故障錄波在車樁網安全方面的應用研究

王 劍，劉英男，李志勇，王 圣

故障錄波在車樁網安全方面的應用研究

王 劍1，劉英男2，李志勇1，王 圣1

(1.山東山大電力技術股份有限公司，山東 濟南 250001；2.山東大學電氣工程學院，山東 濟南 250061)

設計了一種基于故障錄波器的電動汽車充電安全預警系統，采用故障錄波裝置采集實時數據，并將數據上傳至監控平臺，監控平臺對數據進行分析計算，提前預警電動汽車充電過程缺陷。通過對電動汽車充電過程分析，建立監測信息模型，提取電動汽車充電缺陷特征量，用于缺陷預警，通過對監測信息和特征量計算，識別設備溫度和電壓是否存在異常。充電樁故障錄波裝置作為獨立于充電樁和電動汽車的第三方裝置，一方面監控電動汽車及充電裝置的運行狀態，另一方面通過智能算法對電動汽車充電過程和故障過程中的信息進行分析、比較，保護充電裝置，提高充電樁安全運行水平。

故障錄波；電動汽車；充電樁；故障預警；相關系數；時間序列

0 引言

2019年以來，在人類交通活動日益增長與能源供需及氣候變化問題之間矛盾日益凸顯的情況下，電動汽車及充電樁成為全球汽車產業發展的熱點領域[1]。在2013至2019年中國電動車充電樁數量呈現快速增長，在2016年呈現200%的增速[1]。未來隨著全球新能源車型特別是純電動車型不斷增多，新能源汽車產量將出現爆發式增長，到2018年國內新能源汽車產量將達到127萬輛以上，其中2014年的增長速率達到200%的速度[1-2]。

在電動汽車和充電樁高速增長的情況下，新能源汽車安全事故呈現多發態勢，多起事件讓人民大眾對新能源車的安全性再度擔憂，成為行業發展的難題。隨著保有量增加，過去幾年，我國電動汽車起火事故逐年增加，從2014年之前的每年不到10起增加至2018年的40起[2-5]。

從起火原因來看，因充電導致的起火事故共5起，占比50%之多，成為起火事故的第一誘因；其次是碰撞起火和行駛中自燃各兩起，各占20%。電動汽車不管是充電狀態、行駛中還是靜置，均有起火事故的發生[2-5]。電動汽車充電安全問題已滲入到充電過程的各個環節，必須引起足夠的重視。

電動汽車的核心技術是其能量轉換系統，這一層面上面臨著電池技術上的突破，由于路況、技術等方面的原因，蓄電池作為電動汽車的薄弱環節，是故障的多發點，也是故障診斷的重點。充電過程中對于設備絕緣、極限溫升、表面允許溫度、保護接地電阻連續性以及動力電池各項參數等的安全可靠性監測，能夠有效防止由于絕緣喪失、漏電或者單體電池失效等可能導致的人員觸電、設備短路甚至起火等事故[5-6]。

本文通過設計一種基于故障錄波器的電動汽車充電安全預警系統，通過故障錄波裝置采集電動汽車和充電樁的數據，搭建電動汽車充電安全數據信息模型，提取電動汽車電池單體、電池箱和充電樁功率模塊缺陷特征量，基于數據統計分析方法，提前預警電動汽車和充電樁缺陷。

1 原理分析

電力故障錄波是一種基于故障錄波信息的調度端電網故障診斷系統。故障錄波器已廣泛用于電力系統，可在系統發生故障時，自動、準確地記錄故障前后各種電氣量的變化情況，通過對這些電氣量的分析和比較，對分析處理事故、判斷保護裝置是否正確動作、提高電力系統安全運行水平有著重要作用[6]。

電動汽車充電是電能變換過程，可以看作小型的電氣系統。故障錄波模塊對電動汽車充電過程中的信息進行采集，并在充電樁故障時，自動準確記錄故障前后各種電氣量的變化情況和相關報文數據，通過這些信息的分析、比較，對分析處理事故、判斷保護是否正確動作、提高充電樁安全運行水平均有著重要作用。

2 電動汽車充電監測信息模型及缺陷特征量提取

電動汽車電池采用鋰電池、鉛酸電池等，本文以鋰電池為研究對象，進行缺陷故障特征量提取。

2.1 電動汽車充電過程監測信息模型

文獻[7]提出電動汽車充電設施監控系統應提供完善的配電監控、充電監控、安全防護監控等功能，完成對充電設備、配電設備及其他設備的集中監視和控制管理[7]。

根據現場實踐和理論分析，電動汽車充電樁充電過程中需監測的信息包括以下方面：

(1) 交流充電樁、直流充電樁電氣量和開關量、充電樁運行環境數據，通過充電樁數據接口獲取；

(2) 電動汽車電池數據，通過BMS電池管理系統獲取；

(3) 配電系統、充電站的供電數據，通過配電室電表進行采集。

電動汽車充電過程信息來源分為交流充電樁、直流充電樁、電動汽車、配電信息。

表1 信息模型

2.2 電動汽車電池單體缺陷特征量提取

電動汽車電池單體故障[8-11]包括以下方面：

(1) 由于過充、過放、溫度過高或者過低導致單體老化，此時電池充電時電壓上升很快，溫度上升快；

(2) 電池單體差異大，最終導致單體電池故障；

(3) 由于過充、高溫或潮氣進入電池導致的單體膨脹；

(4) 過充、過放、過溫導致的電池內部短路或熱失控。

針對電池故障特征，建立電動汽車電池充電過程特征量信息，如表2所示。

表2 電池單體監控特征量

2.3 電動汽車電池箱缺陷特征量提取

電動汽車電池箱缺陷包括[8-11]以下方面：

(1) 由于腐蝕或裝配缺陷導致的連接器故障；

(2) 由于機械振動或過溫導致保險絲故障；

(3) 由于機械振動或過溫導致的絕緣老化。

針對電池箱故障特征，建立電動汽車電池箱充電過程特征量信息，如表3所示。

表3 電池箱缺陷監控特征量

2.4 直流充電樁功率模塊缺陷特征量提取

文獻[12]調研了14家直流充電樁設備生產廠家的運行情況，其中充電樁功率模塊故障包括[12-14]：

(1) 模塊故障導致的直流母線電壓值、電流值不準確；

(2) 模塊損壞導致的線路短路或斷路、溫度過高。

針對充電樁故障特征，建立電動汽車充電樁功率模塊充電過程特征量信息，如表4所示。

表4 充電樁功率模塊缺陷監控特征量

3 電動汽車充電過程缺陷預警算法

通過分析電動汽車電池單體、電池箱和直流充電樁功率模塊充電過程中的缺陷以及相應特征量，通過多源數據統計分析，提前預警電動汽車充電過程故障，保障電動汽車充電安全。

3.1 基于統計分析的溫度異常預警

監測電動汽車電池單體、電池箱和充電樁功率模塊溫度，計算設備溫升和相對溫差。設置各個模塊的溫度預警閾值，獲取當前時刻監測數據后，首先判斷是否超出告警閾值，如未超限值，則計算溫升，通過溫升和相對溫差判斷設備是否正常，溫度異常預警算法流程如圖1所示。

圖1 溫度異常預警算法流程

溫升及相對溫差計算公式采用文獻[15]中規定計算，計算如式(1)和式(2)所示。

3.2 基于相關系數的電池單體異常預警

由于電池出廠時不一致，長時間運行導致單體差異越來越大，最終導致單體電池故障。單體在電池組充電過程中，每個單體的最高電壓max、最低電壓min和溫度應保持基本一致，通過計算同一時刻各電池單體之間的差異相關系數，用于識別電池單體異常。

電池單體a、b和c狀態量用向量表示。

a=[amax,amin,a] (3)

b=[bmax,bmin,b] (4)

c=[cmax,cmin,c] (5)

式中，a、b、c為電池單體a、b和c的狀態向量，狀態向量由單體最高電壓、單體最低電壓和溫度表示。

相關系數可有效表達變量間的線性關系，從而準確判斷變量間的相似性[16]。各電池單體間的相關系數為

3.3 基于時間序列的電動汽車充電缺陷預警

分析故障錄波采集的監控歷史數據和電動汽車充電過程記錄的故障時刻電氣量波形可知，該時間序列具有周期性，采用ARIMA模型對電動汽車充電過程電氣量進行預測，提前預警，故障發生前停止充電。本文對電動汽車充電過程中充電電壓、充電電流進行時間序列預測。

ARIMA模型是目前應用較廣泛的時間序列分析方法，最早由Box和Jenkins于1970年提出[17-18]。其基本思路是：利用差分方法對原始時間序列進行平穩化，通過平穩序列自相關與偏自相關函數的特性，判斷模型的類型以及模型階數和未知參數，之后對模型的有效性進行檢驗，最終對未來的時間序列進行分析預測。

采用ARIMA(,,)模型進行預測，其代表對非平穩的隨機序列變量進行次差分處理后，得到電壓和電流平穩序列。之后，將平穩序列擬合為ARMA(,)模型，該模型的表達式為

將故障錄波器獲取的充電過程中的電壓和電流歷史數據輸入模型，訓練得到電壓和電流的模型參數。根據閾值設定，判斷下一時刻的電壓和電流是否超限，故障錄波平臺提前進行預警。

圖2 基于時間序列的電動汽車充電預警流程

4 工程實現

電動汽車充電安全預警系統由嵌入式錄波模塊和錄波監控平臺兩部分組成，系統架構如圖4所示。

圖3 系統架構

4.1 嵌入式錄波模塊

嵌入式錄波模塊作為一個單獨模塊，安裝于充電樁內部，但獨立于充電樁設備本身，采用高可靠性防水、防火、防爆不銹鋼外殼，采集充電樁和充電車輛各數據信息。模塊自身帶大容量緩存，可就地存儲錄波數據，也可以通過以太網與充電樁錄波監視平臺聯網，將記錄數據上傳至監視平臺。

嵌入式錄波硬件架構如圖4所示，充電樁錄波裝置具備核心控制器。控制器具備軟件調試JTAG接口，同時通過防水接頭分別與電動汽車和充電樁連接，獲取相應的模擬信號、開關量信號、通信數據和外設數據。

圖4 錄波模塊硬件架構

4.2 電動汽車充電錄波監控平臺

錄波監控平臺通過以太網與各充電樁錄波裝置實時通信，可以實時在線監控充電過程。并通過大數據分析，結合事故案例異常數據，作出故障預警。

錄波監視平臺功能包括以下方面：

(1) 實時監控，實時記錄充電過程中的各項數據；

(2) 離線分析，通過對故障錄波信息分析比較，分析事故原因，判斷保護裝置是否正確動作；

(3) 故障預警，通過對電動汽車及充電樁的數據采集和分析以及故障過程中的錄波，提前預警故障隱患。

5 結論與展望

提出了一種故障錄波的電動汽車充電過程安全預警系統，通過搭建信息模型，提取缺陷特征量，采用統計分析、相關系數和時間序列模型算法，預警電動汽車充電狀態。綜合狀態量分析判斷電動汽車充電是否存在異常，及時發現潛在缺陷。該系統應用于充電站現場，能夠提取預警，提高了運維檢修效率，保障了充電樁及電動汽車的安全運行。

隨著電動汽車充電過程故障錄波安全預警系統的不斷深化，故障錄波裝置可接入多個充電站的配電信息，通過與配電網自動化等系統相結合，研究優化的調控策略，對區域內的充電設施進行調控，在有效利用電網資源的同時，減少對電網的影響。

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Application of fault recording in safety of vehicle pile net

WANG Jian1,LIU Yingnan2, LI Zhiyong1, WANG Sheng1

(1. Shandong University Electric Power Technology Co., Ltd., Jinan 250001, China; 2. School of Electrical Engineering, Shandong University, Jinan 250061, China)

This paper designs an early warning system for charging safety of electric vehicle based on fault recorder, which collects real-time data by using fault recorder and uploads the data to the monitoring platform. The monitoring platform analyses and calculates the data to warn the defects of charging process of electric vehicle in advance. Based on the analysis of charging process of electric vehicle, the monitoring information model is established to extract the characteristic quantity of charging defect of electric vehicle for defect warning. By calculating the monitoring information and characteristic quantity, the abnormal temperature and voltage of equipment can be identified. As a third-party device independent of charging pile and electric vehicle, charging pile fault recorder monitors the operation status of electric vehicle and charging device on the one hand, and analyses and compares the information of charging process and fault process of electric vehicle through intelligent algorithm on the other hand, protects charging device and improves the safe operation level of charging pile.

fault recording; electric vehicle; charging pile; fault warning; correlation coefficient; time series

2019-10-30

王 劍(1972—)，男，漢族，工學碩士，高級工程師，研究方向為故障錄波器及充電樁研發；

劉英男(1987—)，男，工學碩士，山東大學電氣工程學院助理研究員，研究方向為電力設備在線監測及智能運維，充電樁檢測技術；E-mail: liuyingnan@sdu.edu.cn

李志勇(1979—)，男，漢族，研究方向為故障錄波器及充電樁研發。