【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电动汽车安全，尤其涉及一种电动汽车充电安全特征数据库的构建方法及系统。
技术介绍
1、对于电动汽车充电过程，其充电安全影响因素可分为电网侧安全因素、充电设备侧安全因素、车辆侧安全因素和监测系统安全因素等四个方面。同时充电安全也受到电动汽车充电的时间空间不确定性、设备不确定性、车辆不确定性等时空行为因素的影响；充电安全的合理性对引导电动车有序充电，缓解局部地区负荷紧张，减轻高峰时段电网负荷也尤为重要；除此之外在设备方面、技术方面、监控方面、管理方面的不足也会造成车网互动过程不安全的发生。如何分析影响车网互动安全的多类复杂因素，为研究车网互动安全指标体系、设计各充电设备整体运行性能的综合评估方法、建立充电安全预警模型提供基础服务，成为亟须解决的问题。
2、面对上述多种复杂影响因素，采用传统的数据处理和安全影响因素分析方法已经无法满足电动汽车充电安全的需要，为此，需要引入各种智能算法和大数据模型处理方法。例如，专利文献cn116039433b提出一种基于大数据的车辆充电安全检测系统及方法，包括：获取目标车辆的电池容量规格、剩余电量和行程数据；获取目标车辆的历史充电记录；获取目标车辆连接充电桩时的位置信息和时间点数据；获取采集到的数据进行加密存储；获取目标车辆的历史充电次数和所有充电时长，分析目标车辆的当前电池容量大小，分析进行充电时所需的电流范围；计算目标车辆的不同充电模式和对应的充电时长；分析目标车辆的历史充电电流记录，进行充电模式的综合性分析；对目标车辆连接充电桩后的充电电流、电压和温度进行安全性检测。该
技术实现思路
1、本专利技术提供了涉及一种电动汽车充电安全特征数据库的构建方法及系统，能够为后续充电安全预警模型的形成提供支持。
2、一种电动汽车充电安全特征数据库的构建方法，包括：
3、通过数据采集装置采集电动汽车充电过程中的车辆端数据、充电端数据以及环境数据并上传服务器；
4、所述服务器基于所述车辆端数据、充电端数据以及环境数据进行多种特征因素归类；
5、根据多种特征因素归类结果构建大数据知识图谱；
6、根据所述大数据知识图谱进行数据提取并存储，获得电动汽车充电安全特征数据库。
7、进一步地，所述车辆端数据包括来自电动汽车bms系统的整车动力电池荷电状态、车辆识别码、充电电压、充电电流、电池温度、单体电池最高允许充电电压/电流、整体电池最高允许充电电压/充电电流、单体电池电压/电流状态、整车动力电池总电压、整车动力电池标称总能量、整车动力电池额定容量、电池充电电量、电池类型、电池生产商、电池组序号、电池生产日期、电池组充电次数以及电池组产权标识；
8、所述充电端数据包括充电机序列号、充电机编号、充电站名称、充电机协议版本号、充电机/充电站所在区域码、充电机最高输出电压以及最低输出电压、充电机最大输出电流以及最小输出电流、充电机电压输出值以及电流输出值、充电机充电电量、充电机输入电压/电流、充电机输出电压/电流、充电设备过温率、充电输出过流率、充电输出过压率、充电输出欠压率、最大可充电功率、充电机停机原因、充电机累计故障次数、充电机故障原因、充电程序异常率以及通信设备故障率；
9、所述环境数据包括天气状态数据、充电枪温度、桩体温度、充电机温度、通信设备温度、充电机内部烟雾浓度以及车辆充电环境温湿度。
10、进一步地，所述服务器基于所述车辆端数据、充电端数据以及环境数据进行安全影响因素归类，包括：
11、将所述车辆端数据、充电端数据以及环境数据按照安全特征进行划分，获得特征分类结果数据；
12、根据所述车辆端数据、充电端数据以及环境数据，基于核密度估计法分析电动汽车时空行为因素，获得电动汽车不同工况下的充电规律，得到充电规律数据；
13、根据所述车辆端数据、充电端数据、环境数据进行预警分析，获得预警数据；
14、将所述车辆端数据、充电端数据以及环境数据按照安全流程进行归类，获得安全流程归类结果数据。
15、进一步地，所述特征分类结果数据包括充电动态监控数据、充电电气参数标准数据、充电车辆标识数据、充电机标识数据、充电电气安全数据、充电桩故障数据、温湿度动态监控数据以及天气状态数据。
16、进一步地，根据所述车辆端数据、充电端数据以及环境数据，基于核密度估计法分析电动汽车时空行为因素，获得电动汽车不同工况下的充电规律，包括：
17、对所述车辆端数据、充电端数据以及环境数据进行预处理；
18、采用最小二乘法对同一电动汽车预处理后的充电机最高输出电压、充电机最低输出电压、充电机最大输出电流、充电机最小输出电流、充电机电压输出值、充电机电流输出值、充电机充电电量、单体电池电压状态以及单体电池电流状态在不同的天气状态下的数据进行拟合，获得同一电动汽车在不同的季节充电机最高输出电压、充电机最低输出电压、充电机最大输出电流、充电机最小输出电流、充电机电压输出值、充电机电流输出值、充电机充电电量、单体电池电压状态以及单体电池电流状态的拟合曲线；
19、将获得的拟合曲线与车企提供的目标值曲线进行对比，获得不同时间段的特征数据偏移量；
20、设置核函数带宽，以所述核函数带宽为搜索区间，通过滑动区间统计出落在所述搜索区间内的特征数据偏移量个数；
21、确定输出柱形图的每个栅格的大小，通过核函数计算每个特征数据偏移量对滑动区间内各个栅格的密度贡献值；
22、对每个栅格的密度值进行赋值，赋值为栅格内滑动区间内各个特征数据偏移量对于该栅格密度贡献值的累加；
23、输出每个栅格的密度值，形成概率密度统计直方图；...
【技术保护点】
1.一种电动汽车充电安全特征数据库的构建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车辆端数据包括来自电动汽车BMS系统的整车动力电池荷电状态、车辆识别码、充电电压、充电电流、电池温度、单体电池最高允许充电电压/电流、整体电池最高允许充电电压/充电电流、单体电池电压/电流状态、整车动力电池总电压、整车动力电池标称总能量、整车动力电池额定容量、电池充电电量、电池类型、电池生产商、电池组序号、电池生产日期、电池组充电次数以及电池组产权标识；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述服务器基于所述车辆端数据、充电端数据以及环境数据进行安全影响因素归类，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述特征分类结果数据包括充电动态监控数据、充电电气参数标准数据、充电车辆标识数据、充电机标识数据、充电电气安全数据、充电桩故障数据、温湿度动态监控数据以及天气状态数据。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述车辆端数据、充电端数据以及环境数据，基于核密度估计法分析电动汽车时空行为因素，获得电动汽车
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述核密度估计函数如下所示：
7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述车辆端数据、充电端数据、环境数据进行预警分析，获得预警数据，包括：
8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述安全流程归类结果包括制造商安全影响因素、充电运营商安全影响因素以及用户安全影响因素；
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据采集装置包括控制模块、BMS通信接口模块、DTU通信接口模块、485通信模块、调试接口模块、模拟量输入接口模块以及数字量输入接口模块；所述BMS通信接口模块、DTU通信接口模块、485通信模块、电源接口模块、调试接口模块、模拟量输入接口模块以及数字量输入接口模块均与所述控制模块连接，所述BMS通信接口模块用于连接BMS系统采集车辆端数据和充电端数据，所述DTU通信接口模块用于连接DTU设备采集车辆端数据和充电端数据，所述485通信模块用于将所述车辆端数据、充电端数据以及环境数据上传服务器，所述调试接口模块用于对所述数据采集装置进行调试，所述模拟量输入接口模块以及数字量输入接口模块用于连接外部传感器采集所述环境数据。
10.一种应用于如权利要求1-9任一所述方法的电动汽车充电安全特征数据库的构建系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种电动汽车充电安全特征数据库的构建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车辆端数据包括来自电动汽车bms系统的整车动力电池荷电状态、车辆识别码、充电电压、充电电流、电池温度、单体电池最高允许充电电压/电流、整体电池最高允许充电电压/充电电流、单体电池电压/电流状态、整车动力电池总电压、整车动力电池标称总能量、整车动力电池额定容量、电池充电电量、电池类型、电池生产商、电池组序号、电池生产日期、电池组充电次数以及电池组产权标识；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述服务器基于所述车辆端数据、充电端数据以及环境数据进行安全影响因素归类，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述特征分类结果数据包括充电动态监控数据、充电电气参数标准数据、充电车辆标识数据、充电机标识数据、充电电气安全数据、充电桩故障数据、温湿度动态监控数据以及天气状态数据。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述车辆端数据、充电端数据以及环境数据，基于核密度估计法分析电动汽车时空行为因素，获得电动汽车不同工况下的充电规律，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述核密度估计...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋恒，白少锋，耿德霁，刘志宾，李磊，鞠玲，朱岩泉，周建华，倪格格，郑俊杰，蔡慎，孙语珂，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司，
类型：发明
国别省市：
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