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申请/专利权人：哈尔滨工业大学

摘要：本发明提出一种基于狄利克雷过程与折棍构造表示的直流充电桩远程检定方法。本发明所提出的基于狄利克雷过程与折棍构造表示的直流充电桩远程检定方法可以完成直流充电桩远程检定这项任务。在保证检定结果的可靠性和准确性的前提下，根据误差估计结果，对误差超过规定值的直流充电桩进行线下检定。这种方法缩小了线下检定的范围，减少了物理标准器的损耗和人力的成本，维护了消费者的权益，并且在一定程度上也有利于充电桩的推广。

主权项：1.一种基于狄利克雷过程与折棍构造表示的直流充电桩远程检定方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：步骤一、数据清洗：将数据集中的可用数据提取出来；步骤二、数据补充：在明确充电桩和汽车间的能量交互规律以及数据采样规律规则和特性的前提下，对清洗过后的数据集进行补充，补充的数据内容包括电压、电流和电能值；步骤三、选择狄利克雷过程先验分布和参数；步骤四、利用狄利克雷过程的定义进行采样，得到生成随机分布G；在步骤四中，利用狄利克雷过程的定义，从其生成过程中采样得到一个随机分布，其中狄利克雷过程的生成过程如下式所示： 其中，δθi是一个以θi为均值的确定性分布，πi表示一个权重参数，且满足θi是一个从先验分布G0中采样得到的随机变量，在实现过程中，根据先验分布G0和参数α，利用狄利克雷分布进行采样，具体实现利用以下公式：θi～G0andπi～Gammaα,1G～DPα,G0其中，DP表示狄利克雷过程，其可以表示为一个无限维的狄利克雷分布；步骤五、利用生成的随机分布G进行采样，生成数据集X；步骤六、计算数据集X的似然函数，从而得到后验分布的形式；在步骤六中，通过计算数据集X的似然函数来得到后验分布；利用以下公式计算似然函数： 其中，pxi|G表示随机分布G在xi处的概率密度函数；根据贝叶斯定理，得到后验分布的形式：pG|X∝pX|GpG其中，pG表示狄利克雷过程的先验分布；步骤七、利用折棍构造方法对后验分布进行采样，得到一组概率密度函数，从而对电压和电流进行误差修正；使用折棍构造方法进行采样，将无限维的随机分布转化为有限维的分布，从而便于计算和采样；对于每个分量Gi，生成一个随机变量θi，其中θ～Beta1,α；对于每个分量Gi，计算它在采样过程中是否被保留下来；所述是否被保留下来的具体方法为：对于第一个分量G1，其一定会被保留下来；对于第i个分量Gi，其有θi的概率被保留下来，有1-θi的概率被折棍剔除；利用折棍构造方法，得到一组概率密度函数f1x,f2x,...,fKx，其中： 其中，nk表示数据集中与θk相同的样本数量；通过采样一组概率密度函数，得到一组生成数据的样本x1,x2,…,xm，从而对生成的数据进行误差估计；ωk表示第k个分量的权重，δθk表示一个以θk为均值的确定性分布；步骤八、利用修正后的电压和电流对电能进行误差估计；步骤九、经历过上述过程以后，得到了单次充电过程的电能误差，若要对充电桩进行一个检定状态的判断，就需要对过往的历史数据进行分析。

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