王琰，張衛(wèi)國，王世舉，孫充勃

（1.國網(wǎng)江蘇省電力公司南京供電公司，江蘇南京210016；2.國電南瑞科技股份有限公司，江蘇南京210016；3.國網(wǎng)天津市電力公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院，天津300010；4.國網(wǎng)北京經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院，北京102209）

隨著電動(dòng)汽車規(guī)?；l(fā)展，電動(dòng)汽車給用戶提供綠色出行便利，但同時(shí)也帶來諸多安全隱患，其中最受關(guān)注的即為電動(dòng)汽車充電過程中的故障及造成的安全事故，因此對充電可靠性需提出更高要求[1-3]。一體化故障在線預(yù)測評估對電動(dòng)汽車充電過程中諸多影響因素進(jìn)行定性或定量分析，綜合分析給出各因素風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生程度，它是電動(dòng)汽車充電過程安全決策中一個(gè)重要組成部分[4]。通過對充換電站風(fēng)險(xiǎn)評估，確定發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)概率較大的因素并采取相應(yīng)的預(yù)防措施，以便防止危險(xiǎn)發(fā)生[5]。

國內(nèi)外許多專家學(xué)者提出多種風(fēng)險(xiǎn)評估策略并應(yīng)用于實(shí)際系統(tǒng)中。國外相關(guān)研究主要有：文獻(xiàn)[6]利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了對地下電纜保護(hù)裝置的故障風(fēng)險(xiǎn)分析；文獻(xiàn)[7]利用風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)先權(quán)重?cái)?shù)對故障形式和風(fēng)險(xiǎn)程度進(jìn)行了評分，使風(fēng)險(xiǎn)可以進(jìn)行量化分析。國內(nèi)研究主要有：文獻(xiàn)[8]研究了城市電力供應(yīng)系統(tǒng)公共安全風(fēng)險(xiǎn)評估體系及應(yīng)用；文獻(xiàn)[9]采用模糊推理方法并基于風(fēng)險(xiǎn)理論推理出電壓的脆弱度；文獻(xiàn)[10]基于AHP模糊綜合評判實(shí)現(xiàn)了對國外資金投資房地產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)分析。但是，國內(nèi)外針對電動(dòng)汽車充換電站風(fēng)險(xiǎn)評估的研究相對較少，制約了電動(dòng)汽車規(guī)模化的發(fā)展[11-14]。

本文針對電動(dòng)汽車充電過程中可能存在的安全故障隱患，從一體化和安全角度分析動(dòng)力電池、交直流充電設(shè)備和配電網(wǎng)多級設(shè)備故障影響因素相關(guān)性出發(fā)，提出一種基于模糊層次綜合分析法的一體化在線故障預(yù)測模型，并通過專家經(jīng)驗(yàn)打分表明確各故障影響因素在模型中的重要性，確定各設(shè)備故障權(quán)重系數(shù)，建立多級設(shè)備一體化故障診斷優(yōu)先級。該故障預(yù)測模型可有效評估各因素風(fēng)險(xiǎn)程度和安全等級，實(shí)現(xiàn)多級設(shè)備一體化在線故障預(yù)測，使電動(dòng)汽車充電過程中安全故障分析更具客觀性，保證電動(dòng)汽車正常安全充電，將危險(xiǎn)故障損失降至最小。

1 綜合模糊分析法

綜合模糊分析法原理即為將模糊理論運(yùn)用到層次分析法中，集模糊數(shù)學(xué)、層次架構(gòu)、權(quán)重比較于一體化，在風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測決策中占有重要位置[11-13]。該研究采用綜合模糊分析法對電動(dòng)汽車充電過程實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，有助于實(shí)現(xiàn)一體化故障預(yù)測。

1.1 單層次模糊分析預(yù)測模型

將充電過程中動(dòng)力電池、充電設(shè)備及配電網(wǎng)設(shè)備等被預(yù)測對象按某種原則或?qū)傩詣澐譃閚個(gè)評價(jià)因素論域：

式中，Ui表示被評估系統(tǒng)中第i個(gè)因素。對評價(jià)因素集合Ui按某種屬性劃分成m個(gè)子集，有

式中，uij表示模型第i個(gè)預(yù)測因素的第j個(gè)子因素。確定被預(yù)測對象可能的評價(jià)等級集合，每一個(gè)因素最終預(yù)測結(jié)果對應(yīng)一個(gè)評價(jià)等級，即

式中，vk表示第k個(gè)評價(jià)等級，共有s個(gè)評價(jià)等級。對各評價(jià)因素的權(quán)重進(jìn)行分配，有

式中，Ai是Ui上的一個(gè)模糊子集，且滿足如下條件：

假定第i個(gè)因素Ui的單因素評估預(yù)測結(jié)果為[11]

則單級預(yù)測模型為

式中，bik為第i個(gè)因素第k個(gè)評價(jià)等級評估預(yù)測結(jié)果，有

1.2 多層次綜合模糊分析預(yù)測模型

針對復(fù)雜的電動(dòng)汽車一體化充電系統(tǒng)，需要考慮的評價(jià)預(yù)測因素較多，且各因素處于不同的層次，如果應(yīng)用單層次模糊評估分析不會(huì)得出精確的評估結(jié)果[14-17]。因此，需要對評價(jià)因素按照一定屬性分類，先對每一類進(jìn)行綜合評價(jià)，然后再對各類評估結(jié)果進(jìn)行多層次綜合評估。

給出n個(gè)因素中所有子因素的權(quán)重分配矩陣[13]，為

針對故障影響因素，給出故障預(yù)測評價(jià)指標(biāo)集，為方便起見評價(jià)集設(shè)為

式中，v1為絕對安全，v2為安全，v3為一般，v4為危險(xiǎn)，v5為非常危險(xiǎn)。實(shí)際預(yù)測過程中，為了計(jì)算方便，五個(gè)等級將被量化。

根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)打分表建立每個(gè)影響因素的預(yù)測評價(jià)矩陣Ri。根據(jù)加權(quán)系數(shù)及預(yù)測評價(jià)矩陣，求解各影響因素的綜合評價(jià)決策矩陣為

建立目標(biāo)預(yù)測評價(jià)矩陣B：

式（12）即為U到V的一個(gè)模糊評價(jià)關(guān)系。故障風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測的總的得分公式為

式（13）既為評價(jià)系統(tǒng)U的綜合評判結(jié)果，也是U中的所有評價(jià)因素的綜合評估結(jié)果。多層次的模糊綜合預(yù)測模型，不僅可以反映評價(jià)因素的不同層次，而且避免了由于因素過多而難于分配權(quán)重的弊病。

2 電動(dòng)汽車充電設(shè)備故障風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型

電動(dòng)汽車充電一體化故障預(yù)測分析是以充電過程中電動(dòng)汽車動(dòng)力電池、充電設(shè)備及配電運(yùn)行為考察對象，將工人素質(zhì)、設(shè)備狀況、環(huán)境條件和安全管理的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)匯集起來，實(shí)現(xiàn)對各類故障評價(jià)因素的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)估[18-23]。圖1為電動(dòng)汽車充電一體化故障預(yù)測模型。

圖1 設(shè)備故障預(yù)測體系Fig.1 Equipment failure prediction system

由圖1可知，該設(shè)備故障預(yù)測體系第一層評價(jià)因素集合為

式中：U1為動(dòng)力電池；U2為充電設(shè)備；U3為配網(wǎng)運(yùn)行。綜合評價(jià)集中各評價(jià)因素的子因素集合為

式（15）中集合關(guān)系及相關(guān)定義與圖1對應(yīng)，此處不再贅述。

根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)打分表建立每個(gè)影響因素的預(yù)測評價(jià)矩陣R1、R2、R3，根據(jù)加權(quán)系數(shù)及預(yù)測評價(jià)矩陣，求解各影響因素的綜合評價(jià)決策矩陣為

建立目標(biāo)預(yù)測評價(jià)矩陣B：

2018年以來，債券基金在債市小牛行情的助推下受到資金追捧，債基規(guī)模破2萬億元已無懸念，其中，短債基金憑借較強(qiáng)的綜合優(yōu)勢異軍突起。由富國基金打造的富國短債債券型證券投資基金（A類：006804，C類：006805）將于近日發(fā)行。

式（17）即為U到V的一個(gè)模糊評價(jià)關(guān)系。故障風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測的總的得分公式即為公式（18）。故障風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測的總的得分公式為

式中，V有評價(jià)集對應(yīng)的分?jǐn)?shù)向量，具體評分表由表1給出。

根據(jù)式（13）計(jì)算結(jié)果并對照表1查詢，即可得到各評價(jià)因素的風(fēng)險(xiǎn)大小，并可以根據(jù)評估結(jié)果針對性地修改完善。

表1 風(fēng)險(xiǎn)評分表Tab.1 Risk score table

3 算例分析

以南京市公交充電為例進(jìn)行分析，并給出各子因素專家經(jīng)驗(yàn)打分表，如表2所示。

表2 各因素專家打分表Tab.2 Each factor expert scoring table

根據(jù)表2專家打分表中各因素評價(jià)分?jǐn)?shù)，制定并建立各因素的權(quán)重矩陣和綜合目標(biāo)評價(jià)決策矩陣，如表3所示。

表3 模糊評價(jià)項(xiàng)目表Tab.3 Fuzzy evaluation project table

由表3可得出3個(gè)被測對象的預(yù)測評價(jià)矩陣分別為

由式（13）、（21）可得出故障風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測的總的得分，為

故障預(yù)測分析結(jié)果及對應(yīng)安全等級由表4給出。由表4安全等級可知，通過對動(dòng)力電池、充電設(shè)備及電網(wǎng)運(yùn)行相關(guān)數(shù)據(jù)采集分析及一體化在線評估，可知充電設(shè)備及電網(wǎng)運(yùn)行處于安全狀態(tài)，而動(dòng)力電池處于危險(xiǎn)狀態(tài)，針對該危險(xiǎn)預(yù)測結(jié)果溯源查找，可確定電池溫度是造成該危險(xiǎn)存在的主要誘導(dǎo)因素[24-29]。筆者將在后續(xù)論文中針對故障源的隔離、報(bào)警等改善措施開展進(jìn)一步研究。

表4 各因素綜合模糊評估預(yù)測結(jié)果Tab.4 The results of comprehensive fuzzy evaluation of each factor

4 結(jié)語

本文從一體化安全角度出發(fā)，設(shè)計(jì)了一種電動(dòng)汽車充電過程故障在線預(yù)測分析模型，該模型利用綜合模糊層次分析法對電動(dòng)汽車充電過程中動(dòng)力電池、充電設(shè)備及電網(wǎng)運(yùn)行相關(guān)影響因素進(jìn)行分層分級評估預(yù)測，通過專家經(jīng)驗(yàn)打分表計(jì)算并制定各因素權(quán)重系數(shù)和綜合目標(biāo)評價(jià)決策矩陣，最終求得安全等級分?jǐn)?shù)。該模型兼顧了各因素間的模糊性和層次性，能夠客觀評價(jià)因素影響。

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