[發明專利]一種基于關聯規則挖掘的電動汽車充放電故障分析方法有效
| 申請號： | 202011416785.2 | 申請日： | 2020-12-07 |
| 公開（公告）號： | CN113157761B | 公開（公告）日： | 2022-11-11 |
| 發明（設計）人： | 高輝;胡依林;陳良亮;楊鳳坤 | 申請（專利權）人： | 南京郵電大學;國電南瑞科技股份有限公司 |
| 主分類號： | G06F16/2458 | 分類號： | G06F16/2458;G06K9/62;B60L58/12;B60L3/00 |
| 代理公司： | 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 曹坤 |
| 地址： | 210003 江蘇*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 關聯 規則 挖掘 電動汽車 放電 故障 分析 方法 | ||
本發明公開了一種基于關聯規則挖掘的電動汽車充放電故障分析方法。屬于電動汽車充放電技術領域；具體步驟：采集電動汽車充放電故障數據，計算電池SOC的前后向三階差分以識別錯誤數據并進行預處理；2、對預處理后的數據序列進行分段線性化表示、聚類及符號化；3、采用FP?growth算法產生頻繁模式集，挖掘電動汽車充放電故障關聯規則；4、將電動汽車充放電異常數據與故障關聯規則對比進行故障分析。本發明提出了一種針對時間序列數據的處理方式，從而發現電動汽車充放電數據中實際存在但難以發現的關聯關系，本發明為電動汽車充放電故障分析提供了一種方法，對于電動汽車充放電的故障分析和充放電健康度評估有較大應用價值。
技術領域
本發明屬于電動汽車充放電技術領域，具體涉及一種基于關聯規則挖掘的電動汽車充放電故障分析方法。
背景技術
隨著化石能源的急劇消耗和環境污染的逐年加劇，電動汽車產業作為緩解能源問題的支柱得到了迅速發展。大力發展電動汽車尤其是純電動汽車已經成為世界各國應對能源危機發展低碳經濟的共同戰略舉措。目前世界上許多發達國家政府和幾乎所有著名汽車廠商及科研機構都在致力于電動汽車技術的研究開發與推廣應用。近幾年，我國電動汽車產銷量快速增長，市場發展迅速。從電動汽車的增長量上來看，未來電動汽車將會迎來爆發式的增長。
新能源汽車正在快速發展中，配套的充放電設施行業也在加快發展。電動汽車及配套充放電設施的快速發展的方向是明確的。但是，通過目前出現的電動汽車充放電安全事及已有研究成果的調研發現，由于電動汽車充放電故障診斷體系尚不完善，電動汽車及配套設施實際的故障預警效果并不理想。因此，有必要將大數據挖掘與電動汽車故障分析相結合，尋找征兆與故障之間的關聯規則，為電動汽車充放電故障分析提供解決方案。
發明內容
針對上述問題，本發明提供了一種基于關聯規則挖掘的電動汽車充放電故障分析方法。
本發明的技術方案是：一種基于關聯規則挖掘的電動汽車充放電故障分析方法，具體步驟包括如下：
步驟(1)、采集電動汽車充放電故障數據，計算電池SOC的前后向三階差分以識別錯誤數據并進行預處理；
步驟(2)、對預處理后的數據序列進行分段線性化表示、聚類及符號化，生成適用于關聯規則挖掘的數據集；
步驟(3)、采用FP-growth算法產生頻繁模式集，挖掘電動汽車充放電故障關聯規則；
步驟(4)、將電動汽車充放電異常數據與故障關聯規則對比進行故障分析。
進一步的，在步驟(1)中，所述計算電池SOC的前后向三階差分以識別錯誤數據并進行預處理中，充放電過程SOC數據為一個時間軸上的數據序列，處理錯誤數據的具體操作步驟如下：
(1.1)、判斷是否是錯誤數據：
計算充放電過程電池SOC數據的前后向三階差分：
SOCdb1(t)＝SOC(t)-SOC(t-1)；
SOCdb2(t)＝SOC(t)-SOC(t-2)；
SOCdb3(t)＝SOC(t)-SOC(t-3)；
SOCda1(t)＝SOC(t)-SOC(t+1)；
SOCda2(t)＝SOC(t)-SOC(t+2)；
SOCda3(t)＝SOC(t)-SOC(t+3)；
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