安科瑞 陳聰

摘要：鑒于電動(dòng)汽車數(shù)量未來爆發(fā)式增長的現(xiàn)象，利用分布式邊緣云模塊化技術(shù)，以服務(wù)功能劃分為有序充電云模塊和遠(yuǎn)程自動(dòng)檢測模塊，通過蜂窩無線遠(yuǎn)距離傳輸?shù)姆绞?，?shí)現(xiàn)采樣數(shù)據(jù)及控制信息上下行數(shù)據(jù)交互的承載。利用云平臺(tái)的虛擬化存儲(chǔ)、動(dòng)態(tài)擴(kuò)展、功能模塊化部署特點(diǎn)，可以在靈活的空間范圍內(nèi)部署后臺(tái)計(jì)算與能源資源匹配與應(yīng)用；利用一套遠(yuǎn)程自檢裝置，通過軟件形式定期下發(fā)自檢測程序，充電樁啟動(dòng)自檢模式，將檢測報(bào)告與裝置內(nèi)存儲(chǔ)的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，進(jìn)一步改善平臺(tái)充電樁監(jiān)控狀態(tài)。通過邊緣云平臺(tái)信息分區(qū)分功能交互的模式，利用虛擬空間構(gòu)建一個(gè)大容量、高可靠的管控平臺(tái)，為車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用提供一種切實(shí)可行的解決方案。

關(guān)鍵詞：云平臺(tái)；自動(dòng)檢測；能源管理；有序充電

今年，電動(dòng)汽車行業(yè)抓住了疫情影響洼地，迅速找到了發(fā)展突破口，從電動(dòng)汽車發(fā)行政策到鋰電池開發(fā)技術(shù)均出臺(tái)了多層面利好消息，未來一段時(shí)間內(nèi)會(huì)出現(xiàn)電動(dòng)汽車乘用車數(shù)量井噴現(xiàn)象，如何滿足如此批量的電動(dòng)汽車充電服務(wù)需求，有必要改善現(xiàn)有車聯(lián)網(wǎng)服務(wù)平臺(tái)服務(wù)能力。車聯(lián)網(wǎng)作為充電樁集群式系統(tǒng)管理平臺(tái)，可以遠(yuǎn)程對(duì)充電樁空閑狀態(tài)、運(yùn)行狀態(tài)、分布位置等進(jìn)行管理，并通過車載終端獲取管轄區(qū)域內(nèi)的車輛充電需求及位置要求，將充電需求與充電樁存量信息進(jìn)行匹配，為車輛主動(dòng)推送合適的充電方案信息。但隨著車輛數(shù)量的快速遞增，傳統(tǒng)車聯(lián)網(wǎng)管理方法會(huì)逐步表現(xiàn)出處理能力的缺陷，應(yīng)通過某些智能化技術(shù)提升管理系統(tǒng)的處理容量和效率。

1 有序充電計(jì)量數(shù)據(jù)管理及樁站管理現(xiàn)狀

傳統(tǒng)車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的管理更側(cè)重于對(duì)車輛的管理，例如車輛運(yùn)行路徑、車輛能量剩余情況、車輛間距、一定空間內(nèi)車輛容納數(shù)量等信息，以上綜合信息有利于幫助系統(tǒng)了解充電樁附近的車輛充電需求量，主要目的是為車輛主動(dòng)推送充電信息，用戶可以從車載終端或其他APP上迅速搜索到附近可充電的充電點(diǎn)，節(jié)省了用戶的等待時(shí)間。但電動(dòng)汽車發(fā)展速度過快，導(dǎo)致傳統(tǒng)車聯(lián)網(wǎng)在數(shù)據(jù)控制與管理方面也逐步顯露出了較多不匹配的地方，總結(jié)為以下幾點(diǎn)：

（1）充電樁數(shù)量與電動(dòng)汽車充電需求數(shù)量完*不成正比：充電樁安裝需要安全、有源的空間預(yù)留，隨著城市智能化建設(shè)的加速，可以滿足充電樁部署的空間比較有限，如何解決有限的能源用于更多的設(shè)備充電是需要解決的問題。

（2）充電樁充電技術(shù)還未完*成熟：某個(gè)省質(zhì)檢單位對(duì)充電樁產(chǎn)品出廠前檢測結(jié)果反映，70%產(chǎn)品存在著安全隱患，例如有的存在故障無警示或者元件接地錯(cuò)誤等，也意味著，這批充電樁在運(yùn)行一段時(shí)間后出現(xiàn)安全問題的可能性很大。在充電樁數(shù)量如此有限的情況下，再加上充電樁故障的風(fēng)險(xiǎn)，給充電能力增加了更大的壓力。

（3）車聯(lián)網(wǎng)缺乏對(duì)充電樁聯(lián)網(wǎng)供電能力的評(píng)估：目前車聯(lián)網(wǎng)僅是將每個(gè)充電樁供電水平值采集到系統(tǒng)，當(dāng)周邊有車輛預(yù)到達(dá)時(shí)，可推送充電消息。但往往由于充電樁分配不合理，導(dǎo)致有的車輛無電可充，而有可充電的樁站卻空閑。

2 基于云平臺(tái)服務(wù)的有序充電應(yīng)用管理架構(gòu)

基于以上深度的分析，解決車聯(lián)網(wǎng)充電服務(wù)問題的根本要從兩個(gè)方面入手：一是加強(qiáng)車聯(lián)網(wǎng)能源供應(yīng)與充電需求的匹配度；二是增加充電樁自檢測能力，并能通過程序自優(yōu)化方法對(duì)充電樁進(jìn)行升級(jí)。本文針對(duì)兩個(gè)主要需求采用邊緣云模塊的方式，不同的云功能設(shè)計(jì)不同的模塊，還能借助云特性實(shí)現(xiàn)云模塊間的數(shù)據(jù)耦合與擴(kuò)展。通過功能云數(shù)據(jù)與能源管理系統(tǒng)內(nèi)其他設(shè)備相互聯(lián)系，可支撐整個(gè)充電過程服務(wù)的實(shí)現(xiàn)。整體架構(gòu)如圖 1 所示。

車聯(lián)網(wǎng)對(duì)于封閉式的電網(wǎng)而言，屬于信息外網(wǎng)，因此架構(gòu)從縱向來看劃分為信息內(nèi)網(wǎng)與信息外網(wǎng)兩部分。信息內(nèi)網(wǎng)側(cè)重于能源側(cè)，包括配電網(wǎng)發(fā)電-充電樁供電-供電交易計(jì)量，其過程具體可描述為智能配電網(wǎng)將傳統(tǒng)電網(wǎng)或分布式新能源等不同形式能源通過 10 kV 電纜通道傳輸?shù)侥茉绰酚善?，由能源路由器根?jù)用戶需求將能源分配給的汽車充電，并將充電結(jié)果反饋到交易中心進(jìn)行記錄，完成收費(fèi)過程。信息外網(wǎng)側(cè)重于充電服務(wù)，主要由用戶電動(dòng)汽車、用戶信息交互 APP 及車聯(lián)網(wǎng)組成，其過程具體可描述為當(dāng)車輛需要充電時(shí)，利用APP軟件將需求發(fā)送到車聯(lián)網(wǎng)，車聯(lián)網(wǎng)根據(jù)系統(tǒng)內(nèi)充電樁圈的空閑情況及設(shè)備狀態(tài)情況，合理推送充電方案，完成充電過程。

基于邊緣云平臺(tái)的車聯(lián)網(wǎng)服務(wù)架構(gòu)與傳統(tǒng)架構(gòu)的不同之處在于，部分原由能源交易管理系統(tǒng)執(zhí)行的功能下放到車聯(lián)網(wǎng)內(nèi)。BMS（Battery ManagementSystem）是動(dòng)力電池管理系統(tǒng)的約束，掌握電池的狀態(tài)，保證充放電過程的安全，功能模塊集成在車聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)中；能源管理系統(tǒng)對(duì)每個(gè)充電樁運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)邏輯形式發(fā)送到車聯(lián)網(wǎng)云端，進(jìn)行鏡像存儲(chǔ)，車聯(lián)網(wǎng)中的控制云能更充分結(jié)合用戶用能行為習(xí)慣，將用戶群體需求圈中的所有充電樁供能

狀態(tài)集中建模，綜合參考用戶等待時(shí)間、充電樁群綜合供能效率、車輛服務(wù)移動(dòng)綜合距離等評(píng)價(jià)參量，保證分配方案的合理化。將控制權(quán)下放到車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中，1.它屬于分布式管理方式，采用邊緣云處理的方法，能夠更快地出具分配方案，相比能源管理系統(tǒng)集中式處理方式，效率和準(zhǔn)確率均會(huì)有所提升，也能降低集中數(shù)據(jù)管理的負(fù)擔(dān)；2.它與用戶直接接觸，可以較靈活地根據(jù)用戶充電習(xí)慣的改變而優(yōu)化能源分配模型，實(shí)時(shí)更新云數(shù)據(jù)庫空間內(nèi)容，以更多數(shù)據(jù)服務(wù)形式滿足用戶服務(wù)的要求。

其次基于邊緣云平臺(tái)增加的檢測云模塊，通過在系統(tǒng)主站部署一套智能化檢測裝置，提前將常規(guī)性充電樁運(yùn)行狀態(tài)檢測方案轉(zhuǎn)換成軟件編碼形式，周期性地下發(fā)自檢模式控制指令，充電樁會(huì)自動(dòng)啟動(dòng)自檢功能，完成線纜連接、電流額定功率、通信故障等系列檢測程序，最終形成自檢報(bào)告，對(duì)于有問題節(jié)點(diǎn)會(huì)將警示消息傳輸?shù)杰嚶?lián)網(wǎng)，車聯(lián)網(wǎng)會(huì)根據(jù)充電樁狀態(tài)實(shí)時(shí)調(diào)整分配方案，并下發(fā)檢修信息到能源管理平臺(tái)，報(bào)送電網(wǎng)進(jìn)行檢修。檢測云從設(shè)備自身狀態(tài)出發(fā)提升了設(shè)備使用壽命，也變相緩解了充電樁使用的壓力。

3 基于邊緣計(jì)算的有序充電算法實(shí)現(xiàn)

車聯(lián)網(wǎng)有序充電服務(wù)過程以用戶側(cè)需求為主，按照先預(yù)測用戶充電需求趨勢來提前部署充電樁分配方案。如果采用傳統(tǒng)的需求與充電樁實(shí)時(shí)匹配方案，經(jīng)常出現(xiàn)充電樁無空閑的狀態(tài)，因此要對(duì)需求提前預(yù)測，才能盡量保障能源的供應(yīng)。有序充電流程如圖 2 所示。

電動(dòng)汽車用戶接收到的信息可能包括電價(jià)信息、獎(jiǎng)勵(lì)和懲罰信息、充放電功率限制、充放電時(shí)間限制等。這些信息可能來自于不同的主體，電動(dòng)汽車用戶根據(jù)這些信息結(jié)合自身的行駛需求，對(duì)各種信息做出選擇和響應(yīng)決策。同一充電設(shè)施可能被多個(gè)用戶使用，電動(dòng)汽車用戶并不是直接的電力用戶。在這些公共停車位上，包含了長時(shí)間充電或快速充電的需求，可具備功率較大的交流充電或者直流充電設(shè)施。這些充電設(shè)施應(yīng)具備用戶識(shí)別和充電費(fèi)用結(jié)算功能。多輛電動(dòng)汽車充放電協(xié)調(diào)控制的目標(biāo)包括：1.執(zhí)行上級(jí)控制命令；2.滿足各電動(dòng)汽車用戶的充電需求。在控制過程中，電動(dòng)汽車接入、退出，各控制對(duì)象的狀態(tài)在不斷地變化。協(xié)調(diào)控制策略應(yīng)實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)地進(jìn)行調(diào)整，可見控制策略是有序充電規(guī)則制定的核心。本文采用基于密度聚類的方式對(duì)用戶充電行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，具體測算過程如下：

（1）構(gòu)建一個(gè)三維的信息采集坐標(biāo)，橫坐標(biāo)為用戶需要充電時(shí)間，縱坐標(biāo)為充電電量，空間坐標(biāo)為發(fā)出充電需求時(shí)車輛所在位置。

（2）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集，選擇不同時(shí)間段的充電行為進(jìn)行采集，在三維坐標(biāo)軸上記錄下多方面信息，在坐標(biāo)軸上標(biāo)識(shí)出的一個(gè)點(diǎn)表示一個(gè)車輛在某個(gè)空間位置需要充電的電量信息，最終在坐標(biāo)軸上形成多個(gè)標(biāo)識(shí)位置不同的節(jié)點(diǎn)。

（3）將 n 個(gè)訓(xùn)練節(jié)點(diǎn)均標(biāo)識(shí)在坐標(biāo)軸上，從圖面上初步確定了核心節(jié)點(diǎn)k，以這k個(gè)核心節(jié)點(diǎn)為起點(diǎn)，設(shè)定距離門限值δ，分別計(jì)算k個(gè)核心節(jié)點(diǎn)周圍節(jié)點(diǎn)的距離，計(jì)算條件如下：

通過計(jì)算，可以形成 k 個(gè)不同范圍密度圈。

計(jì)算遺漏節(jié)點(diǎn) t，將每個(gè)遺漏點(diǎn)再分別與k個(gè)密度圈的節(jié)點(diǎn)計(jì)算距離，選擇小的距離值，然后納入到此密度圈中；依次計(jì)算，直到遺漏節(jié)點(diǎn)劃分完畢，記錄t個(gè)節(jié)點(diǎn)距離值L，并備注為特殊節(jié)點(diǎn)。具體映射模型如圖3所示。

至此，完成用戶充電行為的坐標(biāo)描述，用能行為直觀地表示成不同的能量密度圈，機(jī)器可以容易計(jì)算出每個(gè)密度圈中表示的充電總量、車輛數(shù)量、聚集時(shí)間段和充電區(qū)域，從而可以大致描繪出詳細(xì)的充電行為曲線圖。依照此行為曲線圖中位置及電量參量，將充電樁群進(jìn)行密度劃分，同樣形成不同的密度集，將兩個(gè)密度集進(jìn)行比對(duì)，構(gòu)建兩個(gè)參量的密度圈一對(duì)一、一對(duì)多的映射關(guān)系。

（1）充電樁聚集密度太零散，用戶需求側(cè)一個(gè)密度圈會(huì)對(duì)應(yīng)多個(gè)能量側(cè)密度圈。

（2）用戶用能量過大，同樣需要多個(gè)能量側(cè)密度圈來映射。

（3）一對(duì)一的情況是指用戶側(cè)需求剛好在同區(qū)域的能量圈范圍內(nèi)[8]。

無論哪種映射關(guān)系，具體到圈內(nèi)每個(gè)節(jié)點(diǎn)的映射關(guān)系均是在能量維度滿足的條件下，距離短原理來計(jì)算。按照需求側(cè)和能源側(cè)負(fù)荷曲線匹配結(jié)果形成充電序列，車聯(lián)網(wǎng)以設(shè)定順序下發(fā)充電樁分配指令，電動(dòng)汽車依照指令完成充電路徑。通過本文設(shè)計(jì)的有序充電服務(wù)計(jì)算模型，實(shí)現(xiàn)了充電樁運(yùn)行狀態(tài)與用戶需求的共同聯(lián)網(wǎng)分析，分析模型在控制云中集成實(shí)現(xiàn)，適應(yīng)用戶需求改變和充電樁狀態(tài)不穩(wěn)定的現(xiàn)象，可以實(shí)時(shí)更新模型條件及映射關(guān)系，保持車聯(lián)網(wǎng)服務(wù)模型的適應(yīng)性。

4 基于云架構(gòu)下的遠(yuǎn)程自動(dòng)檢測有序充電管理單元設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

充電樁自檢功能是車聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)中新增的部分，通過在平臺(tái)中部署一套智能化自檢裝置，包括軟硬件基礎(chǔ)組件構(gòu)成，通過多個(gè)無線通道同時(shí)對(duì)多臺(tái)充電樁進(jìn)行性能檢測，一般選擇蜂窩式的通信組網(wǎng)模式，符合充電樁分布集群式的部署特征。智能化自檢裝置軟硬件結(jié)構(gòu)圖圖 4 所示。

結(jié)構(gòu)主要?jiǎng)澐譃橛布K與數(shù)據(jù)庫軟件服務(wù)器部分，硬件部分主要實(shí)現(xiàn)充電樁狀態(tài)信息的采集與處理，充電樁上部署了除了互感器等電量采集的元器件外，還有各種非電量傳感器檢測模塊，所有數(shù)據(jù)通過無線多通道并行上傳到檢測裝置的測試接口，高精度數(shù)字功率計(jì)可以將充電樁實(shí)時(shí)的三相電流、電壓及瞬時(shí)功率值計(jì)算出來，并通過可編程交流負(fù)載，模擬不同電阻檔位進(jìn)行測試，驗(yàn)證充電樁運(yùn)行電路中各個(gè)觸電電量值及開關(guān)量狀態(tài)是否在安全運(yùn)行標(biāo)準(zhǔn)數(shù)值范圍內(nèi)。按照充電樁檢測用例過程要求編寫測試程序，下發(fā)到充電樁中，可

自動(dòng)完成自檢測過程[9]。其次對(duì)于充電樁環(huán)境監(jiān)測是在傳感器參量處理電路中執(zhí)行，將采集的溫度、濕度、電磁等參量的數(shù)據(jù)融合采集、分類計(jì)算，同樣將數(shù)據(jù)結(jié)果與歷史故障門限值數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，對(duì)于超過安全運(yùn)行標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行報(bào)警，如故障在可自動(dòng)修復(fù)范圍內(nèi)，系統(tǒng)會(huì)下發(fā)優(yōu)化程序，充電樁進(jìn)行自調(diào)優(yōu)完善過程。針對(duì)剛才描述中涉及到的檢測編譯程序及歷史故障庫等部分均在數(shù)據(jù)庫服務(wù)器中集成存儲(chǔ)，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫按照檢測數(shù)據(jù)、處理模型、故障庫等類型、優(yōu)化程序等將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在不同的容器中，根據(jù)系統(tǒng)自檢過程順序調(diào)取不同數(shù)據(jù)，配合完成各項(xiàng)自測項(xiàng)目。

5安科瑞充電樁收費(fèi)運(yùn)營云平臺(tái)系統(tǒng)選型方案

5.1概述

AcrelCloud-9000安科瑞充電柱收費(fèi)運(yùn)營云平臺(tái)系統(tǒng)通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)接入系統(tǒng)的電動(dòng)電動(dòng)自行車充電站以及各個(gè)充電整法行不間斷地?cái)?shù)據(jù)采集和監(jiān)控，實(shí)時(shí)監(jiān)控充電樁運(yùn)行狀態(tài)，進(jìn)行充電服務(wù)、支付管理，交易結(jié)算，資要管理、電能管理，明細(xì)查詢等。同時(shí)對(duì)充電機(jī)過溫保護(hù)、漏電、充電機(jī)輸入/輸出過壓，欠壓，絕緣低各類故障進(jìn)行預(yù)警；充電樁支持以太網(wǎng)、4G或WIFI等方式接入互聯(lián)網(wǎng)，用戶通過微信、支付寶，云閃付掃碼充電。

5.2應(yīng)用場所

適用于民用建筑、一般工業(yè)建筑、居住小區(qū)、實(shí)業(yè)單位、商業(yè)綜合體、學(xué)校、園區(qū)等充電樁模式的充電基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)計(jì)。

5.3系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

系統(tǒng)分為四層：

1）即數(shù)據(jù)采集層、網(wǎng)絡(luò)傳輸層、數(shù)據(jù)層和客戶端層。

2）數(shù)據(jù)采集層：包括電瓶車智能充電樁通訊協(xié)議為標(biāo)準(zhǔn)modbus-rtu。電瓶車智能充電樁用于采集充電回路的電力參數(shù)，并進(jìn)行電能計(jì)量和保護(hù)。

3）網(wǎng)絡(luò)傳輸層：通過4G網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)上傳至搭建好的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器。

4）數(shù)據(jù)層：包含應(yīng)用服務(wù)器和數(shù)據(jù)服務(wù)器，應(yīng)用服務(wù)器部署數(shù)據(jù)采集服務(wù)、WEB網(wǎng)站，數(shù)據(jù)服務(wù)器部署實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫、歷史數(shù)據(jù)庫、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫。

5）應(yīng)客戶端層：系統(tǒng)管理員可在瀏覽器中訪問電瓶車充電樁收費(fèi)平臺(tái)。終端充電用戶通過刷卡掃碼的方式啟動(dòng)充電。

小區(qū)充電平臺(tái)功能主要涵蓋充電設(shè)施智能化大屏、實(shí)時(shí)監(jiān)控、交易管理、故障管理、統(tǒng)計(jì)分析、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理等功能，同時(shí)為運(yùn)維人員提供運(yùn)維APP，充電用戶提供充電小程序。

5.4安科瑞充電樁云平臺(tái)系統(tǒng)功能

5.4.1智能化大屏

智能化大屏展示站點(diǎn)分布情況，對(duì)設(shè)備狀態(tài)、設(shè)備使用率、充電次數(shù)、充電時(shí)長、充電金額、充電度數(shù)、充電樁故障等進(jìn)行統(tǒng)計(jì)顯示，同時(shí)可查看每個(gè)站點(diǎn)的站點(diǎn)信息、充電樁列表、充電記錄、收益、能耗、故障記錄等。統(tǒng)一管理小區(qū)充電樁，查看設(shè)備使用率，合理分配資源。

5.4.2實(shí)時(shí)監(jiān)控

實(shí)時(shí)監(jiān)視充電設(shè)施運(yùn)行狀況，主要包括充電樁運(yùn)行狀態(tài)、回路狀態(tài)、充電過程中的充電電量、充電電壓電流，充電樁告警信息等。

5.4.3交易管理

平臺(tái)管理人員可管理充電用戶賬戶，對(duì)其進(jìn)行賬戶進(jìn)行充值、退款、凍結(jié)、注銷等操作，可查看小區(qū)用戶每日的充電交易詳細(xì)信息。

5.4.4故障管理

設(shè)備自動(dòng)上報(bào)故障信息，平臺(tái)管理人員可通過平臺(tái)查看故障信息并進(jìn)行派發(fā)處理，同時(shí)運(yùn)維人員可通過運(yùn)維APP收取故障推送，運(yùn)維人員在運(yùn)維工作完成后將結(jié)果上報(bào)。充電用戶也可通過充電小程序反饋現(xiàn)場問題。

5.4.5統(tǒng)計(jì)分析

通過系統(tǒng)平臺(tái)，從充電站點(diǎn)、充電設(shè)施、、充電時(shí)間、充電方式等不同角度，查詢充電交易統(tǒng)計(jì)信息、能耗統(tǒng)計(jì)信息等。

5.4.6基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理

在系統(tǒng)平臺(tái)建立運(yùn)營商戶，運(yùn)營商可建立和管理其運(yùn)營所需站點(diǎn)和充電設(shè)施，維護(hù)充電設(shè)施信息、價(jià)格策略、折扣、優(yōu)惠活動(dòng)，同時(shí)可管理在線卡用戶充值、凍結(jié)和解綁。

5.4.7運(yùn)維APP

面向運(yùn)維人員使用，可以對(duì)站點(diǎn)和充電樁進(jìn)行管理、能夠進(jìn)行故障閉環(huán)處理、查詢流量卡使用情況、查詢充電\充值情況，進(jìn)行遠(yuǎn)程參數(shù)設(shè)置，同時(shí)可接收故障推送

5.4.8充電小程序

面向充電用戶使用，可查看附近空閑設(shè)備，主要包含掃碼充電、賬戶充值，充電卡綁定、交易查詢、故障申訴等功能。

5.5系統(tǒng)硬件配置

6 總結(jié)

本文主要針對(duì)電動(dòng)汽車充電服務(wù)水平急需提升的問題，設(shè)計(jì)了邊緣云的深度解決方案。通過調(diào)研目前充電樁與電動(dòng)汽車數(shù)量不匹配及充電樁運(yùn)行不穩(wěn)定的現(xiàn)狀，分別利用基于密度聚類計(jì)算的邊緣算法分析車輛充電的行為習(xí)慣，勾勒出用電密集度行為圈；并結(jié)合遠(yuǎn)程充電樁自檢驗(yàn)?zāi)Ｊ?，定期檢測設(shè)備運(yùn)行健康指數(shù)，合理分配有效的充電裝置，共同制定充電樁分配方案。本文研究了一套基于云平臺(tái)服務(wù)的車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)管理架構(gòu)方案，分析其中各云管理模塊的功能及組成，針對(duì)充電樁遠(yuǎn)程自檢實(shí)現(xiàn)原因進(jìn)行了研究，驗(yàn)證車聯(lián)網(wǎng)集成平臺(tái)新增值檢測業(yè)務(wù)的功效。賦予新功能的車聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)不僅實(shí)現(xiàn)了車輛充電數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集、存儲(chǔ)及可視化控制功能，還實(shí)現(xiàn)了充電樁站設(shè)備的自動(dòng)檢測能力，節(jié)約了大量人力的常規(guī)檢查。

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