[发明专利]应用于沿海城市交流充电桩的卡尔曼滤波故障检测方法

说明书

一种应用于沿海城市交流充电桩的卡尔曼滤波故障检测方法，属于能源互联网技术领域。本发明的目的是深入研究卡尔曼滤波算法，并针对沿海城市交流充电桩故障的特点而设计的应用于沿海城市交流充电桩的故障检测方法。本发明从功能的角度出发，采用模块化的方法设计直流充电桩控制系统；对卡尔曼滤波算法进行改进，建立交流充电桩的状态模型；得出测量参数和元件健康参数之间的映射关系；采用改进后的卡尔曼滤波估计故障分量的健康参数，实现对故障分量的故障程度的评价。将诊断结果与硬件检测模块的结论相结合，分析总结得出沿海城市交流充电桩故障检测方法。本发明提高了构建健康参数估计结果的准确性，实现了沿海城市交流充电桩的故障检测。

技术领域

本发明属于能源互联网技术领域。

背景技术

充电接口标准是电动汽车和充电基础设施的基础，是电动汽车和充电设施互联的基础。充电系统的基本要求和安全要求是通过信息交换和过程控制，对相同或不同车型、版本的供电设备和电动汽车实现充电互联。相应的，故障检测问题也得到了重视。

分布式链长检测算法和故障字典算法等算法应用于交流充电桩的故障检测与估计中存在一个普遍问题:由于交流充电桩的分量级模型需要迭代计算，计算量较大。同时，我国沿海地区风暴潮灾害较多，灾害损失大，很容易影响交流充电桩的正常工作，因此交流式充电桩的故障检测方法非常重要。

卡尔曼滤波算法的状态变量模型本质上由矩阵计算组成，计算简单，实时性好。因此，基于线性卡尔曼滤波算法的交流充电桩故障检测与估计仍得到了更广泛的应用和研究。而交流充电桩是一个工作范围广、非线性强的系统。在稳态点附近建立的小偏差线性状态变量模型不能用于全包络和全状态范围。此外，交流充电桩风道故障往往是单个组件的流量和效率同时变化，且输出参数之间存在强耦合。然而，现有的线性模型建模方法不考虑参数之间的耦合,所以它必然会偏离真正的引擎，导致交流充电桩故障检测参数的估计精度降低。

发明内容

本发明的目的是深入研究卡尔曼滤波算法，并针对沿海城市交流充电桩故障的特点而设计的应用于沿海城市交流充电桩的故障检测方法。

本发明步骤是：

步骤1从功能的角度出发，采用模块化的方法设计直流充电桩控制系统，根据主要功能将系统划分为几个小功能模块并通过芯片实现，以完成交流充电桩故障检测的硬件设计；

步骤2对卡尔曼滤波算法进行改进，得到适用于非线性系统的扩展卡尔曼滤波算法，并建立交流充电桩的状态模型：

非线性系统的测量方程如下：

c_t＝H_x(W_o[h_t-1,x_t]+b_o) (1)

在这个公式中，H_x表示系统状态向量，W_o是测量输出，x_t是系统干扰，b_o是测量噪声。

假设f(*)和h(*)每次都是连续可微的对于每个W_o，t表示离散时间的下标，t_w和t_v是无关联的高斯随机向量，其均值为O，可以通过将其引入到测量方程中获得最优滤波函数：

所获得的矩阵不表示实际状态估计的误差协方差矩阵，取决于之前时间的状态估计值

协方差分别为Q和O，a_h(v_Th)和b_h(v_Th)表示v_Th转换时间前后增益系数的滤波阈值；