純電動汽車智能充電檢測與自動控制系統設計研究

摘 要：通過對比分析實際發展現狀，結合物聯網和云平臺技術，進一步探討分析純電動汽車智能充電檢測與自動控制系統設計中如何更好地實現充電樁和車載終端的協同工作，高質量完成純電動汽車充電過程的智能化檢測與控制。在此基礎上，介紹系統的硬件設計和軟件設計思路，包括充電樁和車載終端的模塊組成以及相應的功能實現，以求提高充電效率，保障充電安全，為純電動汽車的充電管理提供了一種創新的解決方案。

關鍵詞：純電動汽車 智能充電 自動控制 充電設施

隨著純電動汽車市場的快速發展，充電設施的建設和管理成為當前的重點內容。傳統的充電方式存在著充電效率低、安全隱患大等問題，無法滿足大規模純電動汽車充電的需求。因此，研究和開發一種智能充電檢測與自動控制系統顯得尤為重要。

1 純電動汽車智能充電案例

1.1 特斯拉超級充電站

特斯拉的充電樁采用了高效能源轉換技術，能夠在較短時間內為電動汽車充滿電。不僅如此，借助特有的液冷線纜設計，提升了充電過程中的安全性和效率。在此基礎上，打造出控制系統和通訊模塊，實現了充電樁的智能管理和充電過程的自動化控制，充電期間，充電樁與車輛、服務中心之間的順暢通信。用戶連接充電插頭至車輛后，充電樁通過控制系統與車輛建立通信，在此基礎上，確認車輛電池狀態及充電需求，進而調整輸出以匹配電池管理系統，開始充電。在該充電站中，借助電壓和電流傳感器，實時監測充電時的電壓和電流變化，確保穩定輸出，同時借助溫度傳感器檢測充電過程中的溫度變化，預防過熱。除了上述功能之外，該充電站還具備充電狀態智能識別、故障診斷等功能，通過車輛與充電樁間的通信協議，實時識別電池充電狀態，根據電池狀態自動選擇合適的充電模式和參數，以此實時監控并調整輸出電壓和電流，動態調整充電參數，保持充電過程的穩定性。從實際數據來看，V3超級充電樁支持高達250kW的峰值功率，Model 3車型充電15分鐘可補充約250km的續航電量，平均每個特斯拉超級充電站配備了9.1個充電接口，同比增長0.3%。

1.2 國內某電動汽車智能充電系統

國內現階段的純電動汽車主要借助充電樁、充電槍、控制模塊、通信模塊等硬件模塊打造出智能充電系統，軟件架構則由充電管理系統、支付系統、用戶交互界面等組成，支持遠程監控和智能充電策略。從目前來看，該智能充電系統能夠支持多種充電協議，適配市面上90%以上的電動汽車型號，充電期間能夠實時監測電壓、電流、功率因數等，數據采樣頻率高達每秒數千次，確保充電過程的穩定性和安全性。并且為用戶提供直觀的LCD顯示屏和友好的用戶操作界面，支持多種支付方式。雖然在充電速度上，特斯拉的V3超級充電樁功率更高，但國內系統也在逐步提升充電功率，縮短充電時間。在故障診斷和自動化監控方面，使用高精度（±0.5%）的電流電壓傳感器，借助采用機器學習算法，對充電過程中的異常數據進行實時分析，故障識別準確率高達98%，數據準確性也得到了保障。系統能夠在毫秒級內響應異常情況，自動切斷電源并發出警報，確保用戶和設備安全。充電過程中，會根據電池狀態實時調整充電電流和電壓，不會對電池產生負面影響，也可以保證壽命。在快充模式下，能夠在20—30分鐘內充滿電池至80%，與特斯拉的充電效率相當。現階段，國內電動汽車智能充電系統，主要在傳感技術、控制算法和用戶交互方面優勢相對突出，可以為不同品牌的純電動汽車提供一站式的充電解決方案。

2 技術分析與比較

從智能充電檢測方面來看，特斯拉的智能充電檢測技術非常先進，特別是其高壓輸送和液冷系統，使得充電速度和效率顯著優于行業標準。此外，特斯拉的充電設備配備高效的傳感和檢測系統，能夠實時監控充電過程中的各項參數，確保充電的安全性和穩定性[1]。但相對而言，特斯拉系統的專有性較強，主要適配自家車型，這在一定程度上限制了其普及性和應用范圍。國內系統的兼容性是其一大亮點，能夠適配多種品牌和型號的電動汽車，滿足市場上大部分用戶的需求。同時，該系統也采用了先進的傳感技術和控制算法，雖然可能在充電速度和效率上稍遜于特斯拉，但整體上已經可以滿足現階段純電動汽車的應用需求[2]。

而在自動控制系統方面，特斯拉的自動控制系統設計高度集成化，與其車輛系統緊密配合，實現了從車輛識別、充電參數設置到充電過程監控的全自動化管理。此外，特斯拉的系統還具備遠程監控和故障診斷功能，大大提高了充電的便捷性和安全性。國內系統的自動控制系統設計更注重兼容性和用戶友好性。該系統能夠自動識別不同品牌和型號的電動汽車，并根據電池狀態和用戶需求智能調整充電策略。同時，用戶交互界面設計簡潔直觀，便于用戶使用和操作[3]。

3 智能充電檢測技術

3.1 電池狀態檢測

電池狀態檢測是智能充電系統中的核心技術之一，涉及電池的基本信息和健康狀況的評估。以下將對電池電量檢測、電池健康狀態評估和電池溫度監控進行詳細分析。電池電量檢測通常依賴于庫侖計數法或開路電壓法來估算。庫侖計數法通過積分電池充放電過程中的電流來計算電量變化。設電池在t時刻的剩余電量為Qt，初始電量為Q0，充放電電流為i（t），則，電量變化可以表示為通過對電池充放電過程中的電流i（t）進行積分得到的結果，即

（1）

其中Q0是初始電量，Qt是t時刻的剩余電量。這種方法的優點是不受電壓測量失真（比如電池內阻導致電壓失真）的影響。其中，i（t）為隨時間變化的電流，充電時為正，放電時為負。實際應用中，由于電池自放電、溫度等因素的影響，需要定期校準以提高電量檢測的準確性。根據實驗數據，采用高精度庫侖計數法的智能充電系統，在室溫條件下，對電池電量的估算誤差可以控制在±2%以內。

在此基礎上，還需要進一步明確電池健康狀態（State of Health， SOH），作為評估電池性能衰退程度的重要指標，通常定義為電池當前容量與初始容量的比值。智能充電系統通過定期充放電測試來評估電池的SOH，某知名品牌的智能充電系統在長期實驗中，對鋰離子電池的SOH評估準確度達到了95%以上，為電池的維護和更換提供了可靠依據。設電池當前容量為Ccurrent，初始容量為Cinitial，一種常見的方法是使用公式

（2）

其中Cinit是電池的初始容量，Cbatt是電池當前實際容量。這個公式提供了一種量化電池健康狀態的方法，通過比較當前容量與初始容量的比例來評估電池的老化程度。由上可知，智能充電系統通常配備溫度傳感器來實時監控電池溫度。設電池溫度為T（t），則溫度監控的目標是將T（t）控制在安全范圍內（如0℃至45℃）。根據熱傳導原理，電池在工作過程中產生的熱量可以通過熱阻、熱容等參數進行建模和分析。智能充電系統通過實時監測溫度并調整充電參數，確保電池在安全溫度下工作。實驗數據顯示，在極端環境下，智能溫度監控系統能夠將電池溫度控制在安全范圍內，有效預防了熱失控等安全風險。

3.2 充電過程檢測

智能充電系統通過高精度的電流和電壓傳感器實時監測充電過程中的電流I（t） 和電壓V（t）。這些傳感器通常具有快速響應時間和高準確性，能夠捕捉到充電過程中的微小變化。實時監測數據顯示，在充電過程中，電流和電壓會隨時間變化而波動。智能充電系統能夠實時調整充電參數，以確保充電過程的穩定性和安全性。例如，在某品牌智能充電系統的實測中，電流和電壓的測量誤差均控制在±0.5%以內。充電效率η可以定義為電池實際充入的電量與充電過程中消耗的電能之比。設電池實際充入的電量為Qcharged，消耗的電能為Qconsumed，則η可表示為：

（3）

充電速度則通常用充電功率P或充電時間t來衡量，智能充電系統通過優化充電策略，提高充電效率和充電速度。實驗數據顯示，采用智能充電技術的系統，在相同條件下，充電效率比傳統充電方式提高10%以上，充電時間縮短約20%。電動汽車充電樁智能控制系統的內部框架，包括CPU處理系統、急停按鈕電路、電子鎖電路、輔助電源電路、LCD顯示器、鍵盤電路、未接地檢測電路、溫度傳感器電路、RFID讀卡器電路、存儲電路、電壓/流檢測電路、電表電路、后臺通信接口電路、輸出電路、控制引導電路及指示燈電路。可以實現汽車接口自動匹配功能、身份識別功能、預約功能，具備溫度保護功能，具備充電線纜防盜功能，具備靈活配置功能。

3.3 故障診斷與預警機制

智能充電系統具備故障診斷與預警機制，能夠識別潛在的充電問題并采取相應的處理措施。通過實時監測充電過程中的電流、電壓、溫度等參數，并與歷史數據進行對比和分析，系統能夠識別出異常情況并發出預警。如，當充電電流突然增大或電壓異常波動時，系統可能會判斷為充電線路短路或電池故障，并立即切斷充電電源以防止事故發生。故障類型分類與處理方法也是智能充電系統的重要組成部分。根據故障類型的不同（如過流、過壓、欠壓等），系統會采取相應的處理措施（如切斷電源、降低充電功率等）以確保充電安全。實驗數據顯示，在模擬故障測試中，智能充電系統的故障診斷準確率達到了95%以上，并成功避免了潛在的充電事故。

4 自動控制系統設計

4.1 控制系統架構

自動控制系統的基礎架構包括傳感器、執行器和控制器等核心組件，傳感器負責實時監測充電過程中的各種參數，如電流、電壓、溫度等，為系統提供準確的數據反饋。執行器根據控制器的指令進行相應的動作，如調整充電電流或斷開電源等?？刂破鲃t是整個系統的“大腦”，接收傳感器的數據，根據預設的控制算法做出決策，并通過執行器實施控制。在上述國內設計的智能充電系統中，使用了高精度的電流傳感器和電壓傳感器，其測量精度達到了±0.2%。同時，該系統配備了高性能的控制器和執行器，能夠在毫秒級內響應控制指令，確保了充電過程的穩定性和安全性。

4.2 充電控制策略

4.2.1 恒流充電、恒壓充電及階段充電

恒流充電是保持充電電流恒定的充電方式，適用于電池的初步充電階段。恒壓充電則是保持充電電壓恒定，適用于電池接近滿電時的充電階段。階段充電則是將恒流和恒壓充電相結合，以提高充電效率和安全性。如，某款電動汽車的智能充電系統在前80%的充電過程中采用恒流充電方式，以最大化充電速度。當電池電量接近滿電時，則自動切換到恒壓充電方式，以確保電池安全并延長電池壽命。通過實驗數據對比，采用階段充電策略的電池在充電效率和電池壽命方面均優于單一充電策略。

4.2.2 充電過程中的能量管理與優化

智能充電系統通過實時監測電池的電量、溫度等參數，動態調整充電策略以實現能量管理的最優化。如，在電池溫度較高時，系統會降低充電電流以防止電池過熱，在電池電量接近滿電時，系統會逐漸減小充電電流以防止過充。在某款電動汽車的智能充電系統中，通過實時監測和調整充電參數，使得充電過程中的能量損耗降低了15%，同時電池的充電速度和使用壽命也得到了顯著提升。

4.3 安全保護措施

4.3.1 過流、過壓、欠壓保護

為了防止電池在充電過程中出現過流、過壓或欠壓等安全問題，智能充電系統通常會配備相應的保護措施。當傳感器檢測到異常電流或電壓時，控制器會立即切斷充電電源并發出警報。

4.3.2 溫度保護與故障自診斷功能

溫度是影響電池性能和壽命的關鍵因素之一。智能充電系統通過溫度傳感器實時監測電池溫度，并在溫度過高時自動降低充電電流或切斷電源以防止熱失控等安全問題發生。同時，系統還具備故障自診斷功能，能夠自動檢測并報告潛在的故障點以便及時維修和更換損壞部件。在上述純電汽車的智能充電系統中，當電池溫度超過60℃時，系統會自動降低充電電流以確保安全；同時該系統還具備故障自診斷功能，能夠在故障發生時自動報告故障類型和位置以便及時排查和解決問題。這些安全措施有效地提高了充電系統的可靠性和安全性。

5 結語

綜上所述，通過對比分析國內外純電動汽車智能充電檢測與自動控制系統，分析純電動汽車智能充電檢測與自動控制系統存在的問題，進一步突出充電樁和車載終端的硬件與軟件設計思路和設計方向，實現對充電過程的全面監測和自動控制。以此最大程度提高充電效率，降低充電過程中的安全風險，為純電動汽車的充電管理帶來了顯著的便利性和安全性。

參考文獻：

[1]徐順，陳立旦.純電動汽車智能充電檢測與自動控制系統設計研究[J].汽車測試報告，2023（01）：19-22.

[2]杜曉燕，徐爽.基于人工智能的電動汽車充電過程故障信息提取與安全預警模型分析[J].光源與照明，2022（02）：237-239.

[3]孟顯海.電動汽車充電過程故障智能診斷專家系統研究[D].南京：南京郵電大學，2021.