CN116923188A - 一种新能源车的充电保护系统 - Google Patents

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charging pile
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吴晓华
顾翔飞
王雪
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Nupt Institute Of Big Data Research At Yancheng
Nanjing University of Posts and Telecommunications
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Abstract

本发明提供了一种新能源车的充电保护系统，包括：蓄电池监测模块，用于获取蓄电池的第一类状态信息；充电桩监测模块，用于获取充电桩的第二类状态信息；异常保护模块，用于根据所述第一类状态信息和所述第二类状态信息对充电状态进行分析，并根据分析结果在蓄电池或充电桩出现异常情况时根据异常情况的类型提供充电保护措施。本发明通过同时分析集蓄电池端以及充电桩端的状态信息，对来自两个对象的异常情况进行确定，并同时分别在蓄电池端和充电桩端提供充电保护措施，提高了异常情况的检测范围以及充电保护措施的灵敏程度。

Description

一种新能源车的充电保护系统
技术领域
本发明涉及大数据智能分析技术领域，特别涉及本发明提供的一种新能源车的充电保护系统。
背景技术
随着新能源车技术的不断发展，新能源车采用非常规的车用燃料作为动力来源(主流的新能源车往往采用电力能源)，综合车辆的动力控制和驱动方面的先进技术，形成的技术原理先进、具有新技术、新结构的汽车，因为技术相对简单成熟，只要有电力供应的地方都能够充电，所以新能源车得到广大消费者的肯定。
但是随着新能源车的普及，经常出现新能源车辆在充电过程中由于电池老化、充电电压或电流过大所引发的火灾事故，为人民群众的生命财产带来极大的威胁，所以急需要一种新能源车的充电保护系统来对新能源车的充电行为进行保护。
发明内容
本发明提供的一种新能源车的充电保护系统，用于解决背景技术中所提到的问题。
本发明提供一种新能源车的充电保护系统，包括：
蓄电池监测模块，用于获取蓄电池的第一类状态信息；
充电桩监测模块，用于获取充电桩的第二类状态信息；
异常保护模块，用于根据所述第一类状态信息和所述第二类状态信息对充电状态进行分析，并根据分析结果在蓄电池或充电桩出现异常情况时根据异常情况的类型提供充电保护措施。
优选的，所述蓄电池监测模块包括：
第一连接检测单元，用于在蓄电池端检测蓄电池与充电桩的第一连接状态；
温度监测单元，用于监测蓄电池的温度变化状态信息；
充电监测单元，用于监测蓄电池在充电时的充电电压信息、充电电流信息；
电量监测单元，用于监测蓄电池的剩余电量信息；
蓄电池参数检测单元，用于获取蓄电池的多项蓄电池参数；
第一类状态信息生成单元，用于将所述第一连接状态、温度变化状态信息、所述充电电压信息、所述充电电流信息、所述剩余电量信息、所述蓄电池参数进行整合得到第一类状态信息。
优选的，所述充电桩监测模块包括：
第二连接检测单元，用于在充电桩端检测充电桩与蓄电池的第二连接状态；
放电监测单元，用于监测充电桩输出的放电电压信息、放电电流信息；
充电桩参数监测检测单元，用于获取充电桩的多项充电桩参数；
第二类状态信息生成单元，用于将所述第二连接状态、所述放电电压信息、所述放电电流信息、所述充电桩参数进行整合得到第二类状态信息。
优选的，所述异常保护模块包括：
蓄电池端分析单元，用于根据所述第一类状态信息和所述第二类状态信息对充电状态进行分析，确定蓄电池和充电桩是否出现异常情况，并在蓄电池或充电桩出现异常情况时在蓄电池端执行充电保护措施；
充电桩端分析单元，用于根据所述第一类状态信息和所述第二类状态信息对充电状态进行分析，确定蓄电池和充电桩是否出现异常情况，并在蓄电池或充电桩出现异常情况时在充电桩端执行充电保护措施；
云端辅助分析单元，用于在云端将所述第一类状态信息进行跨时间段的同比以及将所述第二类状态信息进行跨对象的环比，确定蓄电池或充电桩所出现的异常情况并根据异常情况的类型确定并下发对应的充电保护措施，最后将保护措施执行后的充电过程中蓄电池和充电桩的状态变化情况进行记录。
优选的，所述蓄电池端分析单元执行以下操作：
确定所述蓄电池与所述充电桩之间是否已实现电性连接，若已实现电性连接，则通过所述蓄电池与所述充电桩之间预设的线性通信线路获取所述第二类状态信息；
根据所述第二类状态信息确定充电桩的型号，并确定该型号的充电桩是否与该新能源车辆存在互通的充电协议；
若存在互通的充电协议，则向所述充电桩发出该种充电协议所对应的充电方式的充电请求；
若不存在互通的充电协议，则按照常规的充电方式继续进行充电；
在充电过程中，根据所述第一类状态信息确定蓄电池实时的温度信息以及电池形变状态，若温度高于预设值或电池开始发生形变则在蓄电池端进行断电处理；
在充电过程中，根据所述第一类状态信息确定蓄电池实时的充电电流，若所述充电电流高于预设的标准充电电流，则确定高出的电流差并通过所述线性通信线路向充电桩发出电流降低请求信息。
优选的，所述充电桩端分析单元执行以下操作：
确定所述充电桩与所述蓄电池之间是否已实现电性连接，若已实现电性连接，则通过所述充电桩与所述蓄电池之间预设的线性通信线路获取所述第一类状态信息；
接收所述蓄电池端分析单元所发送的充电请求，根据所述充电请求查找预先存储的对应的充电方式并执行；
在充电过程中，根据所述第一类状态信息确定蓄电池实时的温度信息以及电池形变状态，若温度高于预设值或电池开始发生形变则在充电桩端进行断电处理；
在充电过程中，根据所述第二类状态信息确定充电桩的实测放电电流，将所述实测放电电流与蓄电池充电需要的标准放电电流进行比较确定电流差值，当所述电流差值大于预设值时则在充电桩端进行断电处理；
在充电过程中，若接收到蓄电池发出的电流降低请求信息，则按照电流降低请求信息中的电流差对输出的放电电流进行降低。
优选的，所述云端辅助分析单元包括：
同比分析子单元，用于根据该蓄电池的充电历史信息对本次充电过程中电量增长曲线进行预测，并将该蓄电池在此次充电过程中电量实时增长的增长曲线与预测的电量增长曲线进行对比，最后根据对比结果确定蓄电池是否出现异常情况，并在出现异常情况时对充电桩端和蓄电池端的充电线路同时进行断电处理。
环比分析子单元，用于根据多个与该充电桩相同型号充电桩的放电历史信息计算该种型号充电桩的放电电流的平均波动程度，并将该充电桩在此次充电过程中的放电电流的波动程度与平均波动程度进行对比，最后根据对比结果确定充电桩是否出现异常情况，并在出现异常情况时对充电桩端和蓄电池端的充电线路同时进行断电处理。
优选的，所述云端辅助分析单元包括同比分析子单元和环比分析子单元；
所述同比分析子单元执行以下操作：
根据所述第一类状态信息确定蓄电池对应预设的第一类电子编号，并在云端平台查找该第一类电子编号对应存储的充电历史信息；
根据所述充电历史信息截取多次充电行为，并确定具有同种充电电流、充电电压、充电方式充电环境下的充电行为生成第一行为集；
确定第一行为集中每条充电行为中蓄电池电量增长曲线，并对多条蓄电池电量增长曲线按充电行为发生的先后进行两两的数值相减得到多组差值曲线；
利用多组差值曲线进行拟合得到拟合曲线；
提取该蓄电池上一次充电对应的蓄电池电量增长曲线，并利用所述拟合曲线对此次充电行为对应的蓄电池电量增长曲线进行预测，得到预测曲线；
根据所述第一类状态信息确定该蓄电池在此次充电过程中电量实时增长的增长曲线，并将该增长曲线与所述预测曲线进行基于电量数值的实时的相似度计算得到相似度值；
当所述相似度值小于预设的相似度阈值时，下发指令对充电桩端和蓄电池端的充电线路同时进行断电处理；
所述环比分析子单元执行以下操作：
根据所述第二类状态信息确定蓄电池对应预设的第二类电子编号，并在云端平台查找该第二类电子编号对应类型的多个充电桩的放电历史信息；
根据每个充电桩的放电历史信息，确定每个充电桩在每次充电过程中的放电电流，并计算出每个充电桩的放电电流方差值；
根据多个充电桩的放电电流方差值确定放电电流方差的平均值，将该充电桩在本次充电过程中的放电电流方差值与所述平均值进行对比，确定两者的差值，当差值大于预设的差值阈值时，下发指令对充电桩端和蓄电池端的充电线路同时进行断电处理。
优选的，所述云端辅助分析单元包括蓄电池燃爆风险评估子单元；
所述蓄电池燃爆风险评估子单元用于根据所述第一类状态信息对蓄电池进行燃爆风险评估，所述蓄电池燃爆风险评估子单元执行以下操作：
获取云端平台内存储的与该蓄电池同种型号的多个第一类蓄电池在充电过程中的第一类状态信息及蓄电池的最终状态并进行预处理；
对第一类蓄电池在充电过程中的第一类状态信息进行预处理获得训练样本数据，同时提取所述第一类蓄电池的最终状态为所述训练样本数据赋予结果标签；其中，若所述第一类蓄电池在充电过程中出现变形、高温则亡则赋予结果标签值为1，否则赋予结果标签值为0；
基于双向监督型LSTM神经网络构建燃爆风险评估模型，并利用所述训练样本以及每个训练样本对应赋予的结果标签对所述燃爆风险评估模型进行模型训练；
实时获取当前正在充电的蓄电池的第一类状态信息并进行预处理，并将处理后的数据输入训练好的所述燃爆风险评估模型进行评估后输出评估结果；
当所述评估结果高于预设的风险阈值时下发指令对充电桩端和蓄电池端的充电线路同时进行断电处理；其中，所述评估结果为0到1之间的某个值，1表示最高燃爆风险，0表示最低燃爆风险，值越大，则燃爆风险越高；
所述燃爆风险评估模型基于以下规则进行训练：
在每个充电阶段步输出信息，并将输出信息与标签值分别比较形成每一步的损失值Damagei,则最终的损失值D为：
式中，Si表示第第i步的输出信息，Si-1表示第i-1步的输出信息，j表示标签值，k表示预设的修正系数，Ki表示第i步的损失值的权重，M表示充电阶段步的总步数；
最后进行反向传播，对所述燃爆风险评估模型进行训练。
优选的，所述云端辅助分析单元还包括充电效率检测单元，所述充电效率检测单元执行以下操作：
根据所述第一类状态信息确定蓄电池对应预设的第一类电子编号，并在云端平台查找该第一类电子编号对应存储的充电历史信息；
根据所述充电历史信息截取该蓄电池的多次充电行为，并确定每次充电行为中的充电时间长度以及蓄电池的电量增长量；
根据所述充电时间长度以及蓄电池的电量增长量计算确定该蓄电池在该次充电行为下的充电效率；
按充电行为的发生顺序将充电效率进行排序生成基于充电次数变化的充电效率变化散点图，并对所述充电效率变化散点图进行线性拟合，得到充电效率变化曲线图；
基于所述充电效率变化曲线图对本次充电过程的充电效率进行预测，得到预测充电效率；
根据所述第一类状态信息确定该蓄电池在此次充电过程中的充电效率，并将其与所述预测充电效率进行差值计算得到效率差值；
当所述效率差值高于预设的效率差值阈值时，发出异常报警信息。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例中一种新能源车的充电保护系统的结构示意图；
图2为本发明实施例中蓄电池监测模块的结构示意图；
图3为本发明实施例中异常保护模块的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提供一种新能源车的充电保护系统，如图1，包括：
蓄电池监测模块1，用于获取蓄电池的第一类状态信息；
充电桩监测模块2，用于获取充电桩的第二类状态信息；
异常保护模块3，用于根据第一类状态信息和第二类状态信息对充电状态进行分析，并根据分析结果在蓄电池或充电桩出现异常情况时根据异常情况的类型提供充电保护措施。
上述技术方案的工作原理为：利用蓄电池监测模块1获取蓄电池的第一类状态信息，该第一类状态信息包括在蓄电池端检测到的蓄电池与充电桩的第一连接状态、蓄电池的温度信息、当前的充电电压信息、充电电流信息、蓄电池对电池盒的压迫状态、蓄电池的剩余电量信息、以及预设的该蓄电池的多项电池参数等信息。其中多项电池参数包括蓄电池的型号、预设的电子编号、容量、额定充电电压、额定充电电流、额定充电功率等，利用充电桩监测模块2获取充电桩的第二类状态信息，第二类状态信息包括在充电桩端检测的充电桩与蓄电池的第二连接状态，充电桩当前的放电电压、放电电流、充电桩参数等信息，该充电桩参数包括充电桩的型号、预设的电子编号等信息。通过异常保护模块3根据第一类状态信息和第二类状态信息对充电状态进行分析，确定出现的异常情况并提供充电保护措施。
上述技术方案的有益效果为：通过同时分析集蓄电池端以及充电桩端的状态信息，对来自两个对象的异常情况进行确定，并同时分别在蓄电池端和充电桩端提供充电保护措施，提高了异常情况的检测范围以及充电保护措施的灵敏程度。
在一个优选实施例中，如图2，蓄电池监测模块包括：
第一连接检测单元101，用于在蓄电池端检测蓄电池与充电桩的第一连接状态；
温度监测单元102，用于监测蓄电池的温度变化状态信息；
充电监测单元103，用于监测蓄电池在充电时的充电电压信息、充电电流信息；
电量监测单元104，用于监测蓄电池的剩余电量信息；
蓄电池参数检测单元105，用于获取蓄电池的多项蓄电池参数；
第一类状态信息生成单元106，用于将第一连接状态、温度变化状态信息、充电电压信息、充电电流信息、剩余电量信息、蓄电池参数进行整合得到第一类状态信息。
上述技术方案的工作原理和有益效果为：通过检测蓄电池的第一连接状态、温度变化状态信息、充电电压信息、充电电流信息、剩余电量信息以及多项蓄电池参数等信息，实现对蓄电池的全方位监测，从而使后续的蓄电池状态分析结果更加详细准确。
在一个优选实施例中，充电桩监测模块包括：
第二连接检测单元，用于在充电桩端检测充电桩与蓄电池的第二连接状态；
放电监测单元，用于监测充电桩输出的放电电压信息、放电电流信息；
充电桩参数监测检测单元，用于获取充电桩的多项充电桩参数；
第二类状态信息生成单元，用于将第二连接状态、放电电压信息、放电电流信息、充电桩参数进行整合得到第二类状态信息。
上述技术方案的工作原理和有益效果为：通过检测充电桩的第二连接状态、充电桩输出的放电电压信息、放电电流信息、充电桩的多项充电桩参数等信息，实现对充电桩的全方位监测，从而使候选的充电桩状态分析结果更加详细准确。
在一个优选实施例中，如图3，异常保护模块包括：
蓄电池端分析单元301，用于根据第一类状态信息和第二类状态信息对充电状态进行分析，确定蓄电池和充电桩是否出现异常情况，并在蓄电池或充电桩出现异常情况时在蓄电池端执行充电保护措施；
充电桩端分析单元302，用于根据第一类状态信息和第二类状态信息对充电状态进行分析，确定蓄电池和充电桩是否出现异常情况，并在蓄电池或充电桩出现异常情况时在充电桩端执行充电保护措施；
云端辅助分析单元303，用于在云端将第一类状态信息进行跨时间段的同比以及将第二类状态信息进行跨对象的环比，确定蓄电池或充电桩所出现的异常情况并根据异常情况的类型确定并下发对应的充电保护措施，最后将保护措施执行后的充电过程中蓄电池和充电桩的状态变化情况进行记录。
上述技术方案的工作原理为：通过设置在新能源汽车上的蓄电池端分析单元根据第一类状态信息和第二类状态信息对充电状态进行分析，确定蓄电池和充电桩是否出现异常情况，并在蓄电池或充电桩出现异常情况时在蓄电池端执行充电保护措施，保护措施包括蓄电池端的充电线路切断、充电线路切换、发出报警类信息等；通过设置充电桩上的充电桩端分析单元根据第一类状态信息和第二类状态信息对充电状态进行分析，确定蓄电池和充电桩是否出现异常情况，并在蓄电池或充电桩出现异常情况时在充电桩端执行充电保护措施，保护措施包括充电桩端的充电线路切断、降低放电的电压及电流、发出报警类信息等；通过在云端平台上的云端辅助分析单元，在云端将第一类状态信息进行跨时间段的同比以及将第二类状态信息进行跨对象的环比，确定蓄电池或充电桩所出现的异常情况并根据异常情况的类型确定并下发对应的充电保护措施，最后将保护措施执行后的充电过程中蓄电池和充电桩的状态变化情况进行记录。
上述技术方案的有益效果为：通过三方各自分析，在其中一方分析结果出现问题时能够根据另外两方的分析结果确定是否真正存在异常的情况，并且三方能够实现三方投票表决，从而判定是否出现异常的情况防止判断权力的集中使判断结果出现问题。另外给与充电桩端以及蓄电池端各自实施充电保护措施的权力，在一端不能实施充电保护措施时，能够在另一端实施充电保护措施，从而降低风险。保护措施执行后的充电过程中蓄电池和充电桩的状态变化情况进行记录，有利于事后对现场情况的复原，在对保护措施执行后的充电过程中蓄电池和充电桩的状态变化情况进行分析后能够确定所执行的保护措施是否可靠有效。
在一个优选实施例中，蓄电池端分析单元执行以下操作：
确定蓄电池与充电桩之间是否已实现电性连接，若已实现电性连接，则通过蓄电池与充电桩之间预设的线性通信线路获取第二类状态信息；
根据第二类状态信息确定充电桩的型号，并确定该型号的充电桩是否与该新能源车辆存在互通的充电协议；
若存在互通的充电协议，则向充电桩发出该种充电协议所对应的充电方式的充电请求；
若不存在互通的充电协议，则按照常规的充电方式继续进行充电；
在充电过程中，根据第一类状态信息确定蓄电池实时的温度信息以及电池形变状态，若温度高于预设值或电池开始发生形变则在蓄电池端进行断电处理；
在充电过程中，根据第一类状态信息确定蓄电池实时的充电电流，若充电电流高于预设的标准充电电流，则确定高出的电流差并通过线性通信线路向充电桩发出电流降低请求信息。
上述技术方案的工作原理为：在蓄电池与充电桩实现电性连接后，通过蓄电池与充电桩之间的线性通信线路来获取充电桩端的第二类状态信息，新能源车的蓄电池端分析单元根据第二类状态信息来确定充电桩的型号，并根据新能源车内存储的与该新能源车存在互通协议的充电桩的多个型号，来确定该充电桩是否属于其中之一，在确定该充电桩存在互通的充电协议后发起充电协议中规定的充电方式的请求，在充电过程中若蓄电池发生形变、高温等现象则在蓄电池端进行断电处理；若检测到的充电电流高于预设的标准充电电流即额定充电电流，则确定高出的电流差并通过线性通信线路向充电桩发出电流降低请求信息，以使充电桩在接受到相应的请求后能够对电流进行降低，电压亦是如此。
上述技术方案的有益效果为：实现对连接状态的单方面确定，实现对支持规定的充电协议的充电桩的识别，以使充电桩能够按照规定的充电方式进行充电，以降低充电过程中存在的风险。实现对蓄电池的形变、温度、充电电流等状态的检测，在发生异常时提供不同的应对方案，提高充电过程中蓄电池方的安全性。
在一个优选实施例中，充电桩端分析单元执行以下操作：
确定充电桩与蓄电池之间是否已实现电性连接，若已实现电性连接，则通过充电桩与蓄电池之间预设的线性通信线路获取第一类状态信息；
接收蓄电池端分析单元所发送的充电请求，根据充电请求查找预先存储的对应的充电方式并执行；
在充电过程中，根据第一类状态信息确定蓄电池实时的温度信息以及电池形变状态，若温度高于预设值或电池开始发生形变则在充电桩端进行断电处理；
在充电过程中，根据第二类状态信息确定充电桩的实测放电电流，将实测放电电流与蓄电池充电需要的标准放电电流进行比较确定电流差值，当电流差值大于预设值时则在充电桩端进行断电处理；
在充电过程中，若接收到蓄电池发出的电流降低请求信息，则按照电流降低请求信息中的电流差对输出的放电电流进行降低。
上述技术方案的工作原理为：在确定充电桩与蓄电池之间已实现电性连接后，通过充电桩与蓄电池之间预设的线性通信线路获取第一类状态信息，并接收蓄电池端分析单元所发送的充电请求，根据充电请求查找预先存储的对应的充电方式并执行。在充电过程中根据第以类状态信息确定蓄电池的温度和形变状态，其中形变状态根据蓄电池对蓄电池盒的压迫力来进行判断，若温度高于预设值或电池开始发生形变则在充电桩端进行断电处理。若接收到蓄电池发出的电流降低请求信息，则按照电流降低请求信息中的电流差对输出的放电电流进行降低。
上述技术方案的有益效果为：实现对连接状态的单方面确定，实现对针对于蓄电池端分析单元所发送的充电请求查找并执行预先存储的该充电请求对应的充电方式，实现根据第一类状态信息确定蓄电的温度和形变状态进而确定异常情况，并在充电桩端实施充电保护措施，在充电过程中从充电桩端保证蓄电池的安全性。
在一个优选实施例中，云端辅助分析单元包括：
同比分析子单元，用于根据该蓄电池的充电历史信息对本次充电过程中电量增长曲线进行预测，并将该蓄电池在此次充电过程中电量实时增长的增长曲线与预测的电量增长曲线进行对比，最后根据对比结果确定蓄电池是否出现异常情况，并在出现异常情况时对充电桩端和蓄电池端的充电线路同时进行断电处理。
环比分析子单元，用于根据多个与该充电桩相同型号充电桩的放电历史信息计算该种型号充电桩的放电电流的平均波动程度，并将该充电桩在此次充电过程中的放电电流的波动程度与平均波动程度进行对比，最后根据对比结果确定充电桩是否出现异常情况，并在出现异常情况时对充电桩端和蓄电池端的充电线路同时进行断电处理。
上述技术方案的工作原理和有益效果为：以蓄电池的充电历史信息对本次充电过程中的电量的增长情况进行预测，将实时采集的蓄电池电量增长的状况与预测的结果进行对比确定出现的异常情况，蓄电池在使用过程中会发生充电增长情况的缓慢变化，充电的次数越多则蓄电池电量增长的速度会越缓慢，这是不变的一个正常趋势，当发现蓄电池电量增长异常过快，则能够确定蓄电池在充电过程中出现了异常，则对充电桩端和蓄电池端的充电线路同时进行断电处理，从而实现通过对蓄电池的第一类状态信息进行跨时间的同比确定蓄电池的异常情况。根据多个与该充电桩相同型号充电桩的放电历史信息计算该种型号充电桩的放电电流的平均波动程度，该波动程度可以用方差值来进行反映，平均波动程度用平均方差来反映，并将该充电桩在此次充电过程中的放电电流的波动程度与平均波动程度进行对比，最后根据对比结果确定充电桩是否出现异常情况，当该充电桩在放电时的放电电流波动程度远大于平均波动程度时认定充电桩出现异常情况，并在出现异常情况时对充电桩端和蓄电池端的充电线路同时进行断电处理，从而实现通过过充电桩的第二类状态信息进行跨对象(即同种型号的不同的充电桩)的环比确定充电桩的异常情况。
在一个优选实施例中，云端辅助分析单元包括同比分析子单元和环比分析子单元；
同比分析子单元执行以下操作：
根据第一类状态信息确定蓄电池对应预设的第一类电子编号，并在云端平台查找该第一类电子编号对应存储的充电历史信息；
根据充电历史信息截取多次充电行为，并确定具有同种充电电流、充电电压、充电方式充电环境下的充电行为生成第一行为集；
确定第一行为集中每条充电行为中蓄电池电量增长曲线，并对多条蓄电池电量增长曲线按充电行为发生的先后进行两两的数值相减得到多组差值曲线；
利用多组差值曲线进行拟合得到拟合曲线；
提取该蓄电池上一次充电对应的蓄电池电量增长曲线，并利用拟合曲线对此次充电行为对应的蓄电池电量增长曲线进行预测，得到预测曲线；
根据第一类状态信息确定该蓄电池在此次充电过程中电量实时增长的增长曲线，并将该增长曲线与预测曲线进行基于电量数值的实时的相似度计算得到相似度值；
当相似度值小于预设的相似度阈值时，下发指令对充电桩端和蓄电池端的充电线路同时进行断电处理；
环比分析子单元执行以下操作：
根据第二类状态信息确定蓄电池对应预设的第二类电子编号，并在云端平台查找该第二类电子编号对应类型的多个充电桩的放电历史信息；
根据每个充电桩的放电历史信息，确定每个充电桩在每次充电过程中的放电电流，并计算出每个充电桩的放电电流方差值；
根据多个充电桩的放电电流方差值确定放电电流方差的平均值，将该充电桩在本次充电过程中的放电电流方差值与平均值进行对比，确定两者的差值，当差值大于预设的差值阈值时，下发指令对充电桩端和蓄电池端的充电线路同时进行断电处理。
上述技术方案的工作原理和有益效果为：同比分析子单元从云平台查找该蓄电池对应存储的充电历史信息，将充电历史信息进行截取，得到具有同种充电电流、充电电压、充电方式充电环境下的充电行为生成第一行为集，其中限定同种充电电流、充电电压、充电方式的意义在于控制充电过程中的变量，因为在不同的充电电流、充电电压或充电方式下蓄电池的电量增长状况肯定是不一样的，反映不了蓄电池内部化学特性的隐藏变化(即每次充电过程中蓄电池电量增长曲线的宏观变化状况)。确定第一行为集中每条充电行为中蓄电池电量增长曲线，并对多条蓄电池电量增长曲线按充电行为发生的先后进行两两的数值相减得到多组差值曲线，例如对于充电行为A、B、C、D，各自有其对应的充电过程中的蓄电池电量增长曲线a、b、c、d，而充电行为A、B、C、D发生的先后顺序为A、B、C、D，则将蓄电池电量增长曲线b与蓄电池电量增长曲线a进行数值相减得到差值曲线(b-a)，将蓄电池电量增长曲线c与蓄电池电量增长曲线b进行数值相减得到差值曲线(c-b)，蓄电池电量增长曲线d与蓄电池电量增长曲线c进行数值相减得到差值曲线(d-c)。最后利用多组差值曲线进行拟合得到拟合曲线，通过拟合曲线能够反映每次充电过程中的蓄电池电量增长曲线相对于上次充电过程中的蓄电池电量增长曲线的平均的变化趋势。最后提取该蓄电池上一次充电对应的蓄电池电量增长曲线，并利用拟合曲线对此次充电行为对应的蓄电池电量增长曲线进行预测，得到预测曲线。当该蓄电池在此次充电过程中电量实时增长的增长曲线与预测曲线进行基于电量数值的相似度值小于预设的相似度阈值时，下发指令对充电桩端和蓄电池端的充电线路同时进行断电处理，实现对蓄电池电量的异常增长情况的检测与应对。其中，在进行相似度计算过程中由于是进行实时计算的，则蓄电池电量实时增长的增长曲线与预测曲线是需要进行阶段性对应，即若当前蓄电池电量实时增长的曲线只有从电量20％到80％的这一阶段的增长曲线，则只能将其与预测曲线中电量20％到80％这一阶段的曲线进行相似度计算。环比分析子单元在云端平台查找该第二类电子编号对应类型的多个充电桩的放电历史信息，根据每个充电桩的放电历史信息，确定每个充电桩在每次充电过程中的放电电流，并计算出每个充电桩的放电电流方差值，通过该电流方差值来反映该充电桩在放电时放电电流的波动程度；根据多个充电桩的放电电流方差值确定放电电流方差的平均值，通过该平均值来反映该种型号的充电桩在放电时放电电流的平均波动程度，将该充电桩在本次充电过程中的放电电流方差值(即该充电桩在本次充电过程中放电电流的平稳程度)与平均值进行对比，确定两者的差值，当差值大于预设的差值阈值时(即波动程度异常过大)，下发指令对充电桩端和蓄电池端的充电线路同时进行断电处理。实现在使用电流恒定充电方式时对充电桩的异常情况进行检测及异常应对，对于电流阶段性变化(即每个充电阶段的充电电流不一致，如10％至80％电量时用快充、80％至99％电量时用慢充、99％至100％用涓流充)则需要将每个阶段的充电电流进行截取计算该种型号的充电桩在相同的充电阶段放电时放电电流的平均波动程度，以此进行阶段性的对比检测。
在一个优选实施例中，云端辅助分析单元包括蓄电池燃爆风险评估子单元；
蓄电池燃爆风险评估子单元用于根据第一类状态信息对蓄电池进行燃爆风险评估，蓄电池燃爆风险评估子单元执行以下操作：
获取云端平台内存储的与该蓄电池同种型号的多个第一类蓄电池在充电过程中的第一类状态信息及蓄电池的最终状态并进行预处理；
对第一类蓄电池在充电过程中的第一类状态信息进行预处理获得训练样本数据，同时提取第一类蓄电池的最终状态为训练样本数据赋予结果标签；其中，若第一类蓄电池在充电过程中出现变形、高温则亡则赋予结果标签值为1，否则赋予结果标签值为0；
基于双向监督型LSTM神经网络构建燃爆风险评估模型，并利用训练样本以及每个训练样本对应赋予的结果标签对燃爆风险评估模型进行模型训练；
实时获取当前正在充电的蓄电池的第一类状态信息并进行预处理，并将处理后的数据输入训练好的燃爆风险评估模型进行评估后输出评估结果；
当评估结果高于预设的风险阈值时下发指令对充电桩端和蓄电池端的充电线路同时进行断电处理；其中，评估结果为0到1之间的某个值，1表示最高燃爆风险，0表示最低燃爆风险，值越大，则燃爆风险越高；
燃爆风险评估模型基于以下规则进行训练：
在每个充电阶段步输出信息，并将输出信息与标签值分别比较形成每一步的损失值Damagei,则最终的损失值D为：
式中，Si表示第第i步的输出信息，Si-1表示第i-1步的输出信息，j表示标签值，k表示预设的修正系数，Ki表示第i步的损失值的权重，M表示充电阶段步的总步数；
最后进行反向传播，对所述燃爆风险评估模型进行训练。
上述技术方案的工作原理和有益效果为：通过云端平台内存储的与该蓄电池同种型号的多个第一类蓄电池在充电过程中的第一类状态信息及蓄电池的最终状态，基于双向监督型LSTM神经网络构建燃爆风险评估模型，该燃爆风险评估模型利用每个蓄电池在每次充电过程中的第一类状态信息(包括蓄电池在充电过程中的各项参数如电量、内阻、电池外部温度、电池内部温度、电池电压等等)及该蓄电池在该次充电完成后的最终状态(最终状态为正常状态和危险状态，其中危险状态包括高温状态、蓄电池变形状态、蓄电池异常放电状态等)对自身进行学习训练，最后实时获取当前正在充电的蓄电池的第一类状态信息并进行预处理，并将处理后的数据输入训练好的燃爆风险评估模型进行评估后输出评估结果，评估结果为0到1之间的某个数值，当评估结果高于预设的风险阈值时下发指令对充电桩端和蓄电池端的充电线路同时进行断电处理。实现利用多个该型号的蓄电池多次的充电过程中的第一类状态信息来捕捉当前蓄电池第一类状态信息所反映的蓄电池的体征变化中隐藏的危险情况，对电池充电过程中发生燃爆的风险程度进行精准预估，能够在危险发生前采取应对措施。
在一个优选实施例中，云端辅助分析单元还包括充电效率检测单元，充电效率检测单元执行以下操作：
根据第一类状态信息确定蓄电池对应预设的第一类电子编号，并在云端平台查找该第一类电子编号对应存储的充电历史信息；
根据充电历史信息截取该蓄电池的多次充电行为，并确定每次充电行为中的充电时间长度以及蓄电池的电量增长量；
根据充电时间长度以及蓄电池的电量增长量计算确定该蓄电池在该次充电行为下的充电效率；
按充电行为的发生顺序将充电效率进行排序生成基于充电次数变化的充电效率变化散点图，并对充电效率变化散点图进行线性拟合，得到充电效率变化曲线图；
基于充电效率变化曲线图对本次充电过程的充电效率进行预测，得到预测充电效率；
根据第一类状态信息确定该蓄电池在此次充电过程中的充电效率，并将其与预测充电效率进行差值计算得到效率差值；
当效率差值高于预设的效率差值阈值时，发出异常报警信息。
上述技术方案的工作原理和有益效果为：充电效率检测单元根据充电历史信息确定该蓄电池在该次充电行为下的充电效率，按充电行为的发生顺序将充电效率进行排序生成基于充电次数变化的充电效率变化散点图，并对充电效率变化散点图进行线性拟合，得到充电效率变化曲线图，基于充电效率变化曲线图对本次充电过程的充电效率进行预测，得到预测充电效率，从宏观上来讲，充电效率的变化是极其微小的，但是充电效率仍在变化过程中，对充电效率的变化趋势进行确定，利用变化趋势来预测正常情况下的充电效率将会更为准确；根据第一类状态信息确定该蓄电池在此次充电过程中的充电效率，并将其与预测充电效率进行差值计算得到效率差值，当效率差值高于预设的效率差值阈值时，发出异常报警信息以提醒工作人员进行检查。实现通过对蓄电池充电过程中充电效率的检测来发现充电过程中存在的异常情况。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种新能源车的充电保护系统，其特征在于，包括：
蓄电池监测模块，用于获取蓄电池的第一类状态信息；
充电桩监测模块，用于获取充电桩的第二类状态信息；
异常保护模块，用于根据所述第一类状态信息和所述第二类状态信息对充电状态进行分析，并根据分析结果在蓄电池或充电桩出现异常情况时根据异常情况的类型提供充电保护措施。
2.根据权利要求1所述的一种新能源车的充电保护系统，其特征在于，所述蓄电池监测模块包括：
第一连接检测单元，用于在蓄电池端检测蓄电池与充电桩的第一连接状态；
温度监测单元，用于监测蓄电池的温度变化状态信息；
充电监测单元，用于监测蓄电池在充电时的充电电压信息、充电电流信息；
电量监测单元，用于监测蓄电池的剩余电量信息；
蓄电池参数检测单元，用于获取蓄电池的多项蓄电池参数；
第一类状态信息生成单元，用于将所述第一连接状态、温度变化状态信息、所述充电电压信息、所述充电电流信息、所述剩余电量信息、所述蓄电池参数进行整合得到第一类状态信息。
3.根据权利要求1所述的一种新能源车的充电保护系统，其特征在于，所述充电桩监测模块包括：
第二连接检测单元，用于在充电桩端检测充电桩与蓄电池的第二连接状态；
放电监测单元，用于监测充电桩输出的放电电压信息、放电电流信息；
充电桩参数监测检测单元，用于获取充电桩的多项充电桩参数；
第二类状态信息生成单元，用于将所述第二连接状态、所述放电电压信息、所述放电电流信息、所述充电桩参数进行整合得到第二类状态信息。
4.根据权利要求1所述的一种新能源车的充电保护系统，其特征在于，所述异常保护模块包括：
蓄电池端分析单元，用于根据所述第一类状态信息和所述第二类状态信息对充电状态进行分析，确定蓄电池和充电桩是否出现异常情况，并在蓄电池或充电桩出现异常情况时在蓄电池端执行充电保护措施；
充电桩端分析单元，用于根据所述第一类状态信息和所述第二类状态信息对充电状态进行分析，确定蓄电池和充电桩是否出现异常情况，并在蓄电池或充电桩出现异常情况时在充电桩端执行充电保护措施；
云端辅助分析单元，用于在云端将所述第一类状态信息进行跨时间段的同比以及将所述第二类状态信息进行跨对象的环比，确定蓄电池或充电桩所出现的异常情况并根据异常情况的类型确定并下发对应的充电保护措施，最后将保护措施执行后的充电过程中蓄电池和充电桩的状态变化情况进行记录。
5.根据权利要求4所述的一种新能源车的充电保护系统，其特征在于，所述蓄电池端分析单元执行以下操作：
确定所述蓄电池与所述充电桩之间是否已实现电性连接，若已实现电性连接，则通过所述蓄电池与所述充电桩之间预设的线性通信线路获取所述第二类状态信息；
根据所述第二类状态信息确定充电桩的型号，并确定该型号的充电桩是否与该新能源车辆存在互通的充电协议；
若存在互通的充电协议，则向所述充电桩发出该种充电协议所对应的充电方式的充电请求；
若不存在互通的充电协议，则按照常规的充电方式继续进行充电；
在充电过程中，根据所述第一类状态信息确定蓄电池实时的温度信息以及电池形变状态，若温度高于预设值或电池开始发生形变则在蓄电池端进行断电处理；
在充电过程中，根据所述第一类状态信息确定蓄电池实时的充电电流，若所述充电电流高于预设的标准充电电流，则确定高出的电流差并通过所述线性通信线路向充电桩发出电流降低请求信息。
6.根据权利要求4所述的一种新能源车的充电保护系统，其特征在于，所述充电桩端分析单元执行以下操作：
确定所述充电桩与所述蓄电池之间是否已实现电性连接，若已实现电性连接，则通过所述充电桩与所述蓄电池之间预设的线性通信线路获取所述第一类状态信息；
接收所述蓄电池端分析单元所发送的充电请求，根据所述充电请求查找预先存储的对应的充电方式并执行；
在充电过程中，根据所述第一类状态信息确定蓄电池实时的温度信息以及电池形变状态，若温度高于预设值或电池开始发生形变则在充电桩端进行断电处理；
在充电过程中，根据所述第二类状态信息确定充电桩的实测放电电流，将所述实测放电电流与蓄电池充电需要的标准放电电流进行比较确定电流差值，当所述电流差值大于预设值时则在充电桩端进行断电处理；
在充电过程中，若接收到蓄电池发出的电流降低请求信息，则按照电流降低请求信息中的电流差对输出的放电电流进行降低。
7.根据权利要求4所述的一种新能源车的充电保护系统，其特征在于，所述云端辅助分析单元包括：
同比分析子单元，用于根据该蓄电池的充电历史信息对本次充电过程中电量增长曲线进行预测，并将该蓄电池在此次充电过程中电量实时增长的增长曲线与预测的电量增长曲线进行对比，最后根据对比结果确定蓄电池是否出现异常情况，并在出现异常情况时对充电桩端和蓄电池端的充电线路同时进行断电处理。
环比分析子单元，用于根据多个与该充电桩相同型号充电桩的放电历史信息计算该种型号充电桩的放电电流的平均波动程度，并将该充电桩在此次充电过程中的放电电流的波动程度与平均波动程度进行对比，最后根据对比结果确定充电桩是否出现异常情况，并在出现异常情况时对充电桩端和蓄电池端的充电线路同时进行断电处理。
8.根据权利要求7所述的一种新能源车的充电保护系统，其特征在于，所述云端辅助分析单元包括同比分析子单元和环比分析子单元；
所述同比分析子单元执行以下操作：
根据所述第一类状态信息确定蓄电池对应预设的第一类电子编号，并在云端平台查找该第一类电子编号对应存储的充电历史信息；
根据所述充电历史信息截取多次充电行为，并确定具有同种充电电流、充电电压、充电方式充电环境下的充电行为生成第一行为集；
确定第一行为集中每条充电行为中蓄电池电量增长曲线，并对多条蓄电池电量增长曲线按充电行为发生的先后进行两两的数值相减得到多组差值曲线；
利用多组差值曲线进行拟合得到拟合曲线；
提取该蓄电池上一次充电对应的蓄电池电量增长曲线，并利用所述拟合曲线对此次充电行为对应的蓄电池电量增长曲线进行预测，得到预测曲线；
根据所述第一类状态信息确定该蓄电池在此次充电过程中电量实时增长的增长曲线，并将该增长曲线与所述预测曲线进行基于电量数值的实时的相似度计算得到相似度值；
当所述相似度值小于预设的相似度阈值时，下发指令对充电桩端和蓄电池端的充电线路同时进行断电处理；
所述环比分析子单元执行以下操作：
根据所述第二类状态信息确定蓄电池对应预设的第二类电子编号，并在云端平台查找该第二类电子编号对应类型的多个充电桩的放电历史信息；
根据每个充电桩的放电历史信息，确定每个充电桩在每次充电过程中的放电电流，并计算出每个充电桩的放电电流方差值；
根据多个充电桩的放电电流方差值确定放电电流方差的平均值，将该充电桩在本次充电过程中的放电电流方差值与所述平均值进行对比，确定两者的差值，当差值大于预设的差值阈值时，下发指令对充电桩端和蓄电池端的充电线路同时进行断电处理。
9.根据权利要求4所述的一种新能源车的充电保护系统，其特征在于，所述云端辅助分析单元包括蓄电池燃爆风险评估子单元；
所述蓄电池燃爆风险评估子单元用于根据所述第一类状态信息对蓄电池进行燃爆风险评估，所述蓄电池燃爆风险评估子单元执行以下操作：
获取云端平台内存储的与该蓄电池同种型号的多个第一类蓄电池在充电过程中的第一类状态信息及蓄电池的最终状态并进行预处理；
对第一类蓄电池在充电过程中的第一类状态信息进行预处理获得训练样本数据，同时提取所述第一类蓄电池的最终状态为所述训练样本数据赋予结果标签；其中，若所述第一类蓄电池在充电过程中出现变形、高温则亡则赋予结果标签值为1，否则赋予结果标签值为0；
基于双向监督型LSTM神经网络构建燃爆风险评估模型，并利用所述训练样本以及每个训练样本对应赋予的结果标签对所述燃爆风险评估模型进行模型训练；
实时获取当前正在充电的蓄电池的第一类状态信息并进行预处理，并将处理后的数据输入训练好的所述燃爆风险评估模型进行评估后输出评估结果；
当所述评估结果高于预设的风险阈值时下发指令对充电桩端和蓄电池端的充电线路同时进行断电处理；其中，所述评估结果为0到1之间的某个值，1表示最高燃爆风险，0表示最低燃爆风险，值越大，则燃爆风险越高；
所述燃爆风险评估模型基于以下规则进行训练：
在每个充电阶段步输出信息，并将输出信息与标签值分别比较形成每一步的损失值Damagei,则最终的损失值D为：
式中，Si表示第第i步的输出信息，Si-1表示第i-1步的输出信息，j表示标签值，k表示预设的修正系数，Ki表示第i步的损失值的权重，M表示充电阶段步的总步数；
最后进行反向传播，对所述燃爆风险评估模型进行训练。
10.根据权利要求4所述的一种新能源车的充电保护系统，其特征在于，所述云端辅助分析单元还包括充电效率检测单元，所述充电效率检测单元执行以下操作：
根据所述第一类状态信息确定蓄电池对应预设的第一类电子编号，并在云端平台查找该第一类电子编号对应存储的充电历史信息；
根据所述充电历史信息截取该蓄电池的多次充电行为，并确定每次充电行为中的充电时间长度以及蓄电池的电量增长量；
根据所述充电时间长度以及蓄电池的电量增长量计算确定该蓄电池在该次充电行为下的充电效率；
按充电行为的发生顺序将充电效率进行排序生成基于充电次数变化的充电效率变化散点图，并对所述充电效率变化散点图进行线性拟合，得到充电效率变化曲线图；
基于所述充电效率变化曲线图对本次充电过程的充电效率进行预测，得到预测充电效率；
根据所述第一类状态信息确定该蓄电池在此次充电过程中的充电效率，并将其与所述预测充电效率进行差值计算得到效率差值；
当所述效率差值高于预设的效率差值阈值时，发出异常报警信息。
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