代表最近一条报文，L表示充电桩供电电压与电池检测电压是否一致，如果Leakage_window＝12，则发出警报；
无效充电：BMS检测电流为0，但供电电压不为0，持续时间超过60分钟。
Figure BDA0003179828230000073
Figure BDA0003179828230000074
时间观测窗口是60分钟，每秒钟4条报文，共计60*60*4＝14400条报文，N＝0代表最近一条报文，c表示报文中电池电流，v表示报文中电池电压，如果Current_window＝0并且Volt_window>0，则发出警报。
在充电过程结束时，生成本次充电的报告和电池健康评估信息，并由报告进程转发给大数据监控中心和充电场管理端、消费者APP；充电报告包括本次充电基本情况摘要信息、温度曲线、电压、电流、及SOC曲线，还有电池健康的报警信息，及电池主动温度管理程度指标；大数据存储把数据发送到数据实验室和互动式可视化平台，以供后续研究分析使用。

Claims (2)

1.一种海量充电桩实时远程监控方法，其特征在于，包括下列步骤：
(一)基于充电桩实时远程监控系统，包括边缘端和云端，其中:
边缘端包括充电场站，每个充电场站包括充电桩、充电枪、消费者APP；
云端包括云进程服务组，大数据存储、大数据监控中心和充电场站管理端；各云进程服务组包括监听服务、接收服务、计算服务、存储服务、警报和报告服务；
调度服务：基于充电枪配置参数，对云进程服务组的启停，进行调度管理；
(二)充电桩实时远程监控方法如下：
(1)调度服务根据充电枪配置参数据启动和停止云进程服务组，并监控管理；
(2)充电场站的充电枪物联网采集卡连接云进程服务组的监听服务；
(3)监听服务为每个充电枪连接配置一个专用接收服务；
(4)接收服务负责实时接收和解析数据，并转发给计算服务；
其中计算服务实时接收数据，并完成多帧报文合并、窗口缓存、模型计算和预警及报告的发送；
(A)将接收到的多帧报文合并，然后从原始报文数据解析所需要的业务字段信息，包括：
1)BCP报文的电池最高允许充电电流、最高允许充电电压、最高允许温度；
2)BRM报文的电池类型、额定容量、额定总电压、车辆识别码；
3)BCL报文的电池充电电压需求、电流需求；
4)BCS报文的电池充电电压测量值、电流测量值、当前荷电状态SOC；
5)CCS报文的充电桩电压输出值、电流输出值；
6)BSM报文的最高动力蓄电池温度、最高温度检测点编号、最低动力蓄电池温度、最低温度检测点编号；
(B)将实时数据流按照预设时间窗口缓存，包括：过去预设时间窗口的电池检测温度、过去预设时间窗口的充电桩供电电压及电流、过去预设时间窗口的BMS检测电压、电流、SOC；
(C)根据实时接收的报文数据和窗口缓存数据，及模型配置参数，进行多个模型的计算，模型包括：
升温过快模型：过去2秒升温超过2度；
Figure FDA0003641946950000021
时间观测窗口是2秒，每秒钟4条报文，共计8条报文，t0代表最近一条报文中电池温度，t表示报文中电池温度，如果Temprise_window>＝2，则发出警报；
绝缘漏电模型：充电桩供电电压及电流，与BMS检测电压电流不一致，且持续时间超过3秒；
volt_ccs表示充电桩供电电压，volt_bms表示电池检测电压，当两者不一致时L＝1，L＝(if volt_ccs＝＝volt_bms then 0else 1)；
Figure FDA0003641946950000022
时间观测窗口是3秒，每秒钟4条报文，共计12条报文，p＝0代表最近一条报文，L表示充电桩供电电压与电池检测电压是否一致，如果Leakage_window＝12，则发出警报；
无效充电模型：BMS检测电流为0，但供电电压不为0，持续时间超过60分钟；
Figure FDA0003641946950000023
Figure FDA0003641946950000024
时间观测窗口是60分钟，每秒钟4条报文，共计60*60*4＝14400条报文，q＝0代表最近一条报文，c表示报文中电池电流，v表示报文中电池电压，如果Current_window＝0并且Volt_window>0，则发出警报；
(5)接收服务负责实时接收和解析数据，并转发给存储服务；
(6)计算服务进行模型计算，将结果发给警报和报告，内容包括当超过阈值或匹配故障模式则发出预警，当充电过程结束时，发出本次充电报告；
(7)警报和报告服务进程，接收计算服务发送的警报和报告，发送给大数据监控中心和充电场站管理端；
(8)警报和报告服务进程，接收计算服务发送的充电报告，发送给消费者；
(9)警报和报告服务进程，接收计算服务发送的充电终止警报或柔性充电指令，发送给充电桩控制系统；进行柔性充电，或者立即停止充电；
(10)存储服务实时接收到数据，并统一大数据存储；
(三)在充电过程结束时，生成本次充电的报告和电池健康评估信息，并由警报和报告进程转发给大数据监控中心和充电场管理端、消费者APP，大数据存储把数据发送到数据实验室和互动式可视化平台。
2.根据权利要求1所述的一种海量充电桩实时远程监控方法，其特征在于：所述步骤(二)(5)中，存储服务实时接收数据，并将数据存储到文件中，根据文件存储的最大行数进行滚动存储，以充电枪编号加上日期时间戳作为新文件名，历史数据文件，将会定期导入数据库，原始报文转成业务可读数据表和字段，供深入分析挖掘和管理回溯使用。
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