一种电动汽车充电桩运行状态预测方法及装置与流程

本技术涉及电动汽车，尤其涉及一种电动汽车充电桩运行状态预测方法及装置。

背景技术：

1、汽车领域作为化石能源消耗的重点领域。器件作为第三代半导体器件，是支撑电动汽车灵活取能的关键，更是制约电动汽车走向更大通勤范围的核心，但在对电动汽车进行充电时，器件产生的温升会对其寿命产生严重的影响，甚至会出现器件自燃，导致火灾发生。

2、现有通过红外成像技术产生的热成像图仅能从整体上反映充电桩和电动汽车的温度场分布特性，无法覆盖到器件层面。通过充电桩内部温度与预设告警温度之间的大小关系进行充电桩内部温度控制方法，其重点效用在于预警器件处于高温工作的状态，同时这种“是与否”的二值化判断方法效能偏低，属于事后表征。这些方法都不能预先掌握充电桩的工作状态，在异常情况来临之前及时报警，并及时处理，无法适用于实际场景中。

技术实现思路

1、本技术提供了一种电动汽车充电桩运行状态预测方法及装置，用于解决现有技术都是针对充电桩事后表征进行状态监测，无法实现提前预警避免故障发生的技术问题。

2、有鉴于此，本技术第一方面提供了一种电动汽车充电桩运行状态预测方法，包括：

3、获取充电桩内部温度和环境温度的历史监测数据，并构建温度监测矩阵；

4、基于时空尺度归一化的方式将所述温度监测矩阵转换为判断矩阵；

5、根据所述判断矩阵计算温度趋势综合因素，并基于所述温度趋势综合因素确定温度趋势效应系数，所述温度趋势综合因素包括平均变化速度、峰值偏移基准程度和定基发展速度；

6、根据所述判断矩阵计算温度累积相关参数，并基于所述温度累积相关参数确定温度累积效应系数，所述温度累积相关参数包括基准值和观测值；

7、根据所述温度趋势效应系数和所述温度累积效应系数对充电桩的运行状态进行预测，得到状态预测结果，若所述状态预测结果为异常状态，则触发报警。

8、优选地，所述基于时空尺度归一化的方式将所述温度监测矩阵转换为判断矩阵，包括：

9、对所述温度监测矩阵进行空间尺度的归一化处理，得到空间归一化矩阵；

10、对所述空间归一化矩阵进行时间尺度的归一化处理，得到判断矩阵。

11、优选地，所述根据所述判断矩阵计算温度趋势综合因素，并基于所述温度趋势综合因素确定温度趋势效应系数，包括：

12、根据所述判断矩阵的前预置列和剩余列分别计算平均变化速度的比值、峰值偏移基准程度的比值和定基发展速度的比值；

13、基于所述平均变化速度的比值、所述峰值偏移基准程度的比值和所述定基发展速度的比值确定温度趋势效应系数。

14、优选地，所述根据所述判断矩阵计算温度累积相关参数，并基于所述温度累积相关参数确定温度累积效应系数，包括：

15、根据所述判断矩阵分别计算出基准值和观测值；

16、基于所述基准值和所述观测值计算温度累积效应比值，得到温度累积效应系数。

17、优选地，所述根据所述温度趋势效应系数和所述温度累积效应系数对充电桩的运行状态进行预测，得到状态预测结果，若所述状态预测结果为异常状态，则触发报警，包括：

18、根据所述温度趋势效应系数、所述温度累积效应系数和异常参考范围对充电桩的运行状态进行分析预测，所述异常参考范围包括异常趋势范围和异常累积范围；

19、若所述温度趋势效应系数在所述异常趋势范围内，或所述温度累积效应系数在所述异常累积范围内，则得到的状态预测结果为异常状态，触发报警。

20、本技术第二方面提供了一种电动汽车充电桩运行状态预测装置，包括：

21、数据获取单元，用于获取充电桩内部温度和环境温度的历史监测数据，并构建温度监测矩阵；

22、矩阵处理单元，用于基于时空尺度归一化的方式将所述温度监测矩阵转换为判断矩阵；

23、趋势计算单元，用于根据所述判断矩阵计算温度趋势综合因素，并基于所述温度趋势综合因素确定温度趋势效应系数，所述温度趋势综合因素包括平均变化速度、峰值偏移基准程度和定基发展速度；

24、累积计算单元，用于根据所述判断矩阵计算温度累积相关参数，并基于所述温度累积相关参数确定温度累积效应系数，所述温度累积相关参数包括基准值和观测值；

25、状态预测单元，用于根据所述温度趋势效应系数和所述温度累积效应系数对充电桩的运行状态进行预测，得到状态预测结果，若所述状态预测结果为异常状态，则触发报警。

26、优选地，所述矩阵处理单元，具体用于：

27、对所述温度监测矩阵进行空间尺度的归一化处理，得到空间归一化矩阵；

28、对所述空间归一化矩阵进行时间尺度的归一化处理，得到判断矩阵。

29、优选地，所述趋势计算单元，具体用于：

30、根据所述判断矩阵的前预置列和剩余列分别计算平均变化速度的比值、峰值偏移基准程度的比值和定基发展速度的比值；

31、基于所述平均变化速度的比值、所述峰值偏移基准程度的比值和所述定基发展速度的比值确定温度趋势效应系数。

32、优选地，所述累积计算单元，具体用于：

33、根据所述判断矩阵分别计算出基准值和观测值；

34、基于所述基准值和所述观测值计算温度累积效应比值，得到温度累积效应系数。

35、优选地，所述状态预测单元，具体用于：

36、根据所述温度趋势效应系数、所述温度累积效应系数和异常参考范围对充电桩的运行状态进行分析预测，所述异常参考范围包括异常趋势范围和异常累积范围；

37、若所述温度趋势效应系数在所述异常趋势范围内，或所述温度累积效应系数在所述异常累积范围内，则得到的状态预测结果为异常状态，触发报警。

38、从以上技术方案可以看出，本技术实施例具有以下优点：

39、本技术中，提供了一种电动汽车充电桩运行状态预测方法，包括：获取充电桩内部温度和环境温度的历史监测数据，并构建温度监测矩阵；基于时空尺度归一化的方式将温度监测矩阵转换为判断矩阵；根据判断矩阵计算温度趋势综合因素，并基于温度趋势综合因素确定温度趋势效应系数，温度趋势综合因素包括平均变化速度、峰值偏移基准程度和定基发展速度；根据判断矩阵计算温度累积相关参数，并基于温度累积相关参数确定温度累积效应系数，温度累积相关参数包括基准值和观测值；根据温度趋势效应系数和温度累积效应系数对充电桩的运行状态进行预测，得到状态预测结果，若状态预测结果为异常状态，则触发报警。

40、本技术提供的电动汽车充电桩运行状态预测方法，通过采集的历史数据进行分析计算，分别确定出两种不同的表征参数，即温度趋势效应系数和温度累积效应系数；根据这两个系数对充电桩的运行状态进行分析预测，就可以提前明确充电桩的状态，在预测结果为异常状态时可以直接触发报警，能够在故障发生前避免故障运行造成的损失和风险。因此，本技术能够解决现有技术都是针对充电桩事后表征进行状态监测，无法实现提前预警避免故障发生的技术问题。