一种基于用户侧的电动汽车充电周期分析测试平台制造技术

本发明专利技术公开了一种基于用户侧的电动汽车充电周期分析测试平台，包括：数据源模块、分布式数据预处理模块以及数据挖掘模块，其中，所述数据源模块将各种统计的充电数据传输至所述分布式数据预处理模块中进行标注并封装处理后，再传输至数据挖掘模块，能够对不同范围下影响热失控参数进行充电实验，研究电池内阻、开路电压和温升速率随以上几种输入的变化规律，形成电池充电安全的边界条件；如果清楚控制参数对热失控的边界值，可以为电池管理中安全系数的制定及预警提供理论依据。安全系数的制定及预警提供理论依据。安全系数的制定及预警提供理论依据。

【技术实现步骤摘要】
一种基于用户侧的电动汽车充电周期分析测试平台


[0001]本专利技术涉及汽车充电测试
，尤其涉及一种基于用户侧的电动汽车充电周期分析测试平台。

技术介绍

[0002]我国新能源车充电网络建设一直落后于规划。目前车桩比距离规划目标仍有较大距离。地方政策重心从“补车”转向到“补桩”，充电桩行业有望持续景气。在今年充电桩新基建政策加持下，拥有巨大潜力的充电桩市场受到广泛。但大量电动汽车和充电桩的使用同时也带来充电安全问题。
[0003]充电安全问题从产生的位置看可分为电网侧安全、充电设备侧安全、车辆侧安全和运营平台侧安全，而充电设备侧安全和车辆侧安全是直接发生体，危及到用户安全，当前在大部分充电桩内缺乏有效监测充电故障、预警平台，其中在众多的充电和预警平台中同时缺乏对关于电池的测试及分析的相关处理平台。

技术实现思路

[0004]针对上述背景中充电安全问题，本专利技术的目的在于提供一种基于用户侧的电动汽车充电周期分析测试平台，以典型锂离子电池(三元电池和磷酸铁锂电池)为研究对象，分析不同温度、充电倍率、充电电压等对电池热稳定性和负极析锂的影响；研究电池内阻和电位随以上几种输入的变化规律，形成电池充电安全的边界条件。
[0005]为实现本申请的目的，本申请提供的技术方案如下：
[0006]一种基于用户侧的电动汽车充电周期分析测试平台，所述平台包括数据源模块、分布式数据预处理模块以及数据挖掘模块；其中，所述数据源模块将各种统计的充电数据传输至所述分布式数据预处理模块中进行标注并封装处理后，再传输至数据挖掘模块，进行分析挖掘后提供处理对象的优化决策；所述分布式预处理模块还包括对不良数据处理后的数据进行评价模型，并且依据电动汽车充放电数据特征，构建面向电动汽车充放电数据的质量评价指标体系及质量评价模型，所取数据都是依托电力互联网，侧重用户侧，从而进一步增加测试准确性，确保用户的使用安全，其中充放电数据质量评价指标从电动汽车充放电数据的固有质量、可存取质量、上下文质量、表示质量等方面来定义评价指标。
[0007]其中，所述数据源模块还用于对数据进行转换，包括数据泛化、数据规范化、数据属性构建：数据泛化通过概念分层将高层次概念替换为低层次“原始”数据，将原始数据泛化成用户感兴趣的、具有统计意义的内容聚合元数据；数据泛化的策略包括概念树攀升、属性去除、增加属性；数据规范化是指将属性数据按一定比例缩放，使之落入某个特定区间，采用Sigmoid函数把数据泛化后的数据处理后的中所得指标数据映射到不同区间，包括如下步骤：
[0008]1)将输入数据映射到[0，1]区间的sigmoid函数为：
[0009][0010]2)将输入数据映射到[2，3]区间的sigmoid函数为：
[0011][0012]3)将输入数据映射到[3，4]区间的sigmoid函数为：
[0013][0014]4)将输入数据映射到[4，5]区间的sigmoid函数为：
[0015][0016]5)将输入数据映射到[7，8]区间的sigmoid函数为：
[0017][0018]6)将输入数据映射到[10，12]区间的sigmoid函数为：
[0019][0020]数据属性构建是根据全局属性关系构建新属性的过程，数据属性构建原则包括属性关系一致原则、目标排除原则和时序相关有序原则，通过变换产生新的属性，从而弥补原有数据表示空间的不足。
[0021]其中，所述分布式数据预处理模块还用于：
[0022](1)对所有数据，按如下条件去掉错误数据：
[0023]I<＝
‑
500；U<＝100；Umax<＝0.5；Umin<＝0.5；Tmin<＝0；R<0；
[0024](2)对所有数据，按如下条件去掉不合理数据：按如下公式计算SOC和Umax的前后向三阶差分
[0025]SOC
db∈
(t)＝SOC(t)
‑
SOC(t
±
∈)
[0026]U
max,db∈
(t)＝U
max,db∈
(t)
‑
U
max,db∈
(t
±
∈)其中，t
±
∈≥0，详细如下：
[0027]前向一阶差分：
[0028]SOC
db1
(t)＝SOC(t)
‑
SOC(t
‑
1)
[0029]U
max,db1
(t)＝U
max,db1
(t)
‑
U
max,db1
(t
‑
1)
[0030]前向二阶差分：
[0031]SOC
db2
(t)＝SOC(t)
‑
SOC(t
‑
2)
[0032]U
max,db2
(t)＝U
max,db2
(t)
‑
U
max,db
(t
‑
2)
[0033]前向三阶差分：
[0034]SOC
db3
(t)＝SOC(t)
‑
SOC(t
‑
3)
[0035]U
max,db3
(t)＝U
max,db3
(t)
‑
U
max,db3
(t
‑
3)
[0036]后向一阶差分：
[0037]SOC
da1
(t)＝SOC(t)
‑
SOC(t+1)
[0038]U
max,da1
(t)＝U
max,da1
(t)
‑
U
max,da1
(t
‑
1)
[0039]后向二阶差分：
[0040]SOC
da2
(t)＝SOC(t)
‑
SOC(t+2)
[0041]U
max,da2
(t)＝U
max,da2
(t)
‑
U
max,da2
(t+2)
[0042]后向三阶差分：
[0043]SOC
da3
(t)＝SOC(t)
‑
SOC(t+3)
[0044]U
max,da3
(t)＝U
max,da3
(t)
‑
U
max,da3
(t+3)
[0045]其中，
[0046]SOC
db1
(1)＝0；U
max,db1本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于用户侧的电动汽车充电周期分析测试平台，其特征在于，所述平台包括数据源模块、分布式数据预处理模块以及数据挖掘模块；其中，所述数据源模块将各种统计的充电数据传输至所述分布式数据预处理模块中进行标注并封装处理后，再传输至数据挖掘模块，进行分析挖掘后提供处理对象的优化决策；所述分布式预处理模块还包括对不良数据处理后的数据进行评价模型，并且依据电动汽车充放电数据特征，构建面向电动汽车充放电数据的质量评价指标体系及质量评价模型，所取数据都是依托电力互联网，侧重用户侧，从而进一步增加测试准确性，确保用户的使用安全，其中充放电数据质量评价指标从电动汽车充放电数据的固有质量、可存取质量、上下文质量、表示质量等方面来定义评价指标。2.根据权利要求1所述的一种基于用户侧的电动汽车充电周期分析测试平台，其特征在于，所述数据源模块还用于对数据进行转换，包括数据泛化、数据规范化、数据属性构建：数据泛化通过概念分层将高层次概念替换为低层次“原始”数据，将原始数据泛化成用户感兴趣的、具有统计意义的内容聚合元数据；数据泛化的策略包括概念树攀升、属性去除、增加属性；数据规范化是指将属性数据按一定比例缩放，使之落入某个特定区间，采用Sigmoid函数把数据泛化后的数据处理后的中所得指标数据映射到不同区间，包括如下步骤：1)将输入数据映射到[0，1]区间的sigmoid函数为：2)将输入数据映射到[2，3]区间的sigmoid函数为：3)将输入数据映射到[3，4]区间的sigmoid函数为：4)将输入数据映射到[4，5]区间的sigmoid函数为：5)将输入数据映射到[7，8]区间的sigmoid函数为：6)将输入数据映射到[10，12]区间的sigmoid函数为：数据属性构建是根据全局属性关系构建新属性的过程，数据属性构建原则包括属性关系一致原则、目标排除原则和时序相关有序原则，通过变换产生新的属性，从而弥补原有数据表示空间的不足。3.根据权利要求1所述的一种基于用户侧的电动汽车充电周期分析测试平台，其特征
在于，所述分布式数据预处理模块还用于：(1)对所有数据，按如下条件去掉错误数据：I<＝
‑
500；U<＝100；Umax<＝0.5；Umin<＝0.5；Tmin<＝0；R<0；(2)对所有数据，按如下条件去掉不合理数据：按如下公式计算SOC和Umax的前后向三阶差分SOC
db∈
(t)＝SOC(t)
‑
SOC(t
±
∈)U
max，db∈
(t)＝U
max，db∈
(t)
‑
U
max，db∈
(t
±
∈)其中，t
±
∈≥0，详细如下：前向一阶差分：SOC
db1
(t)＝SOC(t)
‑
SOC(t
‑
1)U
max，db1
(t)＝U
max，db1
(t)
‑
U
max，db1
(t
‑
1)前向二阶差分：SOC
db2
(t)＝SOC(t)
‑
SOC(t
‑
2)U
max，db2
(t)＝U
max，db2
(t)
‑
U
max，db2
(t
‑
2)前向三阶差分：SOC
db3
(t)＝SOC(t)
‑
SOC(t
‑
3)U
max，db3
(t)＝U...

【专利技术属性】
技术研发人员：李磊，刘伟东，张剑，李晓辉，李丹，梁彬，谢秦，杨光，邹琪，刘洋洋，赵庆来，
申请(专利权)人：国网天津市电力公司国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：