一种充电桩负荷识别及负荷保护安全方法技术

本发明专利技术公开了一种充电桩负荷识别及负荷保护安全方法，包括：负荷识别模块、负荷安全保护模块、反馈模块、以及负荷分类模块；所述负荷分类模块包括功率负荷模块、控制单元负荷模块、计量单元负荷模块、计费通信单元负荷模块、充电接口负荷模块以及充电桩本体负荷模块之一或组合；且所述负荷识别模块、负荷分类模块、负荷安全保护模块与反馈模块依次连接。本发明专利技术通过对负荷提取，并通过优化算法对负荷进行分类，根据负荷种类进一步进行负荷处理，并对充电桩的负荷状态进行评估，根据评估值确定严重程度采取相应的措施，以准确及时的发现充电桩负荷问题并作出相应操作。负荷问题并作出相应操作。负荷问题并作出相应操作。

【技术实现步骤摘要】
一种充电桩负荷识别及负荷保护安全方法


[0001]本专利技术涉及充电桩设备
，具体涉及一种充电桩负荷识别及负荷保护安全方法。

技术介绍

[0002]随着越来越多的充电桩投入应用，如何在充电桩发生负荷时确认其负荷原因以对其进行及时维修，也成为了保证充电桩的运行质量课题中的重要研究方法。
[0003]现有技术中，充电桩的负荷原因检测方式通常采用人工定期检修方式，若在巡检过程中发现负荷，则针对该负荷进行负荷原因的排查，并最终确认该负荷的发生原因，使得针对充电桩的负荷原因检测过程被动且效率低下，另外，由于人工定期检修方式缺乏定制依据，容易导致过度检修和缺乏检修的现象，产生资源浪费和错配。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于克服现有技术中所存在的上述不足，提供一种充电桩负荷识别及负荷保护安全方法，通过监控充电桩各部件的状态，进而得到充电桩是否出现负荷，并根据负荷的严重程度采取相应的措施，以准确及时的发现充电桩负荷并作出相应操作。
[0005]为了实现上述专利技术目的，本专利技术提供了以下技术方案：
[0006]一种充电桩负荷识别及负荷保护安全方法，包括：负荷识别模块、负荷安全保护模块、反馈模块、以及负荷分类模块；且所述负荷识别模块、负荷分类模块、负荷安全保护模块与反馈模块依次连接；
[0007]所述负荷识别模块获取充电桩充电时的充电数据样本，并从所述充电数据样本中提取负荷特征；
[0008]所述负荷分类模块用于根据负荷识别模块采集的数据对充电桩部件进行负荷分析，得到充电桩部件的负荷评估数据；
[0009]所述负荷安全保护模块用于根据负荷分类模块得到的充电桩部件的负荷评估数据，计算充电桩的负荷状态，并判断是否启动反馈模块；
[0010]所述反馈模块用于执行反馈操作。
[0011]优选地，所述负荷分类模块用于通过优化算法对提取出的负荷特征进行分类，得到对所述负荷特征的分类结果。
[0012]优选地，所述优化算法需要建立RVM模型，步骤如下：
[0013]步骤1，初始化粒子群，确定粒子群的规模、初始位置和速度，根据约束条件对每个粒子初始化拉格朗日因子a的值；
[0014]步骤2，计算每一个粒子的目标函数值；
[0015]步骤3，更新每一个粒子a的位置局部最优值和全局最优值；
[0016]步骤4，更新每一个粒子a的飞行速度和位置；
[0017]步骤5，判断数据是否达到RVM模型标准，若达到标准则跳出循环，并计算最优拉格
朗日因子a，否则返回步骤B2，直到满足迭代的次数；
[0018]步骤6，返回最优a的值，并传递给所述RVM模型。
[0019]优选地，所述负荷安全保护模块包括负荷评估模块，负荷评估模块用于根据评估数值从大到小的变化规律划分状态区间。
[0020]优选地，所述负荷安全保护模块包括评估变化模块，评估变化模块用于计算充电桩历史评估与本次评估的变化值，并用于判断是否启动反馈模块。
[0021]一种充电桩负荷安全保护方法，包括以下步骤：
[0022]S1，负荷识别模块采集充电桩件的参数，并将参数发送给负荷分类模块；
[0023]S2，负荷分类模块根据负荷识别模块采集的数据对充电桩部件进行负荷分析，得到充电桩部件的评估，并将充电桩部件的评估发送给负荷安全保护模块；
[0024]S3，负荷安全保护模块根据充电桩部件的评估计算充电桩的评估，并判断是否启动反馈模块，若启动反馈模块，则执行步骤S4，若不启动反馈模块则结束本次负荷检测，等待下一次负荷检测；
[0025]S4，反馈模块执行反馈操作。
[0026]优选地，所述步骤S3中负荷安全保护模块根据评估数值从大到小的变化规律划分状态区间。
[0027]优选地，所述步骤S3还计算评估变化值，综合考虑充电桩的评估与评估变化值，判断充电桩的负荷状态。
[0028]优选地，所述变化值为充电桩历史检测值与本次检测值的差值。
[0029]一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述充电桩负荷安全保护方法的步骤。
[0030]与现有技术相比，本专利技术的有益效果：通过监控充电桩各部件的状态，进而得到充电桩是否出现负荷，并根据负荷的严重程度采取相应的措施，以准确及时的发现充电桩负荷并作出相应操作。
附图说明：
[0031]图1为本专利技术示例性实施例1的一种充电桩负荷识别及负荷保护安全方法的结构示意图；
[0032]图2为本专利技术示例性实施例2中充电桩负荷安全保护方法的流程图；
[0033]图3为本专利技术示例性实施例3中充电桩负荷安全保护方法的流程图。
具体实施方式
[0034]下面结合试验例及具体实施方式对本专利技术作进一步的详细描述。但不应将此理解为本专利技术上述主题的范围仅限于以下的实施例，凡基于本
技术实现思路
所实现的技术均属于本专利技术的范围。
[0035]实施例1
[0036]如图1所示，本实施例提供一种充电桩负荷识别及负荷保护安全方法，包括：负荷识别模块、负荷安全保护模块、反馈模块、以及负荷分类模块；所述负荷分类模块包括功率负荷模块、控制单元负荷模块、计量单元负荷模块、计费通信单元负荷模块、充电接口负荷
模块以及充电桩本体负荷模块之一或组合；且所述负荷识别模块、负荷分类模块、负荷安全保护模块与反馈模块依次连接。
[0037]所述负荷识别模块用于采集充电桩部件的参数，所述充电桩部件包括但不限于功率模块、控制单元、计量单元、计费通信单元、充电接口以及充电桩本体。
[0038]所述负荷分类模块用于根据负荷识别模块采集的数据对充电桩部件进行负荷分析，得到充电桩部件的评估。
[0039]所述负荷安全保护模块用于根据负荷分类模块得到的充电桩部件的评估计算充电桩的评估，并判断是否启动反馈模块。
[0040]所述反馈模块用于执行反馈操作。
[0041]本实施例通过监控充电桩各部件的状态，进而得到充电桩是否出现负荷，并根据负荷的严重程度采取相应的措施，以准确及时的发现充电桩负荷并作出相应操作。
[0042]本实施方式中，建立RVM(relevancevectormachine，相关向量机)模型首先选择合适的函数，并对其超参数进行粒子群优化训练，建立合适的RVM模型，利用粒子群算法优化训练RVM模型参数，让模型更容易收敛，运算速度更快。建立RVM模型时，先利用样本数据库进行粒子群算法优化训练成功建立模型。常用的RVM核函数包括：线性核函数：K(x，z)＝x
·
z；多项式核函数：K(x，z)＝[s(x
·
z)+c]q；高斯径向基(RBF)核函数：K(x，z)＝exp(－λ‖x－z‖2)；Sigmoid核函数：K(x，z)＝tanh[s(x
·
z)+c]。选择合适的核函数是成功训练RVM模型的关键，通过测试验证训练，比本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种充电桩负荷识别方法，其特征在于，包括：负荷识别模块、负荷安全保护模块、反馈模块、以及负荷分类模块；且所述负荷识别模块、负荷分类模块、负荷安全保护模块与反馈模块依次连接；所述负荷识别模块获取充电桩充电时的充电数据样本，并从所述充电数据样本中提取负荷特征；所述负荷分类模块用于根据负荷识别模块采集的数据对充电桩部件进行负荷分析，得到充电桩部件的负荷评估数据；所述负荷安全保护模块用于根据负荷分类模块得到的充电桩部件的负荷评估数据，计算充电桩的负荷状态，并判断是否启动反馈模块；所述反馈模块用于执行反馈操作。2.根据权利要求1所述的一种充电桩负荷识别方法，其特征在于，所述负荷分类模块用于通过优化算法对提取出的负荷特征进行分类，得到对所述负荷特征的分类结果。3.根据权利要求2所述得一种充电桩负荷识别方法，其特征在于，所述优化算法需要建立RVM模型，步骤如下：步骤1，初始化粒子群，确定粒子群的规模、初始位置和速度，根据约束条件对每个粒子初始化拉格朗日因子a的值；步骤2，计算每一个粒子的目标函数值；步骤3，更新每一个粒子a的位置局部最优值和全局最优值；步骤4，更新每一个粒子a的飞行速度和位置；步骤5，判断数据是否达到RVM模型标准，若达到标准则跳出循环，并计算最优拉格朗日因子a，否则返回步骤B2，直到满足迭代的次数；步骤6，返回最优a的值，并传递给所述RVM模型。4.根据权利要求1所述的一种充电桩负荷识别方法，其特征在于，所述负荷安全保护模块包括负荷评估模块，负荷评估模块用于根据评估数值...

【专利技术属性】
技术研发人员：李大才，吴克锋，宋立信，王虎，孙智斌，匡磊，王安宝，郑建业，刘文慧，任佳炯，戴成伟，韩广，郭鹏，肖利坤，何志要，
申请(专利权)人：中国大唐集团新能源科学技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：