CN114643894A - 一种基于数据检索的智能充电桩高负荷用电故障预警系统 - Google Patents

一种基于数据检索的智能充电桩高负荷用电故障预警系统 Download PDF

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CN114643894A CN202210376079.2A CN202210376079A CN114643894A CN 114643894 A CN114643894 A CN 114643894A CN 202210376079 A CN202210376079 A CN 202210376079A CN 114643894 A CN114643894 A CN 114643894A
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Abstract

本发明的一种基于数据检索的智能充电桩高负荷用电故障预警系统，其特征在于，包括，智能充电桩；数据检测组件；数据分析组件；数据传输组件；数据控制组件；智能充电桩设置有M个充电孔,M取值为8‑10；所述数据检测组件用于检测智能充电桩的总充电功率及单个充电孔的充电功率；数据分析组件用于分析智能充电桩的数据；数据传输组件用于传输智能充电桩的数据；数据控制组件用于控制系统的数据。可以解决现有技术方案中难以对智能充电桩整体功率进行控制而同时确保多个电动车可以高效充电的技术问题。

Description

一种基于数据检索的智能充电桩高负荷用电故障预警系统
技术领域
本发明属于汽车充电运营管理技术领域，涉及智能充电桩高负荷用电故障预警技术，具体涉及一种基于数据检索的智能充电桩高负荷用电故障预警系统。
背景技术
随着城市规模的不断扩大，电动车(电动自行车、电动汽车等)的保有量不断增多，人们对于出行的需求也持续上涨。而电动车由于具有充电需求，其需要频繁且长时间的充电，才能够保证用户的日常出行、通勤。但是对于电动车的智能充电桩而言，不同的电动车具有不同的充电功率，且由于智能充电桩较少而电动车的充电需求很多，虽然电动智能充电桩随即部署在城市的各个地点、场所中，但由于相比于传统内燃机汽车，电动汽车的保有量在市场上依旧比较少。因此，目前电动汽车的充电费用依旧较高，而且对于智能充电桩运营企业而言，智能充电桩的部署不仅要耗费大量的人力物力，据相关资料显示，一个普通桩的成本均价在5千-2万人民币，一个快充桩成本普遍超过10万。因此现有的方案中往往会采用“复用”的形式，即在一个智能充电桩上设置有多个充电孔，以满足人们的充电需求。
但是，对于智能充电桩运营企业而言，多个充电孔无疑要考虑智能充电桩的负荷问题，当智能充电桩超过其负荷时，往往会伴随着电压、电流的减弱，不仅会影响整个智能充电桩上所有正在充电的电动车安全，甚至会引起安全风险，例如因智能充电桩超负荷运作而引起的电力安全以及火灾等。为此，设计一种基于数据检索的智能充电桩高负荷用电故障预警系统是非常有必要的。
发明内容
为解决上述现有技术问题，本发明提供一种基于数据检索的智能充电桩高负荷用电故障预警系统。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：
提供一种基于数据检索的智能充电桩高负荷用电故障预警系统，其特征在于，包括，
智能充电桩；
数据检测组件；
数据分析组件；
数据传输组件；
数据控制组件；
其中，智能充电桩设置有M个充电孔,M取值为8-10；
其中，所述数据检测组件用于检测智能充电桩的总充电功率Wwh及单个充电孔的充电功率Ws＝{W1,W2,..,Wk,..,Wn}，Wn表示第n个充电孔的充电功率；
其中，数据分析组件用于分析智能充电桩的数据；
其中，数据传输组件用于传输智能充电桩的数据；
其中，数据控制组件用于控制系统的数据。
优选的，数据可视化组件；
其中，数据可视化组件用于将数据检测组件采集的数据转化为图或/和表的形式，并将图或/和表输出到终端显示出来。
优选的，智能充电桩的总充电功率Wwh不低于阈值μ时，即：
Wwh≥μ (1)
在第s时刻，找到功耗开销从大到小排列的前m(m<M)个充电孔，对这m个充电孔的功耗进行功耗限制。
优选的，当单个充电孔充的平均充电功率WA不低于阈值μ1时，即：
WA≥μ1 (2)
在第s时刻，找到功耗开销从大到小排列的前m(m<M)个充电孔，对这m个充电孔的功耗进行功耗限制。
优选的，排序算法可对单个充电孔的充电功率Ws＝{W1,W2,..,Wk,..,Wn}进行排序。
优选的，所述功耗限制包括减弱电流或/和减小电压。
优选的，排序算法的方法步骤包括：
S1：原始充电功率Ws＝{W1,W2,..,Wk,..,Wn}，对Ws中一组数据进行比较工作；
其中，所述一组数据为两个相邻数据；
其中，所述比较工作中，若一组数据中前一个数据大于后一个数据，
Wi-1>Wi (3)
则将Wi-1和Wi的位置进行交换，即由(4)变换为(5)所示：
{W1,W2,..,Wi-1,Wi,..Wk,..,Wn} (4)
{W1,W2,..,Wi,Wi-1,..Wk,..,Wn} (5)
从左到右依次对序列中第1组到第(n-1)组数据进行比较工作；
其中，第j组数据表示序列中从左到右处于第j个位置与第(j+1)个位置的两个相邻数据；
S2：从序列中的第1组数据(假设此时第1个数据为Wj)开始进行比较工作；
从左到右依次对序列中第1组到第(n-2)组数据进行比较工作；
S3：重复执行步骤S2；
每次重复步骤S2时，减少上一次步骤S2最后一组数据的比较工作；
直到重复执行步骤S2时，只对第1组数据进行比较工作，表示所有数据都比较完，即可得到排序后的序列W′s。
优选的，m取值为3-5。
优选的，当第s+T时刻，T为限额调整时间，智能充电桩总充电功率Wwh不超过阈值的85％时，
Wwh≤85％μ (6)
解除该m个充电孔的功耗限制。
优选的，当第s+T时刻，T为限额调整时间，智能充电桩总充电功率WA不超过阈值的μ1的90％时，
WA≤90％μ1 (7)
解除该m个充电孔的功耗限制。
优选的，检测时刻s+dt的充电功耗序列Ws＝{W1,W2,..,Wk,..,Wn}；
其中，dt为时间间隔；
用排序算法查找功耗开销从大到小排列的前m个充电孔，对其功耗进行限制，同时解除其余充电孔的功耗限制。
优选的，限额调整时间T为40min-60min。
优选的，时间间隔dt为10min-30min。
本发明的有益效果体现在，提供一种基于数据检索的智能充电桩高负荷用电故障预警系统。该系统主要基于硬件数据收集以及软件算法控制来完成整个智能充电桩项目，在硬件层面上，需要有中央处理器、电路监控组件、电路分析组件以及电路调控组件的配合，而基于数据检索的充电孔功率分析算法则基于排序算法以及推荐算法，可以让电路调控组件及时将大电流、大功率的电动车进行有效的限额，以满足智能充电桩整体的功率不会超过负荷，同时也采用循环查询的方法，动态地对不同的充电孔进行限额，以使得所有的电动车都可以得到有效的充电。可以解决现有技术方案中难以对智能充电桩整体功率进行控制而同时确保多个电动车可以高效充电的技术问题。在本发明的技术支持下，既可以使得智能充电桩整体功率不会超过限制额度，避免了不安全因素的产生，同时可以满足多个电动车的充电需求。
附图说明：
图1示出了智能充电桩的实施方式之一；
图2示出了智能充电桩的数据检测组件与数据可视化组件的示意图；
图3示出了排序算法流程图；
图4示出了基于数据检索的智能充电桩高负荷用电故障预警系统工作流程图；
图5示出了基于数据检索的智能充电桩高负荷用电故障预警系统总框架示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-5所示，本发明提供的具体实施例如下：
实施例1：
一种基于数据检索的智能充电桩高负荷用电故障预警系统，其特征在于，包括，
智能充电桩；
数据检测组件；
数据分析组件；
数据传输组件；
数据控制组件；
其中，智能充电桩设置有M个充电孔,M取值为8-10；
其中，所述数据检测组件用于检测智能充电桩的总充电功率Wwh及单个充电孔的充电功率Ws＝{W1,W2,..,Wk,..,Wn}，Wn表示第n个充电孔的充电功率；
其中，数据分析组件用于分析智能充电桩的数据，包括对电流数据、电压数据、充电功率等进行分析；
其中，数据传输组件用于传输智能充电桩的数据，包括传输检测数据以及传输控制信号等；
其中，数据控制组件用于控制系统的数据。
在现有的技术中，由于缺乏相应的充电桩高负荷预警分析系统，出于安全因素考虑，因此一个充电桩上最多安置2-3个充电孔，通常只能同时为1-2辆电动车进行充电。对于用户而言，对充电孔的需求远不止2-3个，1个充电桩可以提供更多的充电孔，用户到一个充电地点等待充电的时间更短，成功充上电的概率更大。增加充电孔的个数不仅可以提升充电桩的使用效率，将充电桩最大化利用，也增加用户的体验感。而对于运营企业而言，在有限的空间内安置更多的充电孔，无疑会带来更多的经济效益。
在本实施例中，如图1所示为智能充电桩示意图之一，该智能充电桩中安置有多个充电孔，设计长宽高在2m×1m×1m的智能充电桩上，设置有10个充电孔，每个充电孔为正方形，长宽分别为15cm×15cm，分为两列进行排布，左右进行对称，每两个充电孔上下间距为20cm，左右间距为50cm，该方法增加了智能充电桩的空间利用率，可以同时满足给多辆车进行充电的需求，有效提高企业收益。
实施例2：
数据可视化组件；
其中，数据可视化组件用于将数据检测组件采集的数据转化为图或/和表的形式，并将图或/和表输出到终端显示出来。
由于充电桩充电孔的增加，充电桩的功耗大幅度增加，当充电桩超过其负荷时，往往会伴随着电压、电流的增加，不仅会影响整个充电桩上所有正在充电的电动车，甚至更会引起安全风险，如果没有对充电桩进行监控、及时进行功耗限定。极易因充电桩超负荷运作而引起的电力安全事故以及火灾等危险事故。而且充电桩大多处于城市中心，还有部分充电桩位于地下车库，充电桩的周围环境十分复杂，一旦由于充电桩超负荷引发的安全事故，后果不堪设想。
在本实施例中，数据检测单元与数据可视化单元示意图如图2所示，而为了实现对该智能充电桩功率的监测以及为监管人员提供人性化的展示界面，本方案中的智能充电桩内部设置有电压数据检测单元、电流数据检测单元以及充电功率数据检测单元，充电功率数据检测单元可以采集智能充电桩的整体充电功率Wwh以及各个单独充电口的充电功率Ws。同时，这些数据可以被传递给数据可视化单元，智能充电桩管理人员可以以图或/和表的形式查看智能充电桩的实时动态数据，从而保证能够及时监测智能充电桩的异常情况。
实施例3：
智能充电桩的总充电功率Wwh不低于阈值μ时，即：
Wwh≥μ (1)
在第s时刻，找到功耗开销从大到小排列的前m(m<M)个充电孔，对这m个充电孔的功耗进行功耗限制。
当单个充电孔充的平均充电功率WA不低于阈值μ1时，即：
WA≥μ1 (2)
在第s时刻，找到功耗开销从大到小排列的前m(m<M)个充电孔，对这m个充电孔的功耗进行功耗限制。
目前对于多孔充电桩不能针对每个充电孔的充电功率进行缩放，并且无法做到对每个充电孔的功率数据采集并分析。如果不能对每个充电孔的功率数据采集并分析，就无法保证充电桩的安全使用。
在本实施例中，本方案的智能充电桩为多孔式设计，对于这种多充电孔的智能充电桩而言，为了实现这样的功能，本方案基于数据检索的充电孔功率分析算法来对各个充电孔的充电功率进行分析，分析方法包括：第一，当总充电功率Wwh不低于阈值μ时，找到功耗开销从大到小排列的前m(m<M)个充电孔，对这m个充电孔的功耗进行功耗限制。第二，当单个充电孔充的平均充电功率WA不低于阈值μ1时，找到功耗开销从大到小排列的前m(m<M)个充电孔，对这m个充电孔的功耗进行功耗限制。根据不同的情况，从而采取相应的措施，例如限制该充电孔的电流输入或者降低该充电孔的电压，以降低其功率。
实施例4：
排序算法可对单个充电孔的充电功率Ws＝{W1,W2,..,Wk,..,Wn}进行排序。
所述功耗限制包括减弱电流或/和减小电压。
排序算法的方法步骤包括：
S1：原始充电功率Ws＝{W1,W2,..,Wk,..,Wn}，对Ws中一组数据进行比较工作；
其中，所述一组数据为两个相邻数据；
其中，所述比较工作中，若一组数据中前一个数据大于后一个数据，
Wi-1>Wi (3)
则将Wi-1和Wi的位置进行交换，即由(4)变换为(5)所示：
{W1,W2,..,Wi-1,Wi,..Wk,..,Wn} (4)
{W1,W2,..,Wi,Wi-1,..Wk,..,Wn} (5)
从左到右依次对序列中第1组到第(n-1)组数据进行比较工作；
其中，第j组数据表示序列中从左到右处于第j个位置与第(j+1)个位置的两个相邻数据；
S2：从序列中的第1组数据(假设此时第1个数据为Wj)开始进行比较工作；
从左到右依次对序列中第1组到第(n-2)组数据进行比较工作；
S3：重复执行步骤S2；
每次重复步骤S2时，减少上一次步骤S2最后一组数据的比较工作；
直到重复执行步骤S2时，只对第1组数据进行比较工作，表示所有数据都比较完，即可得到排序后的序列W′s。
m取值为3-5。
在本实施例中，首先，对于系统中数据检测组件采集到的充电孔功率Ws＝{W1,W2,..,Wk,..,Wn}，由于充电功率是在短时间内波动的变量，因此，本方案中采用某一时刻s的数据，对于该时刻的数据进行分析。如果要对于智能充电桩进行高功率输出缩放，首先要解决的是找到功耗较高的充电孔，本方案中，首先借助于冒泡排序算法来对这些充电孔功率数据进行排序，以寻找到其中功耗占比最大的前m个充电孔，在本方案中，经测试，当m的数值波动在[3,5]之间时有较好的效果。
实施例5：
当第s+T时刻，T为限额调整时间，智能充电桩总充电功率Wwh不超过阈值的85％时，
Wwh≤85％μ (6)
解除该m个充电孔的功耗限制。
当第s+T时刻，T为限额调整时间，智能充电桩总充电功率WA不超过阈值的μ1的90％时，
WA≤90％μ1 (7)
解除该m个充电孔的功耗限制。
虽然检测出s时刻充电功率较大的充电孔，并对充电功率从大到小排列前m个充电孔进行功耗限制，则意味着该充电孔用户的充电功率被限制。一个用户在进行充电时，长时间对该用户进行功耗限制会延长该用户的充电时长。当两辆车A、B来充电，A车辆的充电孔被功耗限制，会出现一种情况：A车辆、B车辆同一时刻开始充电，最后B车辆比A车辆先完成充电；另一种情况：A车辆比B车辆先充电，最后B车辆比A车辆先完成充电。即使用户心理明白每个车的电池容量不同，但是也会存在直观上的心理落差，感觉没有受到公平对待，这种类似的情况会给A车辆的用户带来非常不好的体验。对充电孔进行功耗限制一定时间后，该充电孔的充电功率会被降下来，达到正常充电功率范围，此时，就没必要再对该充电孔进行功耗限制。
在本实施例中，当第s+T时刻，T为限额调整时间，有两种情况可以解除充电孔的功耗限制。第一，智能充电桩总充电功率Wwh不超过阈值的85％时，则解除该m个充电孔的功耗限制。第二，智能充电桩总充电功率WA不超过阈值的μ1的90％时，则解除该m个充电孔的功耗限制，直到下一次检测异常再对智能充电桩进行功耗限制。
实施例6：
检测时刻s+dt的充电功耗序列Ws＝{W1,W2,..,Wk,..,Wn}；
其中，dt为时间间隔；
用排序算法查找功耗开销从大到小排列的前m个充电孔，对其功耗进行限制，同时解除其余充电孔的功耗限制。
尽管系统检测到了功耗较大的充电孔，并对功耗开销从大到小排列的前m个充电孔，对其功耗进行限制。被限制的充电孔经过一段时间功耗被降下来，会出现低于平均充电水平，进而导致充电时间加长，时间增加并不是用户希望看到的。如果一直对这些充电孔进行功耗限制，则会导致使用这些充电孔的用户体验感极为不好。
因此，本方案中提出了循环限额的方式，具体为：在时刻s，检测时刻s的充电功耗序列；运用排序算法查找功耗占比最大的前m个充电孔，对其功耗进行限制。到时刻s+dt时，检测时刻s+dt的充电功耗序列；运用排序算法查找功耗占比最大的前m个充电孔，对其功耗进行限制，同时解除其余充电孔的功耗限制。通过这样的方式，即可满足使得智能充电桩整体功耗或/与单个充电孔平均功耗不超标，同时也可以满足所有电动车的充电需求。
实施例7：
限额调整时间T为40min-60min。
在本实施例中，长时间对该用户进行功耗限制会延长该用户的充电时长，给用户带来不好的体验感。而且对充电孔进行功耗限制一定时间后，该充电孔的充电功率会被降到正常充电功率范围，本发明的限额调整时间T设为40min-60min，在现实充电过程中，从s时刻开始进行功耗限制，以T为一个限额调整周期，如果经过T后，充电孔的充电功率没有低于规定的数值，则不解除该充电孔的功耗限制。大多数充电孔的充电功率经过40min-60min后会被降到低于规定的数值，此时，没必要对该充电孔进行限额，解除该充电孔的功耗限制可以均衡用户的充电时间。
实施例8：
时间间隔dt为10min-30min。
在本实施例中，可以选择10min、20min或者30min来作为循环的时间间隔。对于时刻s+dt所找到的新序列，依旧查找功耗占比最大的前m个充电孔，对其功耗进行限制，同时解除其余充电孔的功耗限制。通过这样的方式，即可满足既使得智能充电桩整体功耗不超标，同时也可以满足所有电动车的充电需求。
在本发明的实施例的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“坚直”、“水平”、“中心”、“顶”、“底”、“顶部”、“底部”、“内”、“外”、“内侧”、“外侧”等指示的方位或位置关系。
在本发明的实施例的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“组装”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本发明的实施例的描述中，具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
在本发明的实施例的描述中，需要理解的是，“-”和“～”表示的是两个数值之同的范围，并且该范围包括端点。例如:“A-B”表示大于或等于A，且小于或等于B的范围。“A～B”表示大于或等于A，且小于或等于B的范围。
在本发明的实施例的描述中，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (13)

1.一种基于数据检索的智能充电桩高负荷用电故障预警系统，其特征在于，包括，
智能充电桩；
数据检测组件；
数据分析组件；
数据传输组件；
数据控制组件；
其中，智能充电桩设置有M个充电孔,M取值为8-10；
其中，所述数据检测组件用于检测智能充电桩的总充电功率Wwh及单个充电孔的充电功率Ws＝{W1,W2,..,Wk,..,Wn}，Wn表示第n个充电孔的充电功率；
其中，数据分析组件用于分析智能充电桩的数据；
其中，数据传输组件用于传输智能充电桩的数据；
其中，数据控制组件用于控制系统的数据。
2.根据权利要求1所述的一种基于数据检索的智能充电桩高负荷用电故障预警系统，其特征在于，
数据可视化组件；
其中，数据可视化组件用于将数据检测组件采集的数据转化为图或/和表的形式，并将图或/和表输出到终端显示出来。
3.根据权利要求2所述的一种基于数据检索的智能充电桩高负荷用电故障预警系统，其特征在于，
智能充电桩的总充电功率Wwh不低于阈值μ时，即：
Wwh≥μ (1)
在第s时刻，找到功耗开销从大到小排列的前m(m<M)个充电孔，对这m个充电孔的功耗进行功耗限制。
4.根据权利要求2所述的一种基于数据检索的智能充电桩高负荷用电故障预警系统，其特征在于，
当单个充电孔充的平均充电功率WA不低于阈值μ1时，即：
WA≥μ1 (2)
在第s时刻，找到功耗开销从大到小排列的前m(m<M)个充电孔，对这m个充电孔的功耗进行功耗限制。
5.根据权利要求3或4所述的一种基于数据检索的智能充电桩高负荷用电故障预警系统，其特征在于，
排序算法可对单个充电孔的充电功率Ws＝{W1,W2,..,Wk,..,Wn}进行排序。
6.根据权利要求5所述的一种基于数据检索的智能充电桩高负荷用电故障预警系统，其特征在于，
所述功耗限制包括减弱电流或/和减小电压。
7.根据权利要求6所述的一种基于数据检索的智能充电桩高负荷用电故障预警系统，其特征在于，
排序算法的方法步骤包括：
S1：原始充电功率Ws＝{W1,W2,..,Wk,..,Wn}，对Ws中一组数据进行比较工作；
其中，所述一组数据为两个相邻数据；
其中，所述比较工作中，若一组数据中前一个数据大于后一个数据，
Wi-1>Wi (3)
则将Wi-1和Wi的位置进行交换，即由(4)变换为(5)所示：
{W1,W2,..,Wi-1,Wi,..Wk,..,Wn} (4)
{W1,W2,..,Wi,Wi-1,..Wk,..,Wn} (5)
从左到右依次对序列中第1组到第(n-1)组数据进行比较工作；
其中，第j组数据表示序列中从左到右处于第j个位置与第(j+1)个位置的两个相邻数据；
S2：从序列中的第1组数据(假设此时第1个数据为Wj)开始进行比较工作；
从左到右依次对序列中第1组到第(n-2)组数据进行比较工作；
S3：重复执行步骤S2；
每次重复步骤S2时，减少上一次步骤S2最后一组数据的比较工作；
直到重复执行步骤S2时，只对第1组数据进行比较工作，表示所有数据都比较完，即可得到排序后的序列W′s。
8.根据权利要求7所述的一种基于数据检索的智能充电桩高负荷用电故障预警系统，其特征在于，
m取值为3-5。
9.根据权利要求8所述的一种基于数据检索的智能充电桩高负荷用电故障预警系统，其特征在于，
当第s+T时刻，T为限额调整时间，智能充电桩总充电功率Wwh不超过阈值的85％时，
Wwh≤85％μ (6)
解除该m个充电孔的功耗限制。
10.根据权利要求8所述的一种基于数据检索的智能充电桩高负荷用电故障预警系统，其特征在于，
当第s+T时刻，T为限额调整时间，智能充电桩总充电功率WA不超过阈值的μ1的90％时，
WA≤90％μ1 (7)
解除该m个充电孔的功耗限制。
11.根据权利要求8所述的一种基于数据检索的智能充电桩高负荷用电故障预警系统，其特征在于，
检测时刻s+dt的充电功耗序列Ws＝{W1,W2,..,Wk,..,Wn}；
其中，dt为时间间隔；
用排序算法查找功耗开销从大到小排列的前m个充电孔，对其功耗进行限制，同时解除其余充电孔的功耗限制。
12.根据权利要求9或10所述的一种基于数据检索的智能充电桩高负荷用电故障预警系统，其特征在于，
限额调整时间T为40min-60min。
13.根据权利要求11所述的一种基于数据检索的智能充电桩高负荷用电故障预警系统，其特征在于，
时间间隔dt为10min-30min。
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