顏湘武，趙帥帥，董清，王玲，劉子勝，白帥濤，孫雪薇

電動汽車充電機(jī)性能綜合評估

顏湘武，趙帥帥，董清，王玲，劉子勝，白帥濤，孫雪薇

(河北省分布式儲能與微網(wǎng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(華北電力大學(xué))，河北 保定 071003)

為保障電動汽車充電機(jī)安全可靠運(yùn)行，解決充電機(jī)性能故障難以識別的問題，論述了電動汽車充電機(jī)性能狀態(tài)評估研究現(xiàn)狀并提出一種充電機(jī)性能狀態(tài)綜合評估方法。首先分析現(xiàn)有電動汽車充電標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建了充電機(jī)性能評估指標(biāo)體系。其次運(yùn)用層次分析法和熵權(quán)法，確定指標(biāo)的綜合權(quán)重。然后利用模糊綜合評判理論建立評價(jià)模型，實(shí)現(xiàn)對充電機(jī)性能狀態(tài)的綜合評估。最后以一臺充電機(jī)為例進(jìn)行性能評估分析。結(jié)果論證了所提出指標(biāo)體系的有效性和評估方法的實(shí)用性，能夠?yàn)橹贫ǔ潆娫O(shè)備的運(yùn)行維護(hù)方案提供依據(jù)。

電動汽車；充電機(jī)；狀態(tài)評估；層次分析法；熵權(quán)法；模糊綜合評判

0 引言

隨著化石能源危機(jī)的加劇和生態(tài)環(huán)境的不斷惡化，采用新的能源方式替代燃油車以此減少大氣污染越發(fā)顯得十分必要。電動汽車將電能轉(zhuǎn)化為機(jī)械動力環(huán)保節(jié)能，實(shí)現(xiàn)了汽車尾氣零排放的突破，成為新一代的代步工具，其發(fā)展前景廣闊并有取代燃油車的趨勢。充換電設(shè)備作為和其配套的基礎(chǔ)設(shè)施，與電動汽車的發(fā)展相輔相成，其安全、可靠、便捷的運(yùn)行方式是維持電動汽車可持續(xù)發(fā)展的基礎(chǔ)[1-2]，其故障特征及保護(hù)控制策略對于充電設(shè)備所在配電網(wǎng)的安全運(yùn)行十分重要[3]。

構(gòu)建有效的評估指標(biāo)體系，提高充電機(jī)運(yùn)維評估效率，是保證充電設(shè)施系統(tǒng)安全、可靠運(yùn)行的基本手段之一[4]。文獻(xiàn)[5]強(qiáng)調(diào)了評價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建對充電機(jī)性能評價(jià)的重要性，并從多個(gè)方面構(gòu)建了充電機(jī)性能評價(jià)指標(biāo)體系。由于當(dāng)前國內(nèi)充電機(jī)的發(fā)展尚不完善，各項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)存在地區(qū)性差異，導(dǎo)致對充電機(jī)統(tǒng)一管理和評估的規(guī)程難以確立。本文結(jié)合現(xiàn)場實(shí)際運(yùn)維問題，將充電機(jī)特性的指標(biāo)體系劃分為一般性能、電氣性能、安全性能三部分進(jìn)行狀態(tài)評估。

選用合理、高效的評估方法能夠及時(shí)準(zhǔn)確地定位充電機(jī)故障，使設(shè)備運(yùn)維更具有針對性，是保證充電設(shè)施系統(tǒng)安全、可靠運(yùn)行的基本方法之一。文獻(xiàn)[6]采用模糊層次分析法對充電機(jī)電氣和安全性能進(jìn)行了評估。層次分析法的特點(diǎn)是簡潔、系統(tǒng)，但主觀性強(qiáng)，評估結(jié)果缺乏客觀性，采用客觀權(quán)重與之結(jié)合計(jì)算綜合權(quán)重將會更合理[7]。熵權(quán)法屬于客觀賦權(quán)方法，能夠避免專家判斷的主觀隨意性誤差對權(quán)重結(jié)果的影響，將其和層次分析法結(jié)合使用，所確定的綜合權(quán)重更可靠[8-11]。

本文在分析現(xiàn)有電動汽車充電標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上，綜合考慮評估要素和評價(jià)指標(biāo)，對充電機(jī)性能狀態(tài)進(jìn)行研究。首先從3個(gè)方面選取了18個(gè)指標(biāo)，構(gòu)建了評估電動汽車充電機(jī)健康狀態(tài)的評價(jià)體系；其次將層次分析法和熵權(quán)法結(jié)合確定各指標(biāo)的綜合權(quán)重；然后利用模糊綜合評判的理論對充電機(jī)性能狀態(tài)進(jìn)行評估；最后應(yīng)用上述指標(biāo)體系和評估方法對一臺充電機(jī)進(jìn)行評估，論證了指標(biāo)體系的有效性和評估方法的實(shí)用性。

1 指標(biāo)體系的構(gòu)建

電動汽車充電機(jī)指標(biāo)體系的構(gòu)建對高效合理地評估充電機(jī)的狀態(tài)至關(guān)重要。電動汽車充電機(jī)的評估指標(biāo)多涉及電氣性能、安全性能、樁體狀況。對于電動汽車充電機(jī)性能的評估，國內(nèi)還沒有具體可參照的指標(biāo)體系。在此情況下，本文在考慮充電機(jī)安全可靠運(yùn)行的基礎(chǔ)上，按照客觀性、系統(tǒng)完備性、可獨(dú)立性以及可操作性強(qiáng)的原則并結(jié)合現(xiàn)行充電機(jī)檢測標(biāo)準(zhǔn)[12-14]，綜合考慮了一般性能、電氣性能和安全性能三個(gè)參考面，構(gòu)建了一套適用于電動汽車充電機(jī)性能評估的指標(biāo)體系，其具體內(nèi)容如表1所示。

2 指標(biāo)評估值的處理方法

對于充電機(jī)的性能指標(biāo)可以分為定量指標(biāo)和定性指標(biāo)兩種。因?yàn)槊總€(gè)狀態(tài)指標(biāo)量的單位不一致，無法通過原始數(shù)據(jù)對充電機(jī)做出評估，所以需要對各指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)一化處理。本文從對評估指標(biāo)的優(yōu)劣程度出發(fā)，將指標(biāo)的評估值采用百分制的方式進(jìn)行管理。對于定量指標(biāo)分值通過構(gòu)造分段函數(shù)對其進(jìn)行打分；定性指標(biāo)根據(jù)運(yùn)維人員或?qū)＜业慕?jīng)驗(yàn)，對充電機(jī)指標(biāo)的優(yōu)劣程度進(jìn)行打分；得分越高說明充電機(jī)的運(yùn)行狀況越優(yōu)[15-17]。

表1 電動汽車充電機(jī)性能評估指標(biāo)體系

2.1 定量指標(biāo)

對于定量指標(biāo)，按照對應(yīng)的指標(biāo)狀況，建立精度值和得分值之間的函數(shù)關(guān)系，部分指標(biāo)對應(yīng)函數(shù)關(guān)系列舉如下。

1) 穩(wěn)壓精度

2) 穩(wěn)流精度

3) 紋波系數(shù)

4) 輸出電壓整定誤差

5) 輸出電流整定誤差

2.2 定性指標(biāo)

定性指標(biāo)采用專家經(jīng)驗(yàn)法，并結(jié)合指標(biāo)對充電機(jī)的影響程度進(jìn)行打分，得分越高表明指標(biāo)性能越穩(wěn)定。以輸入過壓保護(hù)性能評分舉例如下。

輸入過壓保護(hù)：

1) 按規(guī)定保護(hù)值動作85分；

2) 保護(hù)動作值和規(guī)定值略有偏差、動作時(shí)間略有延時(shí)75分；

3) 動作值和動作時(shí)間明顯異常65分。

3 綜合決策評分理論與方法

電動汽車充電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的異常會對供電網(wǎng)、動力蓄電池和充電機(jī)本身產(chǎn)生直接影響，故需要建立一個(gè)可以及時(shí)準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)充電機(jī)問題的評估模型。本文考慮充電機(jī)各指標(biāo)可能造成的影響，所提出的評估模型可以概括為兩步：第一步是將層次分析法和熵權(quán)法結(jié)合確定指標(biāo)的綜合權(quán)重；第二步是利用模糊綜合評價(jià)的方法對充電機(jī)進(jìn)行評分。

3.1 層次分析法(AHP)

層次分析法(AHP)是二十世紀(jì)70年代初由美國教授薩蒂(T.L.Santy)提出的將定性與定量結(jié)合的權(quán)重決策分析方法。利用層次分析法對電動汽車充電機(jī)指標(biāo)主觀權(quán)重確定步驟如下：

1) 確定層次結(jié)構(gòu)模型

本文對充電機(jī)所構(gòu)建的評估指標(biāo)體系分為三個(gè)層次，即目標(biāo)層A、準(zhǔn)則層B以及指標(biāo)層C。其中準(zhǔn)則層中包含B1、B2、B3三個(gè)指標(biāo)，指標(biāo)層中包含C31-C38八個(gè)指標(biāo)。

2) 構(gòu)造判斷矩陣

對每一層元素間兩兩比較，確定出判斷矩陣。矩陣中的元素采用1-9標(biāo)度法進(jìn)行確定[15]。

3) 計(jì)算權(quán)重向量

求出判斷矩陣的最大特征根及最大特征根所對應(yīng)的特征向量，然后通過對所求出的特征向量進(jìn)行歸一化處理，即可得對應(yīng)指標(biāo)的權(quán)重值。

4) 一致性校驗(yàn)

計(jì)算每個(gè)判斷矩陣的最大特征根及最大特征根對應(yīng)的特征向量，將計(jì)算出的一致性指標(biāo)、隨機(jī)一致性指標(biāo)和一致性比率進(jìn)行一致性校驗(yàn)。如果滿足要求，那么歸一化之后的特征向量即為權(quán)向量，否則需要調(diào)整判斷矩陣中的元素，重新構(gòu)造判斷矩陣，重復(fù)上述步驟，直至滿足為止。

3.2 熵權(quán)法

層次分析法是一種主觀賦權(quán)的決策方法，無法綜合考量客觀因素。與之相對，熵權(quán)法是一種客觀賦權(quán)法，兩者結(jié)合，恰好可以彌補(bǔ)層次分析法的主觀隨意性[14]。

熵權(quán)法確定權(quán)重的步驟如下：

1) 構(gòu)建原始數(shù)據(jù)矩陣。設(shè)有個(gè)評估對象，個(gè)評估指標(biāo)，被評估對象M對指標(biāo)D的值記為x，所形成的原始數(shù)據(jù)矩陣可以表示為

2) 計(jì)算第項(xiàng)指標(biāo)下的第個(gè)評估對象的特征比重。將第項(xiàng)指標(biāo)下的第個(gè)評估對象的特征比重記為p，則有

4) 確定指標(biāo)的綜合權(quán)重，其中

3.3 模糊綜合評估

模糊綜合評估是建立在模糊數(shù)學(xué)理論之上的評價(jià)方法。按最大隸屬原則，依據(jù)評估指標(biāo)之間存在的隸屬度差異，對充電機(jī)進(jìn)行評估[4]。本文將模糊理論與層次分析法和熵權(quán)法相結(jié)合，對充電機(jī)性能狀態(tài)進(jìn)行評估。

具體評估步驟如下：

1) 評語集的確定

本文將充電機(jī)性能指標(biāo)狀態(tài)的評語集分為故障、異常、注意、正常、良好五級，即評語集={故障、異常、注意、正常、良好}={1,2,3,4,5}。

2) 隸屬度函數(shù)的確定

根據(jù)上述確立的評估指標(biāo)體系，結(jié)合文獻(xiàn)[19-21]中隸屬函數(shù)的模糊集合運(yùn)算理論，本文將三角形和梯形的模糊分布進(jìn)行結(jié)合，確立了對充電機(jī)評分的隸屬函數(shù)如下：

3) 評分矩陣的確定

4) 進(jìn)行模糊綜合評判

5) 計(jì)算綜合評分

將模糊綜合評估結(jié)果代入隸屬函數(shù)進(jìn)行反模糊化計(jì)算，得到評語集得分V=(1,2,3,4,5)。利用式(10)計(jì)算，即得出充電機(jī)綜合評分。

電動汽車充電機(jī)性能狀態(tài)評價(jià)基本流程如圖1所示。

4 算例分析

選用石家莊某廠家生產(chǎn)的一臺充電機(jī)，結(jié)合充電機(jī)測試平臺測試得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行評估。

1) 主觀權(quán)重的計(jì)算。結(jié)合充電機(jī)工作的特點(diǎn)綜合專家意見得出各指標(biāo)的綜合權(quán)重。

準(zhǔn)則層判斷矩陣及主觀權(quán)重如表2所示，其中最大特征根為3.024 6，隨機(jī)一致性比率= 0.023 6< 0.1，滿足一致性的要求。

表2 準(zhǔn)則層主觀權(quán)重

一般性能的主觀權(quán)重判斷矩陣如表3所示，其中最大特征根為3.053 6，隨機(jī)一致性比率= 0.051 6<0.1，滿足一致性的要求。

表3 一般性能主觀權(quán)重

電氣性能的主觀權(quán)重判斷矩陣如表4所示，其中最大特征根為7.605 1，隨機(jī)一致性比率= 0.074 2<0.1，滿足一致性的要求。

表4 電氣性能主觀權(quán)重

安全性能的主觀權(quán)重判斷矩陣如表5所示，其中最大特征根為8.596 2，隨機(jī)一致性比率= 0.060 4<0.1，滿足一致性的要求。

表5 安全性能主觀權(quán)重

2) 客觀權(quán)重的計(jì)算。根據(jù)測試平臺在不同時(shí)間記錄的測試數(shù)據(jù)和現(xiàn)場運(yùn)行維護(hù)人員及專家經(jīng)驗(yàn)計(jì)算客觀權(quán)重。

對準(zhǔn)則層中一般性能、電氣性能和安全性能的得分，分別取每個(gè)子指標(biāo)的平均得分；然后，根據(jù)熵權(quán)法運(yùn)算得出指標(biāo)客觀權(quán)重。如表6—表8所示。

3) 綜合權(quán)重的計(jì)算如表9所示。

表6 一般性能客觀權(quán)重

表7 電氣性能客觀權(quán)重

表8 安全性能客觀權(quán)重

表9 指標(biāo)綜合權(quán)重

4) 模糊綜合評判

最后，根據(jù)式(10)得出充電機(jī)性能評分= 71.09，可以判斷充電機(jī)性能狀態(tài)達(dá)到“注意”值，且接近“異?！睜顟B(tài)。結(jié)合原始數(shù)據(jù)，對指標(biāo)層進(jìn)行分析可判斷出輸出電壓整定誤差達(dá)到了“故障”值，且輸出電流整定誤差達(dá)到了“異?！敝?，其他指標(biāo)都處于正常值，將所得出的評判結(jié)果與利用C#軟件所搭建的測試平臺的測試報(bào)告進(jìn)行驗(yàn)證。

其中，測試平臺主要由中央控制層、人機(jī)交互層、設(shè)備層及軟硬件接口組成，如圖2所示。設(shè)備層包括了系統(tǒng)的硬件設(shè)備，分為電源模塊、負(fù)載模塊、保護(hù)模塊和測量模塊四部分。人機(jī)交互層為測試系統(tǒng)的軟件部分，在Visual Studio編程環(huán)境下，采用Visual C#編程語言搭建，負(fù)責(zé)測試流程的編輯、測試過程的監(jiān)控、數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)顯示、測試數(shù)據(jù)的分析、測試報(bào)告的生成。中央控制層為系統(tǒng)測試控制的核心，包含了測試流程控制系統(tǒng)、測試數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、測試數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫存儲系統(tǒng)，在內(nèi)部嵌入了虛擬電池管理技術(shù)。它通過軟件或硬件接口實(shí)現(xiàn)與其他設(shè)備的通信，執(zhí)行參數(shù)配置、測試啟停和數(shù)據(jù)讀取及存儲等操作。

給出測試報(bào)告中異常性能指標(biāo)的測試結(jié)果如圖3和圖4所示。圖3為輸出電壓整定誤差在標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的輸入電壓和輸入頻率變化時(shí)的測試結(jié)果圖，顯然明顯高于標(biāo)準(zhǔn)限定值的±0.5%；圖4為輸出電流整定誤差在標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的輸出電壓和輸出電流變化范圍變化時(shí)的測試結(jié)果，顯然明顯高于標(biāo)準(zhǔn)限定值±1%。由此表明，所得出的充電機(jī)評判結(jié)果與測試報(bào)告的結(jié)果一致，驗(yàn)證了評估模型的有效性及指標(biāo)體系的可靠性。

圖2 測試平臺結(jié)構(gòu)圖

圖3 輸出電壓整定誤差測試結(jié)果圖

圖4 輸出電流整定誤差測試結(jié)果圖

5 結(jié)語

文章對充電機(jī)性能狀態(tài)的評估問題進(jìn)行了研究，從3個(gè)方面選取18個(gè)指標(biāo)構(gòu)成電動汽車充電機(jī)性能狀態(tài)的評估指標(biāo)體系，運(yùn)用模糊綜合評判法對電動汽車充電機(jī)進(jìn)行評估，最終得出被測充電機(jī)的總體性能健康狀況。運(yùn)維人員可以依據(jù)評估結(jié)果，對所測充電機(jī)性能健康狀況有一個(gè)全面的認(rèn)識并可據(jù)此展開對應(yīng)充電機(jī)的運(yùn)維工作。此外，隨著電動汽車充電機(jī)檢測、安全標(biāo)準(zhǔn)的不斷完善以及現(xiàn)場運(yùn)維數(shù)據(jù)的不斷積累，可以形成故障經(jīng)驗(yàn)庫，為電動汽車充電機(jī)的現(xiàn)場運(yùn)維檢修提供依據(jù)，并保障充電機(jī)安全可靠的運(yùn)行。

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Comprehensive evaluation of electric vehicle charger performance

YAN Xiangwu, ZHAO Shuaishuai, DONG Qing, WANG Ling, LIU Zisheng, BAI Shuaitao, SUN Xuewei

(Hebei Key Laboratory of Distributed Energy Storage and Microgrid (North China Electric Power University), Baoding 071003, China)

In order to guarantee the safe and reliable operation of the electric vehicle charger, the status quo of the performance evaluation of the electric vehicle charger is reported and a comprehensive evaluation method of the performance status of the charger is proposed. Firstly, based on the analysis of the current charging standards of electric vehicles, the evaluation index system of the health status of charging equipment is constructed. Secondly, the Analytic Hierarchy Process (AHP) and the entropy method are combined to determine the comprehensive weight of the indicators. Then the fuzzy comprehensive evaluation is used to evaluate the health states of charging equipment. Finally, the above indicator system and evaluation method are used to evaluate a charger. The results show the validity of the proposed index system and the practicability of the evaluation method, which can provide a basis for the development of operation and maintenance plans for charging equipment.

This work is supported by Natural Science Foundation of Hebei Province (No. E2018502134) “AC/DC Charger Interoperability Test Method Orienting to EV Charging Facility Onsite Detection and Technical Research of Fault Feature Analysis”.

EV; charger; condition assessment; AHP; entropy method; fuzzy comprehensive evaluation

轉(zhuǎn)載自《電力系統(tǒng)保護(hù)與控制》2019年48卷1期

顏湘武, 趙帥帥, 董清, 等. 電動汽車充電機(jī)性能綜合評估[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2020, 48(1): 164-171.

YAN Xiangwu, ZHAO Shuaishuai, DONG Qing, et al. Comprehensive evaluation of electric vehicle charger performance[J]. Power System Protection and Control, 2020, 48(1): 164-171.

10.19783/j.cnki.pspc.190223

河北省自然科學(xué)基金項(xiàng)目資助(E2018502134)“面向電動汽車充電設(shè)施現(xiàn)場檢測的交直流充電接口互操作性測試方法和故障特征分析技術(shù)研究”

2019-03-02；

2019-04-08

顏湘武(1965—)，男，博士，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)樾履茉措娏ο到y(tǒng)、現(xiàn)代電力變換、新型儲能與節(jié)能等；E-mail: xiangwuy@163.com

趙帥帥(1990—)，男，通信作者，碩士研究生，研究方向?yàn)殡妱悠嚦鋼Q電設(shè)施檢測；E-mail: zhao2017shuaishuai@ 163.com

董 清(1970—)，男，博士，副教授，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)魯棒控制、廣域測量系統(tǒng)的應(yīng)用技術(shù)。E-mail: dq.d@ 163.com