本发明涉及一种海量充电桩实时远程监控方法，属于新能源电动车的充电安全控制领域。调度服务根据充电枪配置参数据启动和停止云进程服务组，采集数据发送给接收服务，接收服务负责实时接收和解析数据，并转发给计算服务和存储服务，计算服务进行模型计算，将结果发给警报和报告，其发送给大数据监控中心和充电场站管理端、消费者，存储服务实时接收到数据，并统一大数据存储。优点是解决了因为第二道大数据安全防线的缺乏，导致同样故障反复发生、隐患不能提前发现和排除的问题，实现了线下线上信息的闭环，根据接入终端数量，分配相应云服

　　(19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113541317 B (45)授权公告日 2022.06.28 (21)申请号 6.5 (51)Int.Cl. H02J 13/00 (2006.01) (22)申请日 2021.07.26 H02J 7/00 (2006.01) (65)同一申请的已公布的文献号 B60L 53/30 (2019.01) 申请公布号 CN 113541317 A B60L 53/31 (2019.01) (43)申请公布日 2021.10.22 B60L 53/53 (2019.01) B60L 53/67 (2019.01) (73)专利权人 国网吉林省电力有限公司 地址 130028 吉林省长春市南关区人民大 (56)对比文件 街10388号 CN 110401191 A,2019.11.01 专利权人 国网吉林省电力有限公司信息通 CN 109760542 A,2019.05.17 信公司 CN 111452669 A,2020.07.28 (72)发明人 易荣庆常学飞刘超李黎滨 CN 109080485 A,2018.12.25 王宇 审查员 谭连敏 (74)专利代理机构 吉林长春新纪元专利代理有 限责任公司 22100 专利代理师 魏征骥 权利要求书2页 说明书6页 附图1页 (54)发明名称 一种海量充电桩实时远程监控方法 (57)摘要 本发明涉及一种海量充电桩实时远程监控 方法，属于新能源电动车的充电安全控制领域。 调度服务根据充电枪配置参数据启动和停止云 进程服务组，采集数据发送给接收服务，接收服 务负责实时接收和解析数据，并转发给计算服务 和存储服务，计算服务进行模型计算，将结果发 给警报和报告，其发送给大数据监控中心和充电 场站管理端、消费者，存储服务实时接收到数据， 并统一大数据存储。优点是解决了因为第二道大 数据安全防线的缺乏，导致同样故障反复发生、 隐患不能提前发现和排除的问题，实现了线下线 上信息的闭环，根据接入终端数量，分配相应云 B 服务计算资源，可保证处理性能不下降。 7 1 3 1 4 5 3 1 1 N C CN 113541317 B 权利要求书 1/2页 1.一种海量充电桩实时远程监控方法，其特征在于，包括下列步骤： (一)基于充电桩实时远程监控系统，包括边缘端和云端，其中: 边缘端包括充电场站，每个充电场站包括充电桩、充电枪、消费者APP； 云端包括云进程服务组，大数据存储、大数据监控中心和充电场站管理端；各云进程服 务组包括监听服务、接收服务、计算服务、存储服务、警报和报告服务； 调度服务：基于充电枪配置参数，对云进程服务组的启停，进行调度管理； (二)充电桩实时远程监控方法如下： (1)调度服务根据充电枪配置参数据启动和停止云进程服务组，并监控管理； (2)充电场站的充电枪物联网采集卡连接云进程服务组的监听服务； (3)监听服务为每个充电枪连接配置一个专用接收服务； (4)接收服务负责实时接收和解析数据，并转发给计算服务； 其中计算服务实时接收数据，并完成多帧报文合并、窗口缓存、模型计算和预警及报告 的发送； (A)将接收到的多帧报文合并，然后从原始报文数据解析所需要的业务字段信息，包 括： 1)BCP报文的电池最高允许充电电流、最高允许充电电压、最高允许温度； 2)BRM报文的电池类型、额定容量、额定总电压、车辆识别码； 3)BCL报文的电池充电电压需求、电流需求； 4)BCS报文的电池充电电压测量值、电流测量值、当前荷电状态SOC； 5)CCS报文的充电桩电压输出值、电流输出值； 6)BSM报文的最高动力蓄电池温度、最高温度检测点编号、最低动力蓄电池温度、最低 温度检测点编号； (B)将实时数据流按照预设时间窗口缓存，包括：过去预设时间窗口的电池检测温度、 过去预设时间窗口的充电桩供电电压及电流、过去预设时间窗口的BMS检测电压、电流、 SOC； (C)根据实时接收的报文数据和窗口缓存数据，及模型配置参数，进行多个模型的计 算，模型包括： 升温过快模型：过去2秒升温超过2度； 时间观测窗口是2秒，每秒钟4条报文，共计8条报文，t代表最近一条报文中电池温度，t 0 表示报文中电池温度，如果Temprise_window＝2，则发出警报； 绝缘漏电模型：充电桩供电电压及电流，与BMS检测电压电流不一致，且持续时间超过3 秒； volt_ccs表示充电桩供电电压，volt_bms表示电池检测电压，当两者不一致时L＝1，L ＝(if volt_ccs＝＝volt_bms then 0else  1)； 2 2 CN 113541317 B 权利要求书 2/2页 时间观测窗口是3秒，每秒钟4条报文，共计12条报文，p＝0代表最近一条报文，L表示充 电桩供电电压与电池检测电压是否一致，如果Leakage_window＝12，则发出警报； 无效充电模型：BMS检测电流为0，但供电电压不为0，持续时间超过60分钟； 时间观测窗口是60分钟，每秒钟4条报文，共计60*60*4＝14400条报文，q＝0代表最近 一条报文，c表示报文中电池电流，v表示报文中电池电压，如果Current_window＝0并且 Volt_window0，则发出警报； (5)接收服务负责实时接收和解析数据，并转发给存储服务； (6)计算服务进行模型计算，将结果发给警报和报告，内容包括当超过阈值或匹配故障 模式则发出预警，当充电过程结束时，发出本次充电报告； (7)警报和报告服务进程，接收计算服务发送的警报和报告，发送给大数据监控中心和 充电场站管理端； (8)警报和报告服务进程，接收计算服务发送的充电报告，发送给消费者； (9)警报和报告服务进程，接收计算服务发送的充电终止警报或柔性充电指令，发送给 充电桩控制系统；进行柔性充电，或者立即停止充电； (10)存储服务实时接收到数据，并统一大数据存储； (三)在充电过程结束时，生成本次充电的报告和电池健康评估信息，并由警报和报告 进程转发给大数据监控中心和充电场管理端、消费者APP，大数据存储把数据发送到数据实 验室和互动式可视化平台。 2.根据权利要求1所述的一种海量充电桩实时远程监控方法，其特征在于：所述步骤 (二)(5)中，存储服务实时接收数据，并将数据存储到文件中，根据文件存储的最大行数进 行滚动存储，以充电枪编号加上日期时间戳作为新文件名，历史数据文件，将会定期导入数 据库，原始报文转成业务可读数据表和字段，供深入分析挖掘和管理回溯使用。 3 3 CN 113541317 B 说明书 1/6页 一种海量充电桩实时远程监控方法 技术领域 [0001] 本发明属于新能源电动车的充电安全控制领域，属于第二道大数据安全防线，尤 其涉及一种海量充电桩实时远程监控方法。 背景技术 [0002] 新能源电动车越来越普及，充电安全问题越来越受到重视，其中最大的难题是如 何评估电池的健康状况，如何在电池充电过程中发生细微故障征兆时，及时预警并采用柔 性充电策略，甚至终止充电过程，以避免意外事故的发生。 [0003] 当前实际的情况是，因为缺乏线下线上的信息闭环，即使发现设备故障模式规律， 也没有全部设备的历史数据可供检测，甚至在发生事故后，很难获取数据来分析原因，从而 导致同样模式的事故反复发生。 [0004] 缺乏线上线下信息闭环的原因是，因为没有第二道大数据实时安全防线，所以海 量充电桩的充电过程数据，没有被实时采集、计算，离线的历史数据，没有被充分挖掘、分享 和使用。 [0005] 因为缺乏第二道大数据实时安全防线，导致设备的故障和隐患，无法被谨慎的、及 时的检查和处理，每次事故及其中隐藏的模规律径和诱因隐患，没有被充分挖掘，更没有被 模型化和系统化。一些具体表现，如下： [0006] 每次充电过程中，充电场站的现场管理人员无法获知正在发生的危险情况，不能 及时介入安全控制，任由隐患发展成为安全事故。 [0007] 每次充电后，消费者无法获知自己的车辆电池健康情况，无法及时检测和检修。 [0008] 已有的安全措施，如当SOC(荷电状态)达到95％时就停机结算，这种部署在边缘端 的管理措施，缺乏柔性的、降低了电池续航能力，增加消费者的里程焦虑。 [0009] 随着电动车的推广和新型电力系统的转型，充电场站越建越多，充电桩的安全运 营需要统一的大数据中心支持。 [0010] 随着5G的推广，低延迟数据传输能力的普及，再结合大数据中心的超强算力，让万 物互联、万物分析、泛在智能，成为可能。 发明内容 [0011] 本发明提供一种海量充电桩实时远程监控方法，以解决因为第二道大数据安全防 线的缺乏，导致同样故障反复发生、隐患不能提前发现和排除的问题。 [0012] 本发明采取的技术方案是，包括下列步骤： [0013] (一)基于充电桩实时远程监控系统，包括边缘端和云端，其中: [0014] 边缘端包括充电场站，每个充电场站包括充电桩、充电枪、消费者APP； [0015] 云端包括云进程服务组，大数据存储、大数据监控中心和充电场站管理端；各云进 程服务组包括监听服务、接收服务、计算服务、存储服务、警报和报告服务； [0016] 调度服务：基于充电枪配置参数，对云进程服务组的启停，进行调度管理； 4 4 CN 113541317 B 说明书 2/6页 [0017] (二)充电桩实时远程监控方法如下： [0018] (1)调度服务根据充电枪配置参数据启动和停止云进程服务组，并监控管理； [0019] (2)充电场站的充电枪物联网采集卡连接云进程服务组的监听服务； [0020] (3)监听服务为每个充电枪连接配置一个专用接收服务； [0021] (4)接收服务负责实时接收和解析数据，并转发给计算服务； [0022] (5)接收服务负责实时接收和解析数据，并转发给存储服务； [0023] (6)计算服务进行模型计算，将结果发给警报和报告，内容包括当超过阀值或匹配 故障模式则发出预警，当充电过程结束时，发出本次充电报告； [0024] (7)警报和报告服务进程，接收计算服务发送的警报和报告，发送给大数据监控中 心和充电场站管理端； [0025] (8)警报和报告服务进程，接收计算服务发送的充电报告，发送给消费者； [0026] (9)警报和报告服务进程，接收计算服务发送的充电终止警报或柔性充电指令，发 送给充电桩控制系统；进行柔性充电，或者立即停止充电； [0027] (10)存储服务实时接收到数据，并统一大数据存储； [0028] (三)在充电过程结束时，生成本次充电的报告和电池健康评估信息，并由警报和 报告进程转发给大数据监控中心和充电场管理端、消费者APP，大数据存储把数据发送到数 据实验室和互动式可视化平台。 [0029] 本发明所述步骤(二)(4)中，计算服务实时接收数据，并完成多帧报文合并、窗口 缓存、模型计算和预警及报告的发送； [0030] (A)将接收到的多帧报文合并，然后从原始报文数据解析所需要的业务字段信息， 包括： [0031] 1)BCP报文的电池最高允许充电电流、最高允许充电电压、最高允许温度等； [0032] 2)BRM报文的电池类型、额定容量、额定总电压、车辆识别码等； [0033] 3)BCL报文的电池充电电压需求、电流需求； [0034] 4)BCS报文的电池充电电压测量值、电流测量值、当前荷电状态SOC等； [0035] 5)CCS报文的充电桩电压输出值、电流输出值等； [0036] 6)BSM报文的最高动力蓄电池温度、最高温度检测点编号、最低动力蓄电池温度、 最低温度检测点编号等； [0037] (B)将实时数据流按照一定时间的窗口缓存，包括：过去一定时间窗口的电池检测 温度、过去一定时间窗口的充电桩供电电压及电流、过去一定时间窗口的BMS检测电压、电 流、SOC等； [0038] (C)根据实时接收的报文数据和窗口缓存数据，及模型配置参数，进行多个模型的 计算，模型包括： [0039] 升温过快模型：过去2秒升温超过2度； [0040] [0041] 时间观测窗口是2秒，每秒钟4条报文，共计8条报文，N＝0代表最近一条报文，t表 示报文中电池温度，如果Temprise_window＝2，则发出警报； [0042] 绝缘漏电：充电桩供电电压及电流，与BMS检测电压电流不一致，且持续时间超过3 5 5 CN 113541317 B 说明书 3/6页 秒； [0043] volt_ccs表示充电桩供电电压volt_bms表示电池检测电压，当两者不一致时L＝ 1。L＝(if volt_ccs＝＝volt_bms then 0else  1)； [0044] [0045] 时间观测窗口是3秒，每秒钟4条报文，共计12条报文，N＝0代表最近一条报文，L表 示充电桩供电电压与电池检测电压是否一致，如果Leakage_window＝12，则发出警报； [0046] 无效充电：BMS检测电流为0，但供电电压不为0，持续时间超过60分钟。 [0047] [0048] [0049] 时间观测窗口是60分钟，每秒钟4条报文，共计60*60*4＝14400条报文，N＝0代表 最近一条报文，c表示报文中电池电流，v表示报文中电池电压，如果Current_window＝0并 且Volt_window0，则发出警报； [0050] 所述步骤(二)(5)中，存储服务实时接收数据，并将数据存储到文件中，根据参数 配置(文件存储的最大行数)进行滚动存储，以充电枪编号加上日期时间戳作为新文件名， 历史数据文件，将会定期导入数据库，原始报文转成业务可读数据表和字段，供深入分析挖 掘和管理回溯使用。 [0051] 本发明的有益效果是：将数据低延迟传输和大数据中心超强算力匹配集成，打造 可以实时远程监控的信息闭环，消灭信息不对称。采用无共享大规模并行处理方法，将5G数 据低延迟传输能力与大数据中心超强算力匹配集成，实现海量充电桩和多个模型的实时数 据处理，以及海量物联网终端实时接入的线性扩展、即根据接入终端数量，分配相应云服务 计算资源，可保证处理性能不下降。每个接入的物联网终端、充电枪，都对应自己独占的大 数据中心云服务资源，即资源不共享，包括接收进程、实时模型计算进程、数据存储进程，其 中实时模型计算进程可以是多个，即可配置为一个模型一个进程或一组模型一个进程。实 现了线下线上信息的闭环，包括数据的采集、传输、分析、反馈、行动。从充电过程的数据采 集，到实时模型计算，并将预警信息和充电报告反馈给充电桩控制系统、充电场站、消费者、 大数据监控中心、电动车主机厂商和电池厂商。 [0052] 采用第二道大数据安全防线，相当于电动车充电安全的云端大脑，可以采集和存 储所有数据，可以挖掘分析事故原因和故障模式，可以对全部设备进行模型检测，预先设备 健康维护。第二道大数据安全防线的信息闭环，集成了全部设备历史数据和事故的事后分 析发现，事中和事前的故障推演和检测，其中的安全知识和发现，可以分享给电动车厂商、 电池厂商、充电场站、消费者、及其他第三方机构。第二道大数据安全防线的出现，将充电过 程的安全控制，提升到一个非常高的高度水平，避免因为电动车和充电桩的质量问题，意外 的恶劣环境问题，让同样事故反复发生，维护全社会对电动车安全使用的信心。第二道大数 据安全防线的无共享大规模并行处理方法，可以支持实时监控海量充电桩充电过程，多个 6 6 CN 113541317 B 说明书 4/6页 模型的实时计算，及时发出预警，让场站管理人员提前实施安全控制，从而降低故障发展成 为事故的几率。第二道大数据安全防线的无共享大规模并行处理方法，是新型电力系统的 核心数买球股份有限公司据赋能技术，是海量物流网终端的5G低延迟数据传输、多模型计算、大规模并行处理 等技术的集成创新，打通了电动车电池管理系统、充电桩、充电场站、消费者、电动车主机厂 商和电池厂商等线上和线下环节，让安全信息闭环，并且可智能的柔性充电。 附图说明 [0053] 图1是本发明充电桩实时远程监控系统图。 具体实施方式 [0054] 图1为充电过程实时安全监控系统架构示意图，当然本发明不仅仅局限于这种架 构，这里仅仅是为阐述方便。从图1中可以看出，系统的核心思想是“资源不共享”、确保每个 终端产生的数据，都由独占资源进行处理，从而支持大规模并行的线性扩展，满足海量充电 枪接入的实时处理计算和反馈。 [0055] 包括下列步骤： [0056] (一)基于充电桩实时远程监控系统，包括边缘端和云端，其中: [0057] 边缘端包括充电场站，每个充电场站包括充电桩、充电枪、消费者APP； [0058] 云端包括云进程服务组，大数据存储、大数据监控中心和充电场站管理端；各云进 程服务组包括监听服务、接收服务、计算服务、存储服务、警报和报告服务； [0059] 调度服务：基于充电枪配置参数，对云进程服务组的启停，进行调度管理； [0060] 充电场站和云进程服务组可以通过更改配置文件，实现线] (二)充电桩实时远程监控方法如下： [0062] (1)调度服务根据充电枪配置参数据启动和停止云进程服务组，并监控管理； [0063] (2)充电场站的充电枪物联网采集卡连接云进程服务组的监听服务； [0064] (3)监听服务为每个充电枪连接配置一个专用接收服务； [0065] (4)接收服务负责实时接收和解析数据，并转发给计算服务； [0066] (5)接收服务负责实时接收和解析数据，并转发给存储服务； [0067] (6)计算服务进行模型计算，当超过阀值或匹配故障模式则发出预警，当充电过程 结束时，发出本次充电报告； [0068] (7)警报和报告服务进程，接收计算服务发送的警报和报告，发送给大数据监控中 心和充电场站管理端； [0069] (8)警报和报告服务进程，接收计算服务发送的充电报告，发送给消费者； [0070] (9)警报和报告服务进程，接收计算服务发送的充电终止警报或柔性充电指令，发 送给充电桩控制系统，进行柔性充电，或者立即停止充； [0071] (10)存储服务实时接收到数据，并统一大数据存储； [0072] (三)、在充电过程结束时，生成本次充电的报告和电池健康评估信息，并由警报和 报告进程转发给大数据监控中心和充电场管理端、消费者APP，大数据存储把数据发送到数 据实验室和互动式可视化平台。 [0073] 在上述步骤(2)和(3)中，是充电桩充电过程中，实时采集充电桩和BMS产生的 7 7 CN 113541317 B 说明书 5/6页 CAN27930报文。一个充电枪每秒钟产生报文可达到64条以上，一个小时23万条以上。充电桩 上的采集器将CAN报文转成以太网套接字报文，并通过充电桩的5G终端，发送到云端。 [0074] 在上述步骤(4)和(5)，是云进程服务组的接收服务，实时接收所有充电枪的报文 数据，并转发给实时计算服务和存储服务，计算服务和存储服务，会同步处理实时采集的数 据。 [0075] 在上述步骤(5)后，存储服务实时接收数据，并将数据存储到文件中，根据参数配 置(文件存储的最大行数)进行滚动存储，以充电枪编号加上日期时间戳作为新文件名，历 史数据文件，将会定期导入数据库，原始报文转成业务可读数据表和字段，供深入分析挖掘 和管理回溯使用； [0076] 在上述步骤(4)后，计算服务实时接收数据，并完成多帧报文合并、窗口缓存、模型 计算和预警及报告的发送； [0077] (A)将接收到的多帧报文合并(包括BRM、BCP、BCS等报文)，然后从原始报文数据解 析所需要的业务字段信息，包括： [0078] 1)BCP报文的电池最高允许充电电流、最高允许充电电压、最高允许温度等； [0079] 2)BRM报文的电池类型、额定容量、额定总电压、车辆识别码等； [0080] 3)BCL报文的电池充电电压需求、电流需求； [0081] 4)BCS报文的电池充电电压测量值、电流测量值、当前荷电状态SOC等； [0082] 5)CCS报文的充电桩电压输出值、电流输出值等； [0083] 6)BSM报文的最高动力蓄电池温度、最高温度检测点编号、最低动力蓄电池温度、 最低温度检测点编号等； [0084] (B)将实时数据流按照一定时间的窗口缓存，包括：过去一定时间窗口的电池检测 温度、过去一定时间窗口的充电桩供电电压及电流、过去一定时间窗口的BMS检测电压、电 流、SOC等； [0085] (C)根据实时接收的报文数据和窗口缓存数据，及模型配置参数，见表1，进行多个 模型的计算； [0086] 表1升温过快、无效充电、绝缘漏电模型参数表 [0087] 参数名称 参数取值 说明 升温过快模型计算周期 1 单位秒，每隔1秒计算一次 升温过快窗口时间 2 2秒的时间内，温度上升 升温过快阀值 2 温度，上升的温度是2度 无效充电模型计算周期 3 单位秒，每隔3秒计算一次 无效充电窗口时间 1800 单位秒，每隔30分钟计算一次 绝缘漏电模型计算周期 2 单位秒，每隔2秒计算一次 绝缘漏电窗口时间 3 单位秒，每隔3秒计算一次 [0088] 模型包括： [0089] 升温过快模型：过去2秒升温超过2度； [0090] [0091] 时间观测窗口是2秒，每秒钟4条报文，共计8条报文，N＝0代表最近一条报文，t表 8 8 CN 113541317 B 说明书 6/6页 示报文中电池温度，如果Temprise_window＝2，则发出警报； [0092] 绝缘漏电：充电桩供电电压及电流，与BMS检测电压电流不一致，且持续时间超过3 秒； [0093] volt_ccs表示充电桩供电电压volt_bms表示电池检测电压，当两者不一致时L＝ 1。L＝(if volt_ccs＝＝volt_bms then 0else  1)； [0094] [0095] 时间观测窗口是3秒，每秒钟4条报文，共计12条报文，N＝0代表最近一条报文，L表 示充电桩供电电压与电池检测电压是否一致，如果Leakage_window＝12，则发出警报； [0096] 无效充电：BMS检测电流为0，但供电电压不为0，持续时间超过60分钟。 [0097] [0098] [0099] 时间观测窗口是60分钟，每秒钟4条报文，共计60*60*4＝14400条报文，N＝0代表 最近一条报文，c表示报文中电池电流，v表示报文中电池电压，如果Current_window＝0并 且Volt_window0，则发出警报。 [0100] 在充电过程结束时，生成本次充电的报告和电池健康评估信息，并由报告进程转 发给大数据监控中心和充电场管理端、消费者APP；充电报告包括本次充电基本情况摘要信 息、温度曲线、电压、电流、及SOC曲线，还有电池健康的报警信息，及电池主动温度管理程度 指标；大数据存储把数据发送到数据实验室和互动式可视化平台，以供后续研究分析使用。 9 9 CN 113541317 B 说明书附图 1/1页 图1 10 10

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