基于模糊綜合評價法的直流充電樁溫度影響研究

郭琳，鄒建強，趙雪茹，朱勇志，李明懷，王智東

（1.廣州城市理工學院，廣州 510800； 2.威凱檢測技術有限公司，廣州 510663；3.工業產品環境適應性國家重點實驗室中國電器科學研究院有限公司，廣州 510663；4.華南理工大學電力學院，廣州 510640）

引言

目前隨著新能源汽車產業的快速發展，直流充電樁得到了廣泛應用。直流充電樁運行過程中，由于多種不良環境因素共同作用，如環境溫度較高、天氣環境惡劣、空氣含有污染物等,使充電樁產生各種故障，如充電樁部件絕緣性能降低或損壞、塑料部件老化、金屬部件銹蝕、內部元件性能降低或損壞等，故障部件及故障概率具有不確定性，采用傳統方法無法進行準確評估。文獻[1]以經典的直流充電樁為例給出了直流充電樁的可靠性指標，深入內部結構對直流充電樁的功能模塊進行可靠性影響分析，并采用最小割集法計算了直流充電樁的失效指標。文獻[2]針對直流充電樁故障多發現狀，提出一種基于深度神經網絡的直流充電樁故障診斷方法，利用對整流器輸出電壓的監測實現充電樁故障實時診斷。將輸出電壓數據作為數據輸入對深度神經網絡進行訓練，得出了基于數據指針向量故障診斷判據。文獻[3]針對充電樁已存在的故障集中類型，對功率器件所在回路較普遍的故障（開路）提出了一種改進的狀態空間的智慧預警方法,設計了數據預測模型框架，細化了充電樁智能預警系統處理模式，并把新型算法嵌入到預警系統中。以上方法主要從電氣角度分析充電樁，較少考慮環境因素對直流充電樁的影響，由于直流充電樁受環境影響具有顯性不明顯、長期性和復雜性的特點，因此本文結合專家評價體系，采用人工智能中層次分析法和模糊綜合評判方法，得到環境溫度對直流充電樁整體的量化影響指標，以期指導充電樁運行、使用和維護[3]。

1 華南地區充電樁典型故障問題

華南地區是典型的濕熱氣候，充電樁在濕熱環境下長期戶外服役更易發生各種故障問題，本文對充電樁安裝數量較多的珠海市內1 000多只戶外充電樁進行了調查。珠海市位于廣東省南部、珠江出海口西岸，瀕臨廣闊的南海，屬典型的亞熱帶季風海洋性氣候，終年氣溫較高，氣候濕潤，年平均相對濕度80 %；雨量充沛，年平均降雨量達到2 061.9 mm。調查地點多達40多個，包括海濱公園、南坑、驛聯體驗館等。充電樁典型故障問題如圖1所示。

圖1 珠海市充電樁典型問題

在濕熱氣候下，由于充電樁服役環境比較惡劣，充電樁投入戶外使用2-3年后，主要出現以下問題：①充電柜外殼的封堵泥失效，密封性下降；②充電柜內電線發霉；③充電槍電纜發霉、磨損嚴重；④充電槍外殼出現裂縫、甚至破碎，露出導線，灰塵和泥沙積聚；⑤接地螺釘腐蝕嚴重，甚至脫落。

這些問題給充電樁的使用帶來了嚴重的安全隱患，輕則引起充電樁不能正常使用，重則甚至可能引起故障。由環境因素導致的充電樁常見電氣故障如表1所示。

表1 由環境因素導致的充電樁常見電氣故障

本文結合華南地區直流充電樁的運行情況，通過層次分析法和模糊綜合評判方法研究溫度對直流充電樁電氣結構影響的強弱程度，即直流充電樁電氣結構可靠性，并進行量化分析。

2 模糊綜合評判方法理論

模糊綜合評判是采用模糊數學為基本理論，對邊界模糊、不容易定量的因素進行定值，從多因素對被評估對象的相關度進行綜合評價的方法。該方法特點在于，對象的評估是逐一進行的，每一個評估的對象都有并且只有一個評價值；優勢在于數學模型簡便，對多層次和多因素的復雜問題評價效果較好[4-7]。

2.1評價因素和評價等級

假定U={u1，u2，u3，...，um}為描述被評估對象的m種因素，其中m是評價因素的個數，由具體的指標體系確定。

考慮到直流充電樁結構較復雜，評判集因素過多，本文進一步采用分層評判模型，通過提取具有共同特征的幾個因素組成若干最低層單因素評判因素集，再將這些評判因素集看作因素構成若干次低層評判因素集，以此類推，直到構成最高層即第一層評判因素集為止。

評價集是描述評判因素集U里面各因素所處狀態的若干種判斷，即評價等級

2.2評價矩陣

單獨從評判因素集U中的一個因素ui出發進行評判，確定評估對象對評價集合V的隸屬度，再將所有評估對象對評價集合V的隸屬度構成一個評價矩陣R。

2.3權重確定

由于各因素在最終評價目標的重要程度有所不同，需要為各因素確定對應的權重值。各因素權重的集合稱為權重集為對應評判因素集U中的單個因素ui的權重，由權重集與評價矩陣進行矩陣乘法運算即可得到模糊綜合評價結果。

常見的評價問題中權重的選取是根據經驗主觀取值，而本文采用層次分析法獲得權重，其數學方法所具有的邏輯性可有效避免主觀成份，更貼近客觀事實。

通過層次分析法確定權重集A的過程如下：將集合中的因素兩兩進行重要性比較[8,9]，得出判斷矩陣B，以本文為例，電源電路、微處理器兩因素在直流充電樁電氣結構故障中的判斷矩陣為：

式中，如電源電路故障和本身相比同等重要b11=1，電源電路故障比微處理器故障稍不重要b12=1/3，微處理器故障比電源電路故障稍重要b21=3。

為了保證判斷之間協調一致、無相互矛盾，同時要進行一致性檢驗。一致性檢驗方法有多種，如偏差矩陣修正法、最大偏差值法、均方差法等，本文利用MATLAB軟件平臺采用方根法進行一致性檢驗。

2.4模糊綜合評價結果B

通過模糊變換得到模糊綜合評價結果B：

式中：

bj—被評估對象從整體上看對評價集各元素vj的隸屬程度。

2.5模糊綜合評價結果分析

被評估對象對各級模糊子集的相關度即模糊綜合評價的結果，它通常是矢量，而不是單獨的一個數值，因此提供的信息量比較豐富。若對多個評估對象進行對比，就需要將每個評估對象的綜合評價結果B依次轉換為綜合分數，并按大小排序，從中選取最優者。

3 直流充電樁可靠性評價體系

3.1確定模糊綜合評判因素集、溫度影響的綜合評價集和評判矩陣

直流充電樁電氣結構故障的評判因素集包括11個因素[10-13]，為了直觀和計算的方便，采用二層評判模型如圖3所示；綜合評價集采用五級評判，即 V={很高，高，中，低，很低}。

溫度影響的評判矩陣數據獲取來源于專家評價系統。根據華南地區直流充電樁的運行情況，通過問卷的方式向多位經驗豐富的電氣專家詢問每一個因素的契合度數據，再按照可信度數值對數據進行不同權重的處理。

3.2權重確定

通過層次分析法確定權重集A，采用方根法進行一致性檢驗，其中CI為計算出判斷矩陣A的一致性指標，CI<0.10則判斷矩陣A有良好的一致性，CI值越小、一致性越好；RI則為判斷矩陣A的平均隨機一致性指標，值由判斷矩陣A的階數n決定，如表2所示，可見一階判斷矩陣和二階判斷矩陣總是可以通過一致性檢查；CR為計算得到的隨機一致性比率，2階以上的判斷矩陣，其隨機一致性指標比率CR< 0.1時，判斷矩陣A的一致性檢驗則為通過。采用MATLAB實現的一致性檢驗流程如圖2所示。

表2 平均隨機一致性指標

圖2 判斷矩陣一致性檢驗程序流程圖

4 應用

4.1模糊綜合評判數學模型

直流充電樁故障主要包括控制模塊、功率轉換模塊和外部設備三個部分，直流充電樁電氣結構故障二層評判模型如圖3所示。由專家系統生成溫度影響的評判矩陣數據，通過層次分析法確定權重集A，利用MATLAB采用方根法進行一致性檢驗并驗證通過，最后得到模糊綜合評判數學模型如表3所示。

表3 各層次權重關系表

圖3 評判因素分層模型

4.2模糊綜合評判的結果

在分析直流充電樁組成模塊的基礎上，根據直流充電樁故障影響因素，分析溫度對充電樁電氣模塊故障造成的影響做出綜合判斷。

采用數值9、7、5、3、1由低到高依次對應評判集V={很高，高，中，低，很低}的五個等級，區間（9，1）看做評價集的范圍，將綜合評價結果B轉換為綜合分值，則：

4.3模糊綜合評判結果分析

由模糊綜合評判得出的溫度對直流充電樁電氣結構可靠性的影響結果中，溫度對充電樁電氣結構故障影響評價為“很高”占比為45.5 %，評價為“高”的占比為22.9 %，其它評價占比不到30 %。將綜合評價結果B轉換為綜合分值，其范圍是一個在1-9之間的數，數值在區間[1，2.6)、[2.6，4.2)、[4.2，55.8)、[5.8，7.4)、[7.4，9)分別表示評價結果為很低、低、中、高、很高，因此計算得到的綜合分值7.016對應表示溫度對直流充電樁電氣結構可靠性的影響為“高”。量化以后的結果可以直觀得出溫度對直流充電樁電氣結構可靠性的影響程度，由于量化以后的結果是確定的數值，可以靈活的針對不同時間段或不同地區做出相應影響的判斷，也可以進一步研究得到其隨時間變化的規律，對充電樁的建設規劃有一定的現實意義。

5 結論

本次研究通過層次分析法和模糊綜合評判的方法，研究了溫度對直流充電樁電氣結構的影響，對華南地區直流充電樁的長期運行、使用和維護提供一定依據和思路。今后可以研究的方向有：①改善并優化評判矩陣的數據結構。通過采用廣泛的數據資料以及專家評議系統，獲得更加貼近實際情況的評判矩陣。②結合不同地理位置，進一步通過完善權重矩陣的方式得出更貼合不同地理環境的充電樁影響結果。③采用模糊綜合評判方法進一步分析濕度和污染物對直流充電樁的影響。④進一步研究溫濕度隨時間對直流充電樁影響的變化規律。