一种基于电气特征序列分析的电瓶车充电状态分析方法技术

本发明专利技术公开了一种基于电气特征序列分析的电瓶车充电状态分析方法，该方法包括以下步骤：步骤S1、获取电瓶车充电时电压、电流采样数据；步骤S2、设置时间区间，则将步骤S1得到的电压、电流采样数据分为若干个数据集；步骤S3、计算每个时间区间的电气特征量；步骤S4、将步骤S3计算结果加入温度传感值，并生成整个充电周期的电气特征序列；步骤S5、将电瓶车的电气特征序列依次输入至训练好的时间循环神经网络得到结果，若结果为1则说明正常，若为0则说明异常；相比传统的电瓶车温度监控，本发明专利技术利用电气监测量分析电瓶车充电状态，能够快速发现电瓶车充电异常情况，并且在电器特征序列分析时考虑了历史数据和特征的时序变化情况，能够提高状态分析的准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于电气特征序列分析的电瓶车充电状态分析方法
本专利技术涉及一种基于电气特征序列分析的电瓶车充电状态分析方法，属于电瓶车充电

技术介绍
随着电瓶车的普及，越来越多人使用电瓶车出行，电池质量参差不齐导致电瓶车充电事故频发，如何通过技术手段实现电瓶车充电状态监测是当前的热点问题。目前尚未有人提出关于电瓶车充电状态的分析方法，仅有针对电瓶车充电装置的设计方法。如中国专利申请(公告号CN202586432U)提出的一种带充电保护的电动车监测控制系统，该系统包含电压电流检测单元，中国专利申请(公告号为CN210866413U)提出的一种监测保护电动车充电的装置，该监测装置能够测量电池的变形情况，中国专利申请(公开号为CN109742579B)提出的电瓶车充电插座防火防盗系统，在电瓶车充电插座增加了温度传感器，上述中国专利申请中都能够监测电瓶车充电时外部数据，但是没有能力判断电瓶车的充电状态正常或者异常，如常见的异常有电池泄露、充电短路、过压充电等。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是：提供一种基于电气特征序列分析的电瓶车充电状态分析方法，该方法基于循环神经网络方法，分析电瓶车充电时各类电气特征的变化情况，进而掌握电瓶车充电时的状态，能够及时发现异常状态，防止故障导致的电气火灾发生，以解决现有技术中存在的技术问题。本专利技术采取的技术方案为：一种基于电气特征序列分析的电瓶车充电状态分析方法，该方法包括以下步骤：步骤S1、获取电瓶车充电时电压、电流采样数据；步骤S2、设置时间区间，则将步骤S1得到的电压、电流采样数据分为若干个数据集；步骤S3、计算每个时间区间的电气特征量；步骤S4、将步骤S3计算结果加入温度传感值T，并生成整个充电周期的电气特征序列；步骤S5、将电瓶车的电气特征序列依次输入至训练好的时间循环神经网络得到结果，如果结果为1则说明电瓶车充电状态为正常，如果结果为0则说明电瓶车充电状态为异常。步骤S1所获取的电压、电流采样数据是高频原始采样数据或低频幅值采样数据。步骤S1所获取的电压、电流采样数据替换为电流采样数据。步骤S2计算得到的电气特征向量包括有功功率P、无功功率Q、视在功率S、功率因素电压谐波Ui、电流谐波Ii其中的一个或者多个的组合，其中电压谐波Ui、电流谐波Ii根据步骤S1所获取的电压采样数据、电流采样数据经过快速傅里叶变换(FFT)得到，电压谐波Ui和电流谐波Ii为相量形式，i取0至11或者更多。步骤S4所述时间循环神经网络采用循环神经网络RNN、长短时记忆神经网络LSTM、门控循环单元GRU或其变种方法。本专利技术的有益效果：与现有技术相比，本专利技术相比传统的电瓶车温度监控，本专利技术利用电气监测量分析电瓶车充电状态，能够快速发现电瓶车充电异常，并且用电器特征序列分析时考虑了历史数据和时序变化情况，能够提高状态分析的准确率。附图说明图1为本专利技术的流程图。具体实施方式下面结合附图及具体的实施例对本专利技术进行进一步介绍。实施例1：如图1所示，一种基于电气特征序列分析的电瓶车充电状态分析方法，它包括：步骤S1、通过智能插座采集电瓶车充电时的电压、电流数据，智能插座的采样频率是6.4kHz/s，采样精度为0.5级，采样时间为充电开始到充电完成，假设为7200s。步骤S2、设置1s时间区间，则将步骤S1得到的电压、电流采样数据分为7200个数据集。步骤3、将步骤S2得到的每1s的电压采样数据和电流采样数据经过快速傅里叶变换算法(FFT)计算得到电压的0-11次谐波Ui和电流的0-11次谐波Ii，并依次计算各次谐波的有功功率Pi：Pi＝UiIi其中Ui为i次谐波电压幅值，Ii为i次谐波电流幅值。将各次谐波有功功率求和得到总有功功率P：接着根据电压电流的有效值计算视在功率S、无功功率Q和功率因数cosφ。S＝UI其中U和I分别是电压有效值和电流有效值。则每1s计算得到的特征有：有功功率P、视在功率S、无功功率Q和功率因数cosφ、0-11次谐波电压HV、0-11次谐波电流HC。步骤S4、将步骤S3计算结果加入温度传感值T，构建特征向量VV＝[P,S,Q,cosφ,U1,...,U11,I1,...,I11,T]该向量长度为29。则整个充电周期电气特征序列可表示为：[V1,V2,...,V7200]其中V1表示第1s的特征向量，V2表示第2s的特征向量，V7200表示第7200s的特征向量。步骤5、将电瓶车的电气特征序列[V1,V2,...,V7200]依次输入至训练好的时间循环神经网络得到结果[R1,R2,...,R7200]，如果Ri＝1则说明电瓶车在第i秒的充电状态为正常，如果Ri＝0则说明电瓶车第i秒的充电状态为异常(电池泄露、充电短路、过压充电等)。通过以上步骤就可以根据电瓶车电气监测量实时分析电瓶车充电状态，及时发现异常充电状态，避免电瓶车爆炸以及火灾的发生。本专利技术提出的一种基于电气特征序列分析的电瓶车充电状态分析方法的思想在于，电瓶车充电时的状态能够通过供电端口的电压和电流体现出来，一旦电瓶车存在异常状态，通过电气监测量能够快速地反映出来，并结合记录的电器特征序列快速分析出问题所在。而现有的监控手段如温度、形变监测仅仅是在电瓶车发生剧烈变化如高温、变形时才有所反应，当电瓶车发生此类反应时往往进入了一个非常危险的状态，随时可能发生爆炸或者电气火灾。以上所述，仅为本专利技术的具体实施方式，但本专利技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本
的技术人员在本专利技术揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本专利技术的保护范围之内，因此，本专利技术的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于电气特征序列分析的电瓶车充电状态分析方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：/n步骤S1、获取电瓶车充电时电压、电流采样数据；/n步骤S2、设置时间区间，则将步骤S1得到的电压、电流采样数据分为若干个数据集；/n步骤S3、计算每个时间区间的电气特征量；/n步骤S4、将步骤S3计算结果加入温度传感值T，并生成整个充电周期的电气特征序列；/n步骤S5、将电瓶车的电气特征序列依次输入至训练好的时间循环神经网络得到结果，如果结果为1则说明电瓶车充电状态为正常，如果结果为0则说明电瓶车充电状态为异常。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于电气特征序列分析的电瓶车充电状态分析方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
步骤S1、获取电瓶车充电时电压、电流采样数据；
步骤S2、设置时间区间，则将步骤S1得到的电压、电流采样数据分为若干个数据集；
步骤S3、计算每个时间区间的电气特征量；
步骤S4、将步骤S3计算结果加入温度传感值T，并生成整个充电周期的电气特征序列；
步骤S5、将电瓶车的电气特征序列依次输入至训练好的时间循环神经网络得到结果，如果结果为1则说明电瓶车充电状态为正常，如果结果为0则说明电瓶车充电状态为异常。


2.根据权利要求1所述的一种基于电气特征序列分析的电瓶车充电状态分析方法，其特征在于：步骤S1所获取的电压、电流采样数据是高频原始采样数据或低频幅值采样数据。


3.根据权利要求1所...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘斌，谈竹奎，张秋雁，唐赛秋，颜霞，陈荣，申彧，周海，曾鹏，王灿华，林呈辉，王冕，高吉普，徐梅梅，任召廷，杨成，陈敦辉，张后谊，李鑫卓，冯起辉，徐玉韬，张历，李博文，祝健杨，张俊杰，
申请(专利权)人：贵州电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：贵州;52