一种基于狄利克雷过程与折棍构造表示的直流充电桩远程检定方法技术

本发明专利技术提出一种基于狄利克雷过程与折棍构造表示的直流充电桩远程检定方法。本发明专利技术所提出的基于狄利克雷过程与折棍构造表示的直流充电桩远程检定方法可以完成直流充电桩远程检定这项任务。在保证检定结果的可靠性和准确性的前提下，根据误差估计结果，对误差超过规定值的直流充电桩进行线下检定。这种方法缩小了线下检定的范围，减少了物理标准器的损耗和人力的成本，维护了消费者的权益，并且在一定程度上也有利于充电桩的推广。定程度上也有利于充电桩的推广。定程度上也有利于充电桩的推广。

【技术实现步骤摘要】
一种基于狄利克雷过程与折棍构造表示的直流充电桩远程检定方法


[0001]本专利技术属于直流充电桩远程检定
，特别是涉及一种基于狄利克雷过程与折棍构造表示的直流充电桩远程检定方法。

技术介绍

[0002]随着新能源汽车需求日益增长，充电设施的支持变得至关重要。为了满足需求，我国积极推动充电设施建设。截至2023年1月，中国充电联盟成员单位共上报了183.9万台公共充电桩，其中包括78.3万台直流充电桩和105.5万台交流充电桩。从2022年2月到2023年1月，月均新增公共充电桩约为5.5万台。可以看出，充电基础设施的数量呈现快速增长的趋势。充电基础设施的数量呈现快速增长的趋势。
[0003]电动汽车充电桩属于贸易结算用计量器具，计量法中规定针对该类计量器具需要定期进行检定，以保证交易的公平性和交易双方的利益。检定是确认和查明测量仪器是否符合法定要求的一套程序，即按照规定测试被测对象的误差范围，明确其误差范围是否在允许范围之内，并出具检定报告。近日，国家修订发布JJG1148—2022《中华人民共和国国家计量检定规程：电动汽车非车载充电机》中要求对非车载充电机的付费金额误差、时钟示值误差、工作误差和示值误差等指标进行检定以保证计量结果准确可靠，检定规程中规定的定期的检定是由政府计量行政部门按照检定规程强制执行的，具有法制性。
[0004]传统的充电桩计量工作是基于物理标准器的现场检定，由检定人员携带标准器到达检定现场，按照检定规程完成充电桩的检定，其优点在于利用物理标准器，检定结果更加可靠。但与此同时也存在以下缺点：一，计量工作依靠计量人员完成，计量人员操作过程准确与否决定了计量的结果，这势必对计量人员的自身素质有较高的要求；二，充电设施一般广泛的分布在城市的各个地区，计量人员需要携带标准器到各个现场开展计量工作，这种方式成本高，周期长，效率较低，标准器经过频繁的长途运也容易发生损坏或者精度损失。三，随着充电设施数量的激增，并且在可预见的未来中，充电桩的数量还会持续增加，这种耗时耗力的检定方法不能满足当前的需求。
[0005]目前，直流充电桩的检定主要分为以下两种类型。一是基于物理标准器的现场检定方法，也就是培养专业的检定人员，携带标准器进行现场检定，这种方式在充电桩激增的当下将会消耗大量的人力物力。二是基于物理标准器的远程遥控检定方法。这种方法是在直流充电桩附近安置检定装置，通过实时传递数据来监控直流充电桩的状态，这种方法减少了现场检定的人力支出，并且检定结果的精确度可以保证，但是并没有减少检定装置的工作量，并且检定装置上的物理标准器也需要定期进行校准。

技术实现思路

[0006]本专利技术目的是为了解决现有技术中的问题，提供了一种基于狄利克雷过程与折棍构造表示的直流充电桩远程检定方法。
[0007]本专利技术是通过以下技术方案实现的，本专利技术提出一种基于狄利克雷过程与折棍构造表示的直流充电桩远程检定方法，所述方法包括如下步骤：
[0008]步骤一、数据清洗：将数据集中的可用数据提取出来；
[0009]步骤二、数据补充：在明确充电桩和汽车间的能量交互规律以及数据采样规律规则和特性的前提下，对清洗过后的数据集进行补充，补充的数据内容包括电压、电流和电能值；
[0010]步骤三、选择狄利克雷过程先验分布和参数；
[0011]步骤四、利用狄利克雷过程的定义进行采样，得到生成随机分布G；
[0012]步骤五、利用生成的随机分布G进行采样，生成数据集X；
[0013]步骤六、计算数据集X的似然函数，从而得到后验分布的形式；
[0014]步骤七、利用折棍构造方法对后验分布进行采样，得到一组概率密度函数，从而对电压和电流进行误差修正；
[0015]步骤八、利用修正后的电压和电流对电能进行误差估计。
[0016]进一步地，所述数据补充的方法为均值插值、多项式估计插值和极大似然估计插值。
[0017]进一步地，在步骤三中，选择合适的狄利克雷过程先验分布G0和参数α，其中G0是一个定义在可测空间上的概率分布，α是一个正实数，用于控制随机分布G的方差；选择柯西分布或者标准正态分布作为先验分布。
[0018]进一步地，在步骤四中，利用狄利克雷过程的定义，从其生成过程中采样得到一个随机分布，其中狄利克雷过程的生成过程如下式所示：
[0019][0020]其中，是一个以θ
i
为均值的确定性分布，π
i
表示一个权重参数，且满足θ
i
是一个从先验分布G0中采样得到的随机变量，在实现过程中，根据先验分布G0和参数α，利用狄利克雷分布进行采样，具体实现利用以下公式：
[0021]θ
i
～G0andπ
i
～Gamma(α,1)
[0022]G～DP(α,G0)
[0023]其中，DP表示狄利克雷过程，其可以表示为一个无限维的狄利克雷分布。
[0024]进一步地，在步骤五中，利用以下公式进行采样：
[0025]x
i
～G for i＝1,2,
…
,n。
[0026]进一步地，在步骤六中，通过计算数据集X的似然函数来得到后验分布；利用以下公式计算似然函数：
[0027][0028]其中，p(x
i
|G)表示随机分布G在x
i
处的概率密度函数；根据贝叶斯定理，得到后验分布的形式：
[0029]p(G|X)
∝
p(X|G)p(G)
[0030]其中，p(G)表示狄利克雷过程的先验分布。
[0031]进一步地，使用折棍构造方法进行采样，将无限维的随机分布转化为有限维的分布，从而便于计算和采样；
[0032]对于每个分量G
i
，生成一个随机变量θ
i
，其中θ～Beta(1,α)；
[0033]对于每个分量G
i
，计算它在采样过程中是否被保留下来；所述是否被保留下来的具体方法为：
[0034]对于第一个分量G1，其一定会被保留下来；
[0035]对于第i个分量G
i
，其有θ
i
的概率被保留下来，有1
‑
θ
i
的概率被折棍剔除；
[0036]利用折棍构造方法，得到一组概率密度函数f1(x),f2(x),...,f
K
(x)，其中：
[0037][0038]其中，n
k
表示数据集中与θ
k
相同的样本数量；通过采样一组概率密度函数，得到一组生成数据的样本x1,x2,...,x
m
，从而对生成的数据进行误差估计。
[0039]进一步地，对于被保留下来的分量G
i
，其在后续的采样中权重为θ
i
；
[0040]将保留下来的分量组成本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于狄利克雷过程与折棍构造表示的直流充电桩远程检定方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：步骤一、数据清洗：将数据集中的可用数据提取出来；步骤二、数据补充：在明确充电桩和汽车间的能量交互规律以及数据采样规律规则和特性的前提下，对清洗过后的数据集进行补充，补充的数据内容包括电压、电流和电能值；步骤三、选择狄利克雷过程先验分布和参数；步骤四、利用狄利克雷过程的定义进行采样，得到生成随机分布G；步骤五、利用生成的随机分布G进行采样，生成数据集X；步骤六、计算数据集X的似然函数，从而得到后验分布的形式；步骤七、利用折棍构造方法对后验分布进行采样，得到一组概率密度函数，从而对电压和电流进行误差修正；步骤八、利用修正后的电压和电流对电能进行误差估计。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据补充的方法为均值插值、多项式估计插值和极大似然估计插值。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤三中，选择合适的狄利克雷过程先验分布G0和参数α，其中G0是一个定义在可测空间上的概率分布，α是一个正实数，用于控制随机分布G的方差；选择柯西分布或者标准正态分布作为先验分布。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在步骤四中，利用狄利克雷过程的定义，从其生成过程中采样得到一个随机分布，其中狄利克雷过程的生成过程如下式所示：其中，δ
θi
是一个以θ
i
为均值的确定性分布，π
i
表示一个权重参数，且满足θ
i
是一个从先验分布G0中采样得到的随机变量，在实现过程中，根据先验分布G0和参数α，利用狄利克雷分布进行采样，具体实现利用以下公式：θ
i
～G0andπ
i
～Gamma(α,1)G～DP(α,G0)其中，DP表示狄利克雷过程，其可以表示为一个无限维的狄利克雷分布。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在步骤五中，利用以下公式进行采样：x
i
～G for i＝1,2,...,n。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在步骤六中，通过计算数据集X的似然函数...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑文斌，乔家庆，刘冰，白晨宇，付平，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：