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申请/专利权人：国网江西电动汽车服务有限公司

摘要：本发明公开了一种基于多参量感知的直流充电桩充电模块运行状态监测方法，通过提取用于安全表征的关键表征量，并设置相应的指标阈值；根据关键表征量确定充电模块状态监测所需的物理参量集；开展各类传感器选型，并确定测量点位置及数量；数据边缘终端采集所有传感器的监测数据，并进行关键表征量计算，将关键表征量计算结果与指标阈值进行比对，给出状态评价结果；数据边缘终端将监测数据、关键表征量计算结果及状态评价结果上传到监测主站；监测主站给运维单位发送充电模块运维建议、预警信息。本发明采用了多参量感知的多维数据，数据分析更全面与准确；同时，指标阈值充分考虑家族特性及运行工况，故障定位更加精准与快速。

主权项：1.一种基于多参量感知的直流充电桩充电模块运行状态监测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：分析直流充电桩的充电模块运行安全故障问题发生原因，提取用于安全表征的关键表征量，并设置相应的指标阈值；所述关键表征量包括：绝缘老化异常由关键部件温升、漏电流异常来表征；相间短路由过流、温升异常来表征；单相接地由过流、漏电流异常来表征；散热异常由充电模块温升异常来表征；外壳漏电由漏电流异常来表征；电源异常、充电模块内部短路或元器件失效，由过流、过压、欠压来表征；潮湿、浸水风险由湿度来表征；设置关键表征量的指标阈值时，除湿度差阈值、湿度阈值以外，均以同规格充电模块历史运行变化特性为基础，综合考虑同批次充电模块家族特性、环境温度、环境湿度、运行负荷的影响进行优化，综合确定关键表征量指标阈值；步骤S2：根据关键表征量确定充电模块状态监测所需的物理参量集；步骤S3：根据充电模块状态监测所需的物理参量集，开展各类传感器选型，并确定测量点位置及数量；步骤S4：数据边缘终端采集所有传感器的监测数据，并进行本地化存储；步骤S5：数据边缘终端提取监测数据进行关键表征量计算，并将关键表征量计算结果与指标阈值进行比对，给出状态评价结果；步骤S6：数据边缘终端将监测数据、关键表征量计算结果及状态评价结果上传到监测主站；步骤S7：根据状态评价结果，监测主站给运维单位发送充电模块运维建议、预警信息；步骤S8：循环重复步骤S4-步骤S7，监测主站实时监测充电模块状态，及时更新状态信息，调整运维建议、预警信息。

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