基于车桩协议一致判断的充电过程数据采集方法

安徽继远软件有限公司 陶燕燕 赵敏

本文针对充电桩与电动汽车间匹配性检测无法直观判断的问题,提出一种适合日常运维车桩协议一致性判断的方法,设计内置式匹配性判断工具,建立车桩协议一致性判断数据模型,采集充电匹配性结果和协议遵循程度数据提供给充电桩相关应用单位,为后续充电桩及车辆维护改造和产品迭代升级提供有力的数据支撑。

0 背景

近年来,随着国内外碳排放标准的不断提高,以及人们环保意识的加强,电动汽车逐渐收到大家的认可,电动汽车的需求与日俱增,因此带动充电桩的需求也在不断增加[1]。然而,针对目前充电技术尚不完善,充电桩的应用和检测需要投入大量的设备和人力进行管理和维护,为企业带来巨大的成本[2]。

本文基于车桩协议一致性判断的充电桩状态实时监测技术研究,以《GB/T 27930-2015》《GB/T 18487.1-2015》《GB/T 34657.1-2017》等国家标准为依据,以保障充电设备安全可靠运行为出发点,研究建立基于车桩协议一致判断的知识管理系统,最终达到电动汽车充电成功率的逐步提升改善,从而推动了国家新能源发展战略顺利实施,同时降低电动汽车失效起火频次,保障人民生命财产安全,从而造福全社会。

1 现状分析

目前国网电动汽车服务(福建)有限公司已完成省级及各地市智能视频监控设备的部署工作,具有智能地锁、远程咨询和报警、快充站全景监控等功能,对整体快充网络日常的运营和安全管理有较好的提升意义。但是,直流充电桩在给电动汽车充电过程中会出现失败的情况,有的在充电过程中失败,有的是在充电流程刚建立的时候就失败,GBT27930-2015规定了充电机与BMS之间的通信协议,但是由于标准过于宽泛,桩企、车企对标准的理解都存在误差,使得充电过程由于车桩协议不一致,导致出现充电桩通讯中断、死机、延迟、错误帧较多等问题。

同时直流充电桩显示的故障代码也不完全反映真实的充电失败原因,主要原因是目前车联网平台从TCU(计费控制系统)获取信息,充电桩控制板通过CAN总线将数据传输给TCU,多节点的数据传输,很难保证车联网数据的准确和完整性。同时车联网获取的故障信息多比较笼统,无法更深层次的分析故障原因。这导致客户体验效果很差,使得电动汽车车主主观认为充电桩的兼容性不好、运维人员没有有效的工具和手段来判断真实的失败原因。

目前,直流充电桩与电动汽车间的协议一致性判断研究还未引起足够的重视,对电动汽车与直流充电间的相互匹配操作还没有行之有效的现场监控检测手段及相应的简易测试设备,要实现充电数据监控必须使用专业的测试设备及专业的测试人员去实施,同时这些设备也必须具备做长期数据监测的服务能力[3]。

2 充电过程深度数据采集及传输

2.1 数据采集

2.1.1 CAN总线数据采集

充电过程数据流向如图1所示,车联网通过获取TCU的数据来进行故障判断和分析存在以下两个问题:(1)多节点的数据传输,很难保证车联网平台获取数据的准确和完整性;(2)车联网获取的故障信息太多笼统,无法更深层次的分析故障发生的根源。

图1 充电过程数据传输流向图Fig.1 Data transmission flow diagram during charging

因此本文通过采集:(1)控制板与BMS之间CAN总线的报文数据;(2)控制板与TCU之间的CAN总线数据。再将两者结合,这样在遇到充电桩故障时,可以及时有效的找到故障根源。

2.1.2 电参数数据采集

总之，碳市场是个复杂、系统、长期的工程，它的发展必然是渐进的。合理有序发展碳市场有助于我国低成本实现减排目标，亦有助于国际谈判与合作，体现出我国争做全球气候治理贡献者和引领者的担当，最终助力于全球应对气候变化、实现低碳发展。

电动汽车直流充电桩是将输入的三相四线AC380V±15%,频率50Hz的交流电转化为电压可以调节的直流电,为电动汽车动力电池充电,其输出电压和电流根据动力电池的状态充电需求,实时动态调节。CC1电压信号是充电桩连接确认信号,充电桩的枪头连接状态根据可以CC1的电压幅值准确判断。采集CC1电压信合可以为充电流程时序的正确性判断提供依据。CC1电压信号的参考端为大地端(FG),所以为提供采样精度其采集电路必须跟地线做参考匹配设计。

2.2 数据传输方案

包括数据压缩、数据融合及网络与内容间交互。

(1)数据压缩:采集到的大量数据需要进行有效安全传输,但因为节点资源会制约数据的传输,并且数据在空间方面具有一定的关联性,这样会使部分信息存在冗余现象,因此需要利用先进的数据压缩技术对数据量进行压缩。

(2)数据融合:通过均值滤波的方法把一些异构的数据去除,以免发生因大量异构数据的传输产生冗余数据的现象,利用这个方法还可以把较少数量的数据信息传输到汇聚点,以此减少传输中发生的冲突,达到传输量减少,提高传输效率和通讯效率的目的。

(3)网络与内容间交互:主要是把采集信息内容进行展现,网络与内容进行交互时,要把采集的数据信息进行有效的编辑、存储,这样有利于数据在汇集点的融合,便于网络进行处理。

2.3 数据采集装置设计方案

数据采集装置包括适合运维现场使用的外置数据采集装置和充电桩内置多功能采集装置。

(1)外置数据采集装置:设计外置数据采集装置,使得在不打开充电桩柜体或车辆维护接口的情况下,可以采集充电过程中的电参数、在充电过程中车辆BMS和充电桩控制器之间的交互数据,采集到的数据结合4G或BLE等无线通讯技术能够实现实时数据上传。

3 车桩通信协议一致性判断方法

3.1 通信协议一致性的匹配判断

协议一致性判断是通过采集CAN总线数据和实时充电电参数数据并依据GB/T 27930-2015通信流程进行匹配性判断的,通信协议一致性的匹配判断的具体实施方案如图2所示。

图2 通信协议一致性的匹配判断实施方案图Fig.2 Diagram of the implementation scheme of matching judgment for the consistency of the communication protocol

(1)通过监控CAN总线交互报文信息及充电机输出高压电压信息,判断充电桩是否进行绝缘检测,判断充电桩和BMS是否都反馈正常握手及辨识报文,并在有充电握手失败的情况中能判断出错误报文,并显示错误原因。

(2)通过监控CAN总线交互报文信息,判断充电桩和BMS是否做出相对应的正常交互反馈,是否完成充电参数配置,并进入后续正常充电阶段。并在有充电配置失败的情况中能判断出错误报文,并显示错误原因。

(3)通过监控CAN总线交互报文信息,判断充电桩和BMS是否反馈发送充电需求、充电状态、蓄电池需求、蓄电池状态以及温度等信息。并在有在充电过程中失败的情况中能判断出错误报文,并显示错误原因。

(4)通过监控CAN总线交互报文信息,判断充电桩和BMS是否做出相对应的正常交互反馈,鉴别是充电桩或是BMS主动发送停机需求,并鉴别停机过程中报文流程是否发送完整。

(5)根据前面4步骤的匹配测试判断,判断出充电失败原因,并形成完善的测试流程报告。

3.2 充电功率匹配判断

功率匹配性判断是通过在充电过程中采集实时输出电压、电流等电参数信息与充电车辆实时充电需求做过程采集对比,在充电结束后形成数据记录,上传云平台,最终实现功率匹配性的充电服务优选推荐。充电功率匹配判断的具体实施方案如图3所示。

图3 充电功率匹配判断实施方案图Fig.3 Diagram of the implementation scheme of charging power matching judgment

(1)采集电动汽车充电过程中车辆BMS与充电桩控制器通信协议,依据GB/T 27930-2015《电动汽车非车载传导式充电机与电池管理系统之间的通信协议》协议标准,实时解析对应BCL报文内容,建立数据结构,存储此需求电参数信息。

(2)采集电动汽车充电过程中枪线上的实时电压、电流参数,将采集到的实时电压、电流参数进行均值滤波处理,并建立数据结构,存储此输出电参数信息。

(3)基于整个充电流程数据,综合对比上述采集的实时数据,计算功率特性,在充电流程结束后,将采集到数据和功率匹配判断结果上传在云平台。

4 结语

基于车桩协议一致判断的充电过程数据采集方法极大降低了数据采集的难度,使得大规模数据采集成为可能,通过云端数据分析发现充电故障的地点及原因,充电桩运维单位可主动发现由于充电匹配性有问题的充电故障情况并进行精准维修。从用户报告故障再去现场检修、不报不修的模式,转变为主动发现、主动维护、批量优化的全新模式,可以大幅提升国网充电桩的兼容性和用户充电满意度。

引用

[1] 戴双飞.基于数字控制的电动汽车直流充电桩系统的设计与实现[D].南京:南京理工大学,2017.

[2] 黄赛杰,徐敏,郑小鹿,等.动力电池充放电检测系统的设计与实现[J].储能科学与技术,2019(1):146-154.

[3] 郭昊,李小鹏,徐征,等.直流充电桩通信一致性测试系统设计[J].汽车实用技术,2019(21):41-43.