WO2018205570A1 - 一种充电站运行状态风险评估方法 - Google Patents
一种充电站运行状态风险评估方法 Download PDFInfo
- Publication number
- WO2018205570A1 WO2018205570A1 PCT/CN2017/114361 CN2017114361W WO2018205570A1 WO 2018205570 A1 WO2018205570 A1 WO 2018205570A1 CN 2017114361 W CN2017114361 W CN 2017114361W WO 2018205570 A1 WO2018205570 A1 WO 2018205570A1
- Authority
- WO
- WIPO (PCT)
- Prior art keywords
- risk assessment
- level
- evaluation
- charging station
- fuzzy
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16Z—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G16Z99/00—Subject matter not provided for in other main groups of this subclass
Definitions
- the invention relates to a method for assessing the operating state risk of a charging station, and belongs to the technical field of electric vehicle charging safety.
- the risk assessment is to qualitatively or quantitatively analyze many evaluation factors in the power station, and then comprehensively analyze the degree of risk occurrence of each factor. It is an important part of the safety decision-making process of the power station operation and maintenance process. Through the risk assessment of the charging and replacing station, determine the factors with high probability of occurrence of risks and take corresponding preventive measures to prevent the occurrence of danger.
- the present invention provides a method for estimating the operating state risk of a charging station.
- a charging station operating state risk assessment method including
- the first-level risk assessment indicators include worker quality U 1 , equipment status U 2 , environmental condition U 3 and safety management U 4 ;
- worker quality U 1 includes safety awareness u 11 , operational proficiency u 12 , education and training time u 13 and work Strength arrangement u 14 ;
- equipment condition U 2 includes safety guard u 21 , maintenance frequency u 22 , key performance parameter u 23 and equipment technical status u 24 ;
- environmental condition U 3 includes safety warning sign u 31 , site openness u 32 , equipment layout u 33 and climatic conditions limit u 34 ;
- safety management U 4 includes leadership safety awareness u 41 , regulatory development u 42 , institutional staff setting u 43 and functional department role u 44 .
- W i ⁇ w i1 ,...,w ij ,...,w im ⁇ ;
- W i is the weight set of U i
- w ij is the weight of u ij
- R i is an evaluation matrix of U i and r jk is an evaluation value of the kth evaluation level of the jth second-level risk assessment indicator;
- the assessment model for the primary risk assessment indicator is
- B i is an evaluation model of U i
- Rating levels include absolute safety v 1 , safety v 2 , general v 3 , danger v 4 and very dangerous v 5 .
- the evaluation matrix of the charging station is
- the risk assessment value f C ⁇ S, where S is the score vector corresponding to the evaluation level set.
- the invention takes into account the existence of various factors in the risk assessment of the charging and replacing station The ambiguity and gradation, and through the expert experience score table to clarify the performance of various factors in the assessment, making the risk assessment more objective, to achieve safe operation of electric vehicle charging and replacement station, to minimize the risk of loss.
- Figure 1 is a flow chart of the present invention
- Figure 2 is a diagram of the evaluation system of the present invention.
- a charging station operating state risk assessment method includes the following steps:
- Step 1 Define several primary risk assessment indicators for the charging station. Each primary risk assessment indicator contains several secondary risk assessment indicators.
- Step 2 using fuzzy AHP, a single-level fuzzy analysis of the first-level risk assessment indicators.
- W i ⁇ w i1 ,...,w ij ,...,w im ⁇ ;
- W i is the weight set of U i
- w ij is the weight of u ij
- R i is an evaluation matrix of U i and r jk is an evaluation value of the kth evaluation level of the jth second-level risk assessment indicator;
- the assessment model for the primary risk assessment indicator is
- B i is an evaluation model of U i
- Step 3 Using fuzzy AHP to conduct multi-level fuzzy comprehensive evaluation of the secondary risk assessment indicators.
- the evaluation matrix of the charging station is
- the first-level risk assessment indicators include worker quality U 1 , equipment status U 2 , environmental condition U 3 and safety management U 4 ;
- worker quality U 1 includes safety awareness u 11 , operational proficiency u 12 , education and training time u 13 and work intensity arrangement u 14 ;
- equipment status U 2 includes safety protection device u 21 , maintenance and repair frequency u 22 , key performance parameter u 23 and equipment technical status u 24 ;
- environmental condition U 3 includes safety warning Sign u 31 , site openness u 32 , equipment layout u 33 and climatic conditions limit u 34 ;
- safety management U 4 includes leadership safety awareness u 41 , regulatory development u 42 , institutional staff setting u 43 and functional department role u 44 .
- the second-level risk assessment indicator expert experience score table is shown in Table 1.
- the weight matrix of the risk assessment indicator is shown in Table 2.
- the evaluation levels include absolute safety v 1 , safety v 2 , general v 3 , danger v 4 and very dangerous v 5 .
- the evaluation matrix of the charging station is
- the comprehensive assessment result is that
- the above method takes into account the ambiguity and hierarchy between the various factors in the risk assessment of the power station, and identifies the performance of each factor in the assessment through the expert experience score table, making the risk assessment more objective and realizing the safety of the electric vehicle charging and replacing station. Run to minimize dangerous losses.
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
一种充电站运行状态风险评估方法,定义充电站若干个一级风险评估指标,每个一级风险评估指标包含若干个二级风险评估指标;运用模糊层次分析法,对一级风险评估指标进行单层次模糊分析;运用模糊层次分析法,对二级风险评估指标进行多层次模糊综合评估;根据多层次模糊综合评估结果,计算风险评估值。评估方法兼顾了充换电站风险评估各因素间存在的模糊性和层次性,并通过专家经验打分表明确各因素在评估中表现,使风险评估更具客观性,实现了电动汽车充换电站安全运行,将危险损失降至最小。
Description
本发明涉及一种充电站运行状态风险评估方法,属于电动汽车充电安全技术领域。
电动汽车作为新能源汽车的主要发展方向之一,越来越受到人们的重视。随着电动汽车规模化发展以及电池充电站、充换电站等数量增加,对其运行可靠性提出了更高的要求。风险评估是对充换电站内诸多评价因素进行定性或定量分析,然后综合分析给出各因素风险发生程度,它是充换电站运维过程安全决策中一个重要组成部分。通过对充换电站风险评估,确定发生风险概率较大的因素并采取相应的预防措施,以便防止危险发生。
针对充电设备安全,国内外许多专家学者提出多种风险评估策略并应用于实际系统中。国外相关研究主要实现了对地下电缆保护装置的故障风险分析,用风险优先权重数对故障形式和风险程度进行了评分,使风险可以进行量化分析。国内研究主要有采用模糊推理方法并基于风险理论推理出电压的脆弱度。但是,国内外针对电动汽车充换电站风险评估的研究相对较少,制约了电动汽车规模化的发展。
发明内容
为了解决上述技术问题,本发明提供了一种充电站运行状态风险评估方法。
为了达到上述目的,本发明所采用的技术方案是:
一种充电站运行状态风险评估方法,包括,
定义充电站若干个一级风险评估指标,每个一级风险评估指标包含若干个二级风险评估指标;
运用模糊层次分析法,对一级风险评估指标进行单层次模糊分析;
运用模糊层次分析法,对二级风险评估指标进行多层次模糊综合评估;
根据多层次模糊综合评估结果,计算风险评估值。
一级风险评估指标集合为U={U1,…,Ui,…,Un},Ui为第i个一级风险评估指标,1≤i≤n,n为定义的一级风险评估指标总数,Ui={ui1,…,uij,…,uim},uij为第i个一级风险评估指标中的第j个二级风险评估指标,1≤j≤m,m为第i个一级风险评估指标中的二级风险评估指标总数。
一级风险评估指标包括工人素质U1、设备状况U2、环境条件U3和安全管理U4;工人素质U1包括安全防范意识u11、操作熟练程度u12、教育培训时间u13和工作强度安排u14;设备状况U2包括安全防护装置u21、保养检修频率u22、关键性能参数u23和设备技术状态u24;环境条件U3包括安全警示标志u31、场地开放程度u32、设备布局情况u33和气候条件限制u34;安全管理U4包括领导安全意识u41、规章制度制定u42、机构人员设置u43和职能部门作用u44。
对一级风险评估指标进行单层次模糊分析的过程为,
定义评价等级集合V={v1,…,vk,…,vs},vk为第k个评价等级,1≤k≤s,s为评价等级总数;
采用层次分析法确定各风险评估指标的权重,
Wi={wi1,…,wij,…,wim};
利用专家打分发确定各一级风险评估指标的评估矩阵,
其中,Ri为Ui的评估矩阵,rjk为第j个二级风险评估指标的第k个评价等级的评估值;
则一级风险评估指标的评估模型为,
Bi=Wi×Ri=[bi1,bi2,…,bik,…,bis]
评价等级包括绝对安全v1、安全v2、一般v3、危险v4和非常危险v5。
对二级风险评估指标进行多层次模糊综合评估的过程为,
所有风险评估指标的权重矩阵为,
充电站的评估矩阵为,
综合评估结果为C=W×R。
风险评估值f=C×S,其中S为评价等级集合对应的分数向量。
本发明所达到的有益效果:本发明兼顾了充换电站风险评估各因素间存在
的模糊性和层次性,并通过专家经验打分表明确各因素在评估中表现,使风险评估更具客观性,实现了电动汽车充换电站安全运行,将危险损失降至最小。
图1为本发明的流程图;
图2为本发明评估体系图。
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案,而不能以此来限制本发明的保护范围。
如图1所示,一种充电站运行状态风险评估方法,包括以下步骤:
步骤1,定义充电站若干个一级风险评估指标,每个一级风险评估指标包含若干个二级风险评估指标。
一级风险评估指标集合为U={U1,…,Ui,…,Un},Ui为第i个一级风险评估指标,1≤i≤n,n为定义的一级风险评估指标总数,Ui={ui1,…,uij,…,uim},uij为第i个一级风险评估指标中的第j个二级风险评估指标,1≤j≤m,m为第i个一级风险评估指标中的二级风险评估指标总数。
步骤2,运用模糊层次分析法,对一级风险评估指标进行单层次模糊分析。
对一级风险评估指标进行单层次模糊分析的过程为:
定义评价等级集合V={v1,…,vk,…,vs},vk为第k个评价等级,1≤k≤s,s为评价等级总数;
采用层次分析法确定各风险评估指标的权重,
Wi={wi1,…,wij,…,wim};
利用专家打分发确定各一级风险评估指标的评估矩阵,
其中,Ri为Ui的评估矩阵,rjk为第j个二级风险评估指标的第k个评价等级的评估值;
则一级风险评估指标的评估模型为,
Bi=Wi×Ri=[bi1,bi2,…,bik,…,bis]
步骤3,运用模糊层次分析法,对二级风险评估指标进行多层次模糊综合评估。
二级风险评估指标进行多层次模糊综合评估的过程为:
所有风险评估指标的权重矩阵为,
充电站的评估矩阵为,
综合评估结果为C=W×R。
步骤4,根据多层次模糊分析结果,计算风险评估值;风险评估值f=C×S,其中S为评价等级集合对应的分数向量。
以如图2所示为例,一级风险评估指标包括工人素质U1、设备状况U2、环境条件U3和安全管理U4;工人素质U1包括安全防范意识u11、操作熟练程度u12、教育培训时间u13和工作强度安排u14;设备状况U2包括安全防护装置u21、保养检修频率u22、关键性能参数u23和设备技术状态u24;环境条件U3包括安全警示标志u31、场地开放程度u32、设备布局情况u33和气候条件限制u34;安全管理U4包括领导安全意识u41、规章制度制定u42、机构人员设置u43和职能部门作用u44。
二级风险评估指标专家经验打分表如表一所示,
表一 二级风险评估指标打分表如
根据表一,建立风险评估指标的权重矩阵和充电站的评估矩阵;
风险评估指标的权重矩阵具体如表二所示,
表二 模糊评价项目表
其中,评价等级包括绝对安全v1、安全v2、一般v3、危险v4和非常危险v5。充电站的评估矩阵为,
综合评估结果为,
风险评估值如表三所示,
表三 风险评估值
f=C×S=[76.73,76.50,77.21,77.26]T。
其中,S具体如表四所示,
表四 评价等级对应的分数
上述方法兼顾了充换电站风险评估各因素间存在的模糊性和层次性,并通过专家经验打分表明确各因素在评估中表现,使风险评估更具客观性,实现了电动汽车充换电站安全运行,将危险损失降至最小。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明技术原理的前提下,还可以做出若干改进和变形,这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。
Claims (7)
- 一种充电站运行状态风险评估方法,其特征在于:包括,定义充电站若干个一级风险评估指标,每个一级风险评估指标包含若干个二级风险评估指标;运用模糊层次分析法,对一级风险评估指标进行单层次模糊分析;运用模糊层次分析法,对二级风险评估指标进行多层次模糊综合评估;根据多层次模糊综合评估结果,计算风险评估值。
- 根据权利要求1所述的一种充电站运行状态风险评估方法,其特征在于:一级风险评估指标集合为U={U1,…,Ui,…,Un},Ui为第i个一级风险评估指标,1≤i≤n,n为定义的一级风险评估指标总数,Ui={ui1,…,uij,…,uim},uij为第i个一级风险评估指标中的第j个二级风险评估指标,1≤j≤m,m为第i个一级风险评估指标中的二级风险评估指标总数。
- 根据权利要求2所述的一种充电站运行状态风险评估方法,其特征在于:一级风险评估指标包括工人素质U1、设备状况U2、环境条件U3和安全管理U4;工人素质U1包括安全防范意识u11、操作熟练程度u12、教育培训时间u13和工作强度安排u14;设备状况U2包括安全防护装置u21、保养检修频率u22、关键性能参数u23和设备技术状态u24;环境条件U3包括安全警示标志u31、场地开放程度u32、设备布局情况u33和气候条件限制u34;安全管理U4包括领导安全意识u41、规章制度制定u42、机构人员设置u43和职能部门作用u44。
- 根据权利要求2所述的一种充电站运行状态风险评估方法,其特征在于:对一级风险评估指标进行单层次模糊分析的过程为,定义评价等级集合V={v1,…,vk,…,vs},vk为第k个评价等级,1≤k≤s, s为评价等级总数;采用层次分析法确定各风险评估指标的权重,Wi={wi1,…,wij,…,wim};利用专家打分发确定各一级风险评估指标的评估矩阵,其中,Ri为Ui的评估矩阵,rjk为第j个二级风险评估指标的第k个评价等级的评估值;则一级风险评估指标的评估模型为,Bi=Wi×Ri=[bi1,bi2,…,bik,…,bis]
- 据权利要求4所述的一种充电站运行状态风险评估方法,其特征在于:评价等级包括绝对安全v1、安全v2、一般v3、危险v4和非常危险v5。
- 根据权利要求6所述的一种充电站运行状态风险评估方法,其特征在于:风险评估值f=C×S,其中S为评价等级集合对应的分数向量。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710317882.8A CN107239652A (zh) | 2017-05-08 | 2017-05-08 | 一种充电站运行状态风险评估方法 |
CN201710317882.8 | 2017-05-08 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
WO2018205570A1 true WO2018205570A1 (zh) | 2018-11-15 |
Family
ID=59984993
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
PCT/CN2017/114361 WO2018205570A1 (zh) | 2017-05-08 | 2017-12-04 | 一种充电站运行状态风险评估方法 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN107239652A (zh) |
WO (1) | WO2018205570A1 (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109670675A (zh) * | 2018-11-26 | 2019-04-23 | 国网冀北电力有限公司 | 充电桩运行状态评价方法及装置 |
CN115187013A (zh) * | 2022-06-24 | 2022-10-14 | 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 | 一种锂电池性能评分计算方法及系统 |
Families Citing this family (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107239652A (zh) * | 2017-05-08 | 2017-10-10 | 国电南瑞科技股份有限公司 | 一种充电站运行状态风险评估方法 |
CN110119864B (zh) * | 2018-02-07 | 2021-07-20 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种安全管理水平评估指标赋值方法 |
CN108377017A (zh) * | 2018-03-23 | 2018-08-07 | 万帮充电设备有限公司 | 一种充电桩的充电预警方法和装置 |
CN111391694B (zh) * | 2020-02-29 | 2023-08-11 | 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 | 一种充电站运行维护的多层次快速数据监测方法和系统 |
CN114358967A (zh) * | 2020-09-27 | 2022-04-15 | 北京新能源汽车股份有限公司 | 一种电池安全性评估方法、装置、设备和介质 |
CN112613703A (zh) * | 2020-12-10 | 2021-04-06 | 北京电子工程总体研究所 | 一种太空安全风险辨识的分类分级设计方法 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103679544A (zh) * | 2012-11-27 | 2014-03-26 | 江苏省电力公司南京供电公司 | 一种智能配电网运行综合评估方法 |
CN105046421A (zh) * | 2015-07-02 | 2015-11-11 | 国家电网公司 | 电动汽车充换电设施安全综合评价方法 |
CN105260861A (zh) * | 2015-11-25 | 2016-01-20 | 海南电网有限责任公司 | 一种电动汽车电池更换站综合风险评估方法 |
CN106056314A (zh) * | 2016-06-29 | 2016-10-26 | 李明洋 | 一种智能配电网风险评估方法 |
CN106447212A (zh) * | 2016-10-11 | 2017-02-22 | 广西电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种基于ahp的智能电表软件质量评价方法 |
CN107239652A (zh) * | 2017-05-08 | 2017-10-10 | 国电南瑞科技股份有限公司 | 一种充电站运行状态风险评估方法 |
-
2017
- 2017-05-08 CN CN201710317882.8A patent/CN107239652A/zh active Pending
- 2017-12-04 WO PCT/CN2017/114361 patent/WO2018205570A1/zh active Application Filing
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103679544A (zh) * | 2012-11-27 | 2014-03-26 | 江苏省电力公司南京供电公司 | 一种智能配电网运行综合评估方法 |
CN105046421A (zh) * | 2015-07-02 | 2015-11-11 | 国家电网公司 | 电动汽车充换电设施安全综合评价方法 |
CN105260861A (zh) * | 2015-11-25 | 2016-01-20 | 海南电网有限责任公司 | 一种电动汽车电池更换站综合风险评估方法 |
CN106056314A (zh) * | 2016-06-29 | 2016-10-26 | 李明洋 | 一种智能配电网风险评估方法 |
CN106447212A (zh) * | 2016-10-11 | 2017-02-22 | 广西电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种基于ahp的智能电表软件质量评价方法 |
CN107239652A (zh) * | 2017-05-08 | 2017-10-10 | 国电南瑞科技股份有限公司 | 一种充电站运行状态风险评估方法 |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109670675A (zh) * | 2018-11-26 | 2019-04-23 | 国网冀北电力有限公司 | 充电桩运行状态评价方法及装置 |
CN109670675B (zh) * | 2018-11-26 | 2023-10-31 | 国网冀北电力有限公司 | 充电桩运行状态评价方法及装置 |
CN115187013A (zh) * | 2022-06-24 | 2022-10-14 | 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 | 一种锂电池性能评分计算方法及系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN107239652A (zh) | 2017-10-10 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
WO2018205570A1 (zh) | 一种充电站运行状态风险评估方法 | |
CN107274093B (zh) | 一种电网运行安全的风险评估方法 | |
CN105035902B (zh) | 一种电梯安全状况评估方法 | |
CN103700025B (zh) | 一种基于风险分析的电力系统设备重要度的评估排序方法 | |
CN105260861A (zh) | 一种电动汽车电池更换站综合风险评估方法 | |
CN108037378A (zh) | 基于长短时记忆网络的变压器运行状态预测方法及系统 | |
CN103678952A (zh) | 一种电梯风险评估方法 | |
CN105303020A (zh) | 一种基于ahp的电网自然灾害风险评估方法 | |
CN103324992A (zh) | 基于马尔可夫和熵权模糊综合评价的变压器风险预测方法 | |
Peng et al. | Application of machine learning to laboratory safety management assessment | |
Liu et al. | Study of a comprehensive assessment method for coal mine safety based on a hierarchical grey analysis | |
CN108171397A (zh) | 一种配电二次设备状态风险评估方法 | |
CN105205732A (zh) | 一种基于设备风险特征模型的风险评估和检修方法 | |
CN113935571A (zh) | 一种加油站安全风险评估分级方法及系统 | |
Xiaolun et al. | Research on elevator braking failure assessment model based on fishbone diagram and AHP | |
Xiao-tao et al. | Evaluation of the fire emergency rescue capability in urban community | |
CN117494950A (zh) | 一种光储充检微电网一体站运行安全评价方法 | |
CN107563608A (zh) | 一种配电通信网安全评估方法 | |
CN115965234B (zh) | 基于双因素的生产作业风险综合定量评估方法与系统 | |
CN116596346A (zh) | 一种高速公路隧道运营安全性评价方法 | |
CN104299163A (zh) | 基于ahp的电力设备运行状态定量分析方法 | |
CN116227919A (zh) | 一种企业安全风险评估方法、装置及电子设备 | |
Junzhe et al. | Research on evaluation system of operation risk assessment and application in Henan Power Gird | |
Qin et al. | The Application Research on Safety performance Evaluation of Portal Crane based on Reliability Evaluation and risk Assessment | |
Chen et al. | Working Status Evaluation of Dispatcher Considering Impacts of Uncertain Factors |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
121 | Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application |
Ref document number: 17909028 Country of ref document: EP Kind code of ref document: A1 |
|
NENP | Non-entry into the national phase |
Ref country code: DE |
|
122 | Ep: pct application non-entry in european phase |
Ref document number: 17909028 Country of ref document: EP Kind code of ref document: A1 |