[發明專利]一種電動自行車充電安全隱患的檢測方法和系統

在審

• 申請號: 202211523525.4
• 申請日: 2022-11-30
• 公開（公告）號: CN115754565A
• 公開（公告）日: 2023-03-07
• 發明（設計）人: 郭敏;吳寧;肖靜;韓帥;陳衛東;郭小璇;盧健斌;阮詩雅;龔文蘭;吳曉銳;姚知洋
• 申請（專利權）人: 廣西電網有限責任公司電力科學研究院
• 主分類號: G01R31/00
• 分類號: G01R31/00
• 代理公司: 南寧東智知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 45117
• 代理人: 裴康明

本發明公開了一種電動自行車充電安全隱患的檢測方法和系統，包括以下步驟：用于電動自行車充電電流按周期進行采集的電流實時采集模塊；用于對采集完成后的數據進行快速傅里葉變換計算的傅里葉計算模塊；用于對傅里葉計算模塊計算回路電流頻譜進行統計分析的頻譜分析模塊；用于提取電阻負載、電機并聯電阻負載條件下的特征值的特征提取模塊；用于判斷電動自行車充電是否存在電氣安全隱患的充電安全隱患檢測模塊。本發明通過計算電動汽車充電回路電流頻譜中M個頻段各自的幅值和，并形成特征值E，將所述特征值E在四次數據采集周期中與閾值條件進行關系判斷，并將得到的判斷結果作為電動自行車充電系統中是否存在電氣安全隱患的依據。

技術領域

本發明涉及充電安全檢測技術領域，尤其涉及一種電動自行車充電安全隱患的檢測方法和系統。

背景技術

電動自行車充電器輸出側發生電氣安全隱患時的電流由于沒有過零點，很難自動熄滅，并且燃弧溫度很高，如果不能及時檢測到此類電氣安全隱患，則會造成電動自行車的損壞以及人員安全的問題。電動自行車充電涉及電、磁、熱等多個領域，物理過程復雜，建模過程中需要進行大量假設與簡化，這會嚴重削弱仿真的準確度與可信性，而目前還沒有很精確的數學物理模型描述電動自行車充電時發生電氣安全隱患過程。在電動自行車充電電氣安全隱患檢測中，相對于電動自行車充電系統本身特性來說，對電動自行車充電電氣安全隱患前后的特征參數的分析更加重要。因此在處理電動自行車充電電氣安全隱患時，仍然采用黑箱模型分析電動自行車充電電氣安全隱患的外部特性，尤其是針對電動自行車充電電氣安全隱患進行分析。

電動自行車充電電氣安全隱患檢測具有較大的難度，現有技術中，基于時域的電動自行車充電電氣安全隱患測試方法依據電流波形的波動性進行電動自行車充電電氣安全隱患檢測，但當回路電流較大時，電動自行車充電電氣安全隱患電流波形的波動性很小；基于頻域計算電動自行車充電電氣安全隱患電流頻譜的平均值和和標準差確定每個特征值的閾值范圍，但當遇到高頻干擾或回路負載情況復雜時，很難確定閾值范圍，容易發生誤判現象；采用小波包算法研究電動自行車充電電氣安全隱患電流頻譜細節信息，以避免高頻干擾，但是計算量很大，需要的時間長，無法滿足電動自行車充電電氣安全隱患檢測的實時性要求。

為此，提供了一種電動自行車充電安全隱患的檢測方法和系統，以解決上述問題。

發明內容

本發明所述的一種電動自行車充電安全隱患的檢測方法和系統，通過計算電動汽車充電回路電流頻譜中M個頻段各自的幅值和，并形成特征值E，將所述特征值E在四次數據采集周期中與閾值條件進行關系判斷，并將得到的判斷結果作為電動自行車充電系統中是否存在電氣安全隱患的依據，解決上述背景技術中提出的問題。

為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：

本發明所述的一種電動自行車充電安全隱患的檢測方法，包括以下步驟：用于電動自行車充電電流按周期進行采集的電流實時采集模塊，并將采集完成后的數據傳遞給傅里葉計算模塊；所述傅里葉計算模塊用于對采集完成后的數據進行快速傅里葉變換計算，并將計算后的數據傳遞給頻譜分析模塊；所述頻譜分析模塊用于對傅里葉計算模塊計算回路電流頻譜進行統計分析；用于提取電阻負載、電機并聯電阻負載條件下的特征值，并將所述特征值傳遞給充電安全隱患檢測模塊的特征提取模塊；所述充電安全隱患檢測模塊根據特征值情況，進行判斷電動自行車是否存在充電電氣安全隱患并計算閾值條件。

優選的，所述電流實時采集模塊的數據采集時間為一周期；每個周期按相同的采樣頻率進行數據點的采集，并計算四次采樣周期的總時間。

優選的，所述傅里葉變換算法通過將時域數據轉化為相應的頻域數據，并計算得到頻率分辨率。

優選的，所述頻譜分析模塊通過將回路電流頻譜波形劃分為M個不同的頻率段，并將每個所述頻率段中包含的頻率點對應的幅值相加，分別獲得各頻率段對應的頻率點幅值和。