[发明专利]电动车充电行为监测方法、装置及计算机可读存储介质

说明书

本发明公开了一种电动车充电行为监测方法，该方法包括：实时采集监测环境入口处的电参量数据，并监测电参量数据中有功功率是否产生阶跃变化；若是，则根据电参量数据计算阶跃变化对应的当前阶跃事件的特征向量；计算当前阶跃事件的特征向量与预设特征库中各样本向量的相似度；根据当前阶跃事件的特征向量与预设特征库中各样本向量的相似度中最大值判断当前阶跃事件是否为电动车充电行为，若是，则继续采集所述电动车充电行为的电参量数据，以此判断所述电动车充电行为的充电状态。本发明还公开了一种电动车充电行为监测装置以及计算机可读存储介质。本发明能有效避免非电动车充电行为或者电动车异常充电行为造成的火灾事故。

技术领域

本发明涉及智能电网技术领域，尤其涉及一种电动车充电行为监测方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术

随着电动车的普及，国内的电动车保有量越来越高，与此同时电动车引起的火灾数量也在逐年递增。据全国各地消防部门统计，充电器超负荷、长时间过度充电、电池老化等是引发火灾的常见原因。为了进一步强化消防安全工作，重点防范电动车火灾事故，需要对电动车违规充电，私拉乱接电源电线，长时间过度充电等行为设计一套经济、实用的监测方案。

因此，针对上述消防安全应用需求，提供一种有效预防火灾发生的电动车充电行为实时监测方法成为亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种电动车充电行为监测方法、装置及计算机可读存储介质，旨在解决电动车违规充电容易导致火灾发生的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种电动车充电行为监测方法，所述电动车充电行为监测方法包括：

实时采集监测环境入口处的电参量数据，并监测所述电参量数据中有功功率是否产生阶跃变化；

若监测到有功功率产生阶跃变化，则根据所述电参量数据计算所述阶跃变化对应的当前阶跃事件的特征向量；

计算当前阶跃事件的特征向量与预设特征库中各样本向量的相似度；

根据当前阶跃事件的特征向量与预设特征库中各样本向量的相似度中最大值判断当前阶跃事件是否为电动车充电行为，若是，则继续采集所述电动车充电行为的电参量数据，以此判断所述电动车充电行为的充电状态。

优选地，所述电参量数据包括基波及各谐波电压、基波及各谐波电流和有功功率，所述若监测到有功功率产生阶跃变化，则根据所述电参量数据计算所述阶跃变化对应的当前阶跃事件的特征向量的步骤，包括：

若监测到有功功率产生阶跃变化，则选取所述阶跃变化对应时刻前后的基波及各谐波电压、基波及各谐波电流和有功功率；

根据所述阶跃变化对应时刻前后的基波及各谐波电压、基波及各谐波电流和有功功率，计算当前阶跃变化对应的当前阶跃事件的特征向量。

优选地，所述当前阶跃事件的特征向量包括以下至少之一：所述阶跃变化对应时刻前和所述阶跃变化对应时刻后有功功率的差值△P、所述阶跃变化对应时刻后的功率因数PFC、所述阶跃变化对应时刻后的电流正弦波形失真率WDF、电流谐波总量THD、电流的第3次谐波含量THD3、电流的第5次谐波含量THD5、电流的第7次谐波含量THD7以及电流的第9次谐波含量THD9。

优选地，通过如下计算公式计算所述阶跃变化对应时刻后的电流正弦波形失真率WDF：

WDF＝DISTORTION/ORIGINAL；

其中，n为周波实际采样点数，N为周波最大采样点数，I_n为第n个周波采样的电流值，θ为电压与电流之间的相位角，A为电流绝对值的最大值，n＝0,1,…,N-1。