一种低温潮湿环境下自适应高效储能充电桩的制作方法

1.本发明属于充电桩技术领域，具体为一种低温潮湿环境下自适应高效储能充电桩。


背景技术：

2.充电桩其功能类似于加油站里面的加油机，可以固定在地面或墙壁，安装于公共建筑(公共楼宇、商场、公共停车场等)和居民小区停车场或充电站内，可以根据不同的电压等级为各种型号的电动汽车充电。充电桩的输入端与交流电网直接连接，输出端都装有充电插头用于为电动汽车充电。充电桩一般提供常规充电和快速充电两种充电方式，人们可以使用特定的充电卡在充电桩提供的人机交互操作界面上刷卡使用，进行相应的充电方式、充电时间、费用数据打印等操作，充电桩显示屏能显示充电量、费用、充电时间等数据。
3.但根据充电桩的使用特性，在一些特殊场景下的使用例如在潮湿低温环境下会导致充电桩的使用寿命的缩减以及充电过程的安全不可控。所以需要对在低温潮湿环境下的充电桩的使用进行环境的控制，降低因为低温潮湿环境对充电桩的损害。一般采取的方式是在低温潮湿环境下对充电桩进行关闭不进行使用，但这种方式虽然降低了因为漏电而产生的安全使用行为，但仍会导致对充电桩的损害。
4.所以需要对在低温潮湿环境下使用的充电桩进行监测并且基于监测结果进行环境的控制，降低因为低温潮湿对于充电桩的损害。


技术实现要素：

5.本技术实施例提供一种低温潮湿环境下自适应高校储能充电桩，以通过配置多种环境监测方法以及控制方法实现了对于充电桩的精准调控。降低了因为低温潮湿环境对于充电桩的使用影响。
6.为了达到上述目的，本技术实施例采用的技术方案如下：
7.第一方面，一种低温潮湿环境下自适应高效储能充电桩，包括充电桩主体以及与所述充电桩主体通信的服务器；所述充电桩主体包括储能单元，与所述储能单元电性连接的充电单元和环境控制单元；所述储能单元用于获取电力网中电能以储存电能，以及所述充电单元的输入端连接电力网和/或储能单元，所述环境控制单元的输入端连接电力网和/或储能单元；还包括控制单元以及环境数据获取单元，所述环境数据获取单元用于获取充电桩实时环境数据，所述控制单元的输入端连接所述充电单元和所述环境控制单元；所述服务器上配置有预警模块和预警活动特征数据库，所述预警活动特征数据库用于表征充电桩态势图谱，所述预警模块对充电桩的异常状态进行预警，并将预警信息发送至所述控制单元，所述控制单元上配置有控制方法，所述控制方法基于所述预警信息确定控制策略，基于所述控制策略对所述环境控制单元进行控制；所述预警模块基于所述实时环境数据与所述预警活动特征数据库进行比对得到预警信息，具体包括以下方法：提取所述实时环境数据的实时环境数据特征，将所述实时环境数据特征与所述预警活动特征数据库进行比较，
确定实时环境数据特征是否处于所述预警活动特征数据库内，所述实时环境数据包括实时温度数据和实时湿度数据，所述实时环境数据特征包括实时温度数据特征和实时湿度数据特征；所述控制策略包括对所述环境控制单元的输出功率进行控制，基于所述预警信息确定控制策略包括基于所述实时温度数据特征和所述实时湿度数据特征是否处于所述预警活动特征数据库内，确定所述环境控制单元的输出功率；所述控制策略包括第一控制策略、第二控制策略和第三控制策略中的任意一种。
8.在第一方面的第一种可能的实现方式中，所述第一控制策略、所述第二控制策略和所述第三控制策略的确定基于以下方法：当所述实时温度数据特征处于所述预警活动特征数据库内，所述实时湿度数据特征不处于预警活动特征数据库内时，确定第一控制策略；当所述实时温度数据特征不处于所述预警活动特征数据库内，所述实时湿度数据处于预警活动特征数据库内时，确定第二控制策略；当所述实时温度数据特征、所述实时湿度数据特征不处于预警活动特征数据库时，确定第三控制策略。
9.结合第一方面的第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式，所述预警活动特征数据库内存储有多个预警活动特征数据，所述预警活动特征数据库的构建包括以下方法：构建基础充电桩预警状态活动特征和与所述基础充电桩对应的多个衍生充电桩预警状态活动特征；基于所述基础充电桩预警状态活动特征和多个所述衍生充电桩预警状态活动特征，确定预警状态属性分布；基于所述预警状态活动特征、所述预警状态属性分布确定预警活动特征数据库的预警状态活动特征；基于所述预警活动特征数据库的预警状态活动特征构建与所述基础充电桩监测数据的所述预警状态活动对应的基础充电桩预警活动特征数据库。
10.结合第一方面的第二种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式，获取基础充电桩预警状态活动特征、获取多个衍生充电桩预警状态活动特征，包括以下方法：基于所述基础充电桩的监测数据，及多个衍生充电桩的历史监测数据，依据满足网络收敛要求的预警状态决策网络对所述基础充电桩、多个衍生充电桩的综合监测数据进行处理，获得所述基础充电桩和所述衍生充电桩中所述预警状态活动特征。
11.结合第一方面的第三种可能的实现方式，在第四种可能的实现方式，基于所述基础充电桩预警状态活动特征和多个所述衍生充电桩预警状态活动特征，确定预警状态属性分布，包括以下方法：将依据至少两个衍生充电桩历史监控数据分别涉及的第一衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征融合所述预警充电桩状态活动的预警状态活动特征，获得至少两个所述第一衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征分别涉及的预警状态属性分布；对所述预警充电桩状态活动的预警状态活动特征以及所述第一衍充电桩状态活动的预警状态活动特征进行特征联系引用，获得至少两个所述第一衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征分别涉及的临时预警状态属性分布；依据至少两个所述第一衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征中各个第一衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征对应的临时预警状态属性分布，确定每个所述第一衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征对应的预警状态属性分布；其中，所述依据至少两个所述第一衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征中各个第一衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征对应的临时预警状态属性分布，确定每个所述第一充电桩状态活动的预警状态活动特征对应的预警状态属性分布，包括：从每个所述第一衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征中确定表达所述第一衍生充电
桩状态活动中与预警活动特征数据库的集中聚集特征对应的第一种预警状态活动特征；对所述第一衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征中所述第一种预警状态活动特征对应的临时预警状态属性分布进行特征向量清洗，获得第一预警状态属性分布；将所述第一衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征中第二种预警状态活动特征对应的临时预警状态属性分布，确定为第二预警状态属性分布；所述第二种预警状态活动特征为所述第一衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征中除所述第一种预警状态活动特征之外的预警状态活动特征；依据所述第一预警状态属性分布和所述第二预警状态属性分布，获得每个所述第一衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征的预警状态属性分布。
12.结合第一方面的第四种可能的实现方式，在第五种可能的实现方式，基于所述预警状态活动特征、所述预警状态属性分布确定预警活动特征数据库的预警状态活动特征，包括：通过依据匹配目标充电桩配置环境的第二衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征、及至少两个第一衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征分别涉及的预警状态属性分布，确定预警活动特征数据库的预警状态活动特征；包括以下方法：依据至少两个所述第二衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征，构建至少两个所述第二衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征的全局特征关联图谱；依据至少两个所述第二衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征、所述全局特征关联图谱、以及至少两个所述第一衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征分别涉及的预警状态属性分布，构建所述预警活动特征数据库的预警状态活动特征；其中，所述依据至少两个所述第二衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征、所述全局特征关联图谱、以及至少两个所述第一衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征分别涉及的预警状态属性分布，构建所述预警活动特征数据库的预警状态活动特征，包括：依据至少两个所述第二衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征中每个所述第二衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征、以及所述全局特征关联图谱，确定每个所述第二衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征的特征联系信息；依据至少两个所述第一充电桩状态活动的预警状态活动特征分别涉及的预警状态属性分布，对至少两个所述第二衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征分别涉及的特征联系信息进行聚合；依据完成所述聚合的特征联系信息以及所述全局特征关联图谱，构建所述预警活动特征数据库的预警状态活动特征。
13.在第一方面的第六种可能的实现方式中，确定所述环境控制单元的输出功率包括基于所述控制模型对所述环境控制单元的输出功率进行控制，所述环境控制单元包括设置在充电桩内的加热模块；包括以下具体方法：基于所述控制策略确定目标参数；基于目标参数、所述实时环境数据和所述控制模型确定所述环境控制单元的输出功率，具体包括以下：获得温度-湿度影响参数；获取实时环境数据和目标参数；基于所述温度-湿度影响参数、实时环境数据和目标参数确定目标调节参数；基于所述目标调节参数对所述环境控制单元的输出功率进行控制。
14.结合第一方面的第六种可能的实现方式，在第七种可能的实现方式，所述温度-湿度影响参数的获得包括：获取历史温度数据和湿度数据；基于所述历史温度数据和所述历史湿度数据以对应的多个时间节点构建随时间变化的温度时-湿度影响参数，具体包括：基于所述历史温度数据和所述历史湿度数据构建温度变化曲线和湿度变化曲线；获取相邻两个时间节点的历史温度数据和历史湿度数据，并得到多个温度变化率和多个湿度变化率；
基于对应时间节点温度变化率和湿度变化率确定多个温度-湿度影响参数；基于多个温度-湿度影响参数取中位值得到温度-湿度影响参数。
15.结合第一方面的第七种可能的实现方式，在第八种可能的实现方式，，基于所述目标调节参数对所述环境控制单元的输出功率进行控制包括：获取输出功率控制参数；基于所述目标调节参数、所述输出功率控制参数对所述环境控制单元的输出功率进行控制；获取输出功率控制参数，具体包括：基于历史温度上升数据构建温度上升曲线，基于理想环境下的模拟温度上升变化得到理想温度上升曲线，基于温度上升曲线确定对应的所述环境控制单元最大运作功率值，基于理想温度上升曲线确定对应的所述环境控制单元做功曲线；获取所述温度上升曲线与所述理想温度曲线的差值、所述环境控制单元做功曲线以及所述环境控制单元最大运作功率值，分别计算得到对自适应pid算法的当前控制参数kp、ki、kd的影响因子
△
kp、
△
ki、
△
kd；基于kp、ki、kd和
△
kp、
△
ki、
△
kd计算得到新的控制参数；基于所述目标调节参数、所述输出功率控制参数对所述环境控制单元的输出功率进行控制，具体包括：基于所述目标调节参数确定待加热温度，基于待加热温度和输出功率控制参数确定所述环境控制单元的输出功率。
16.结合第一方面的第八种可能的实现方式，在第九种可能的实现方式，所述环境控制单元包括设置在充电桩内的加热模块，所述环境数据获取单元包括温度传感器和湿度传感器。
17.本技术实施例提供的技术方案中，通过设置有预警模块以及控制单元，实现了针对低温潮湿环境下充电桩的预警信息的获得以及对于不同环境情况下的温度控制。使充电桩在理想环境下进行工作，降低了因为低温潮湿环境对于充电桩使用寿命以及使用过程安全的保障。并且针对于温度控制采用自适应温度算法，针对于不同温控策略下的温度精准控制，使控制过程更加的精准和高效。通过配置有预警模块，在实时条件下对于充电桩的异常情况进行预警，与现有技术相比通过预警的方式而非报警的方式提高了充电桩对于环境的感知。
附图说明
18.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
19.附图中的方法、系统和/或程序将根据示例性实施例进一步描述。这些示例性实施例将参照图纸进行详细描述。这些示例性实施例是非限制的示例性实施例，其中示例数字在附图的各个视图中代表相似的机构。
20.图1是本技术实施例提供的低温潮湿环境下自适应高效储能充电桩架构示意图。
21.图2是根据本技术的一些实施例所示的充电桩环境控制方法的流程示意图。
22.图3是根据本技术的一些实施例所示的预警信息获取方法的流程示意图。
23.图4是根据本技术的一些实施例所示的环境控制单元输出功率控制方法的流程示意图。
具体实施方式
24.为了更好的理解上述技术方案，下面通过附图以及具体实施例对本技术技术方案做详细的说明，应当理解本技术实施例以及实施例中的具体特征是对本技术技术方案的详细的说明，而不是对本技术技术方案的限定，在不冲突的情况下，本技术实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。
25.在下面的详细描述中，通过实例阐述了许多具体细节，以便提供对相关指导的全面了解。然而，对于本领域的技术人员来说，显然可以在没有这些细节的情况下实施本技术。在其他情况下，公知的方法、程序、系统、组成和/或电路已经在一个相对较高水平上被描述，没有细节，以避免不必要的模糊本技术的方面。
26.本技术中使用流程图说明根据本技术的实施例的系统所执行的执行过程。应当明确理解的是，流程图的执行过程可以不按顺序执行。相反，这些执行过程可以以相反的顺序或同时执行。另外，可以将至少一个其他执行过程添加到流程图。一个或多个执行过程可以从流程图中删除。
27.请参照图1，本技术实施例提供一种低温潮湿环境下自适应高效储能充电桩，用于对待充电装置及物体进行充电，特别是在低温潮湿环境下对待充电装置进行充电。在本实施例中，待充电装置为待充电系能源车。其中，低温潮湿环境自适应高效储能充电桩的主体结构即充电桩，以及与充电桩通信的服务器。
28.其中，针对于充电桩主体即充电桩包括储能单元，以及与储能单元电连接的充电单元和环境控制单元。在本实施例中，储能单元为电能供能单元，用于获取电力网中电能以储存电能，充电单元为与待充电装置连接用于对待充电装置进行充电的单元，可以为充电枪。其中充电单元的输入端连接电力网和/或储能单元，环境控制单元用于对充电桩中的环境数据进行调节以满足充电桩使用过程中满足环境要求，降低因为低温潮湿环境对于充电桩工作的影响，环境控制单元的输入端连接电力网和/或储能单元，本实施例中环境控制单元为硬件装置，其需要电能对其进行供电而满足其工作基本电能的需要。
29.在本实施例提供的低温潮湿环境下自适应高效储能充电桩还包括控制单元以及环境数据获取单元，其中控制单元和环境数据获取单元通过通信模块与服务器进行通信。其中控制单元用于对环境控制单元进行控制命令的发出，实现环境控制单元的工作控制，环境数据获取单元用于对充电桩的环境数据进行获取，并通过通信模块将环境数据上传至服务器内。
30.在本实施例中，服务器内配置有预警模块和预警活动特征数据库，其中预警活动特征数据库用于表征充电桩态势图谱，预警模块对充电桩的异常状态进行预警，并将预警信息发送至控制单元。并且，在服务器内还配置有控制策略确定模块，其中控制策略确定模块与预警模块连接，基于预警信息确定控制策略，并将控制策略下发至控制单元内，并通过控制单元对环境控制单元进行控制。
31.本实施例提供的低温潮湿环境下自适应高效储能充电桩通过配置服务器，并且在服务器内配置预警模块和控制策略确定模块实现对于充电桩预警信息的获得以及基于预警信息进行控制策略的确定。在本实施例中，预警模块基于采集到的实时环境数据以及预警信息获取方法实现低温潮湿环境下的预警信息的获得，控制策略确定模块基于获取到预警信息基于控制方法实现对于环境控制单元进行控制。
32.在本实施例中，针对于预警信息获取方法以及控制方法进行详细的描述。
33.请参阅图2，本实施例提供一种充电桩环境控制方法，包括以下步骤：
34.步骤s200.获取预警信息。
35.步骤s300.基于预警信息确定控制策略进行环境控制单元输出功率的控制。
36.针对于步骤s200，包括以下具体方法：
37.步骤s210.基于环境数据获取单元获取实时环境数据。
38.在本实施例中，实时环境数据包括实时温度数据和实时湿度数据，其中针对于实时温度数据的获取基于温度传感器，针对于实时湿度数据的获取基于湿度传感器。
39.步骤s220.将实时环境数据与预警活动特征数据库进行比对得到预警信息。
40.具体包括以下步骤：
41.步骤s212.提取实时温度数据和实时湿度数据中的实时温度数据特征、实时湿度数据特征。
42.步骤s213.将实时温度数据特征和实时湿度数据特征与预警活动特征数据库进行比对，确定实时温度数据特征和实时湿度数据特征是否处于预警活动特征数据库内。
43.在本实施例中，实时温度数据特征和实时温度数据特征包括行为特征和向量特征，其中行为特征用于表征具体数据的性质即确定数据为温度数据还是湿度数据，向量特征用于表征具体数据的量值即确定实时温度数据以及实施湿度数据具体的数值。
44.通过将实时湿度数据特征和实时温度数据特征与预警活动特征数据库进行比较，主要为了用于确定在实时采集情况下的实时温度数据和实时湿度数据是否具有预警特征。
45.针对于步骤s300，包括以下方法：
46.步骤s310.基于实时温度数据特征和实时湿度数据特征是否处于预警活动特征数据库内，确定控制策略。
47.步骤s320.基于控制策略确定环境控制单元的输出功率。
48.在本实施例中，低温潮湿环境是一种复杂的环境状态，其实时环境状态或者是一定时间周期的环境状态包括三种情况，分别为低温潮湿状态、低温但不潮湿状态和潮湿但不低温状态。
49.为了确保环境控制单元的精确控制，需要针对以上三种环境状态制定对应的环境控制策略。其中针对于以上三种环境状态的预警基于实时温度数据特征、实时湿度数据特征与预警活动特征数据库进行比较的结果确定。当实时温度数据特征和实时湿度数据特征同时与预警活动特征数据库实现匹配时，则说明实时环境状态为低温潮湿状态；当实时温度数据特征与预警活动特征数据库实现匹配，实时湿度数据特征与预警活动特征数据库无法实现匹配时，则说明实时环境状态为低温非潮湿状态；当实时温度数据特征与预警活动特征数据库无法实现匹配，实时湿度数据特征与预警活动特征数据库匹配时，则说明实时环境状态为非低温潮湿状态。
50.针对以上三种实时环境状态制定对应的三种控制策略，并且基于不同的控制策略控制环境控制单元的输出功率。在本实施例中，环境控制单元为加热模块，即针对于不同的实时环境状态对加热模块的输出功率进行控制。针对如此设置，很好理解为当低温潮湿环境下对于加热要求要高于其他两种状态，所以对加热模块的输出功率的要求也较高；针对于低温非潮湿环境和非低温潮湿环境中对于加热模块的输出功率要求也不同。
51.本实施例，通过设置以上的测了实现了对于加热模块的精准控制，实现了不同环境状态下的处理。并且，在本实施例还可以通过配置散热模块实现在潮湿环境下因为加热产生水蒸气的吹出。
52.针对于步骤s200中，还设置有前置步骤s211，,预警活动特征数据的构建，具体包括以下方法：
53.s2111.构建基础充电桩预警状态活动特征和与所述基础充电桩对应的多个衍生充电桩预警状态活动特征。
54.在本实施例中，针对于步骤s2111包括以下方法：
55.基于基础充电桩的监测数据，及多个衍生充电桩的历史监测数据，依据满足网络收敛要求的预警状态决策网络对基础充电桩、多个衍生充电桩的综合监测数据进行处理，获得基础充电桩和衍生充电桩中所述预警状态活动特征。
56.在本实施例中，基础充电桩为进行充电工作对应的充电转，衍生充电桩为与基础充电桩相同配置条件下以及相同环境条件下的其他多个充电桩。通过构建衍生充电桩实现了广泛数据的获取，相比于单一充电桩增加了过程数据量。
57.步骤s2112.基于基础充电桩预警状态活动特征和多个衍生充电桩预警状态活动特征，确定预警状态属性分布。
58.具体包括以下方法：
59.将依据至少两个衍生充电桩历史监控数据分别涉及的第一衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征融合预警充电桩状态活动的预警状态活动特征，获得至少两个第一衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征分别涉及的预警状态属性分布。
60.对预警充电桩状态活动的预警状态活动特征以及第一衍充电桩状态活动的预警状态活动特征进行特征联系引用，获得至少两个第一衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征分别涉及的临时预警状态属性分布。
61.依据至少两个所第一衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征中各个第一衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征对应的临时预警状态属性分布，确定每个第一衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征对应的预警状态属性分布。
62.其中，依据至少两个第一衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征中各个第一衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征对应的临时预警状态属性分布，确定每个第一充电桩状态活动的预警状态活动特征对应的预警状态属性分布，包括：
63.从每个第一衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征中确定表达所述第一衍生充电桩状态活动中与预警活动特征数据库的集中聚集特征对应的第一种预警状态活动特征；对所述第一衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征中所述第一种预警状态活动特征对应的临时预警状态属性分布进行特征向量清洗，获得第一预警状态属性分布。
64.将第一衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征中第二种预警状态活动特征对应的临时预警状态属性分布，确定为第二预警状态属性分布。
65.在本实施例中，第二种预警状态活动特征为第一衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征中除所述第一种预警状态活动特征之外的预警状态活动特征。
66.依据第一预警状态属性分布和第二预警状态属性分布，获得每个第一衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征的预警状态属性分布。
67.步骤s2113.基于预警状态活动特征、预警状态属性分布确定预警活动特征数据库的预警状态活动特征。
68.具体包括以下方法：
69.通过依据匹配目标充电桩配置环境的第二衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征、及至少两个第一衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征分别涉及的预警状态属性分布，确定预警活动特征数据库的预警状态活动特征。包括以下方法：
70.依据至少两个第二衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征，构建至少两个第二衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征的全局特征关联图谱。
71.依据至少两个第二衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征、全局特征关联图谱、以及至少两个第一衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征分别涉及的预警状态属性分布，构建预警活动特征数据库的预警状态活动特征。
72.其中，依据至少两个第二衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征、全局特征关联图谱、以及至少两个第一衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征分别涉及的预警状态属性分布，构建预警活动特征数据库的预警状态活动特征，包括：
73.依据至少两个第二衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征中每个第二衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征、以及全局特征关联图谱，确定每个第二衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征的特征联系信息。
74.依据至少两个第一充电桩状态活动的预警状态活动特征分别涉及的预警状态属性分布，对至少两个第二衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征分别涉及的特征联系信息进行聚合。
75.依据完成聚合的特征联系信息以及所述全局特征关联图谱，构建预警活动特征数据库的预警状态活动特征。
76.步骤s2114.基于预警活动特征数据库的预警状态活动特征构建与基础充电桩监测数据的所述预警状态活动对应的基础充电桩预警活动特征数据库。
77.针对于步骤s320具体包括以下方法：
78.步骤s321.获得温度-湿度影响参数。
79.因为低温潮湿环境为复杂的环境，温度-湿度之间呈互相影响的关系，针对于不同的控制策略对应不同的调节方式，例如对单一温度、单一湿度以及温度湿度同时调节，为了实现精准的调节需要确定二者之间的影响关系，基于影响关系确定加热模块的加热输出功率。
80.针对于步骤s321，包括以下的处理过程：
81.步骤s3211.获取历史温度数据和历史湿度数据。
82.在本实施例中，历史温度数据和历史湿度数据可以为多个衍生充电桩所获取的多个历史温度数据和多个历史湿度数据。
83.步骤s3212.基于历史温度数据和历史湿度数据以对应的多个时间节点构建随时间变化的温度-湿度影响参数。
84.在本实施例中，针对此步骤具体包括以下方法：
85.基于历史温度数据和历史湿度数据构建温度变化曲线和湿度变化曲线。
86.获取相邻两个时间节点的历史温度数据和历史湿度数据，并得到多个温度变化率
和多个湿度变化率。在本实施例中，温度变化率和湿度变化率为多个时间节点之间比较得到的温度以及湿度的变化情况。
87.基于对应时间节点温度变化率和湿度变化率确定多个温度-湿度影响参数。在本实施例中，温度-湿度影响参数为温度变化率和湿度变化率的除积，即将温度变化率与湿度变化率相除，得到的结果为温度-湿度影响参数。
88.基于多个温度-湿度影响参数去中位值得到目标温度-湿度影响参数。在本实施例中，针对于中位值的取值设定基于取值的最大可能性进行确定。因为本实施例中的变化趋势相对来讲为较为平稳，则并不存在变化量较大的情况，所以针对目标温度-师傅影响参数的取值不需要进行较为精确的调控，如果要实现精准的调控可以采用聚类算法实现，本实施例中不再进行详细描述。
89.步骤s322.确定目标调节参数。
90.具体包括以下方法：
91.步骤s3221.基于控制策略确定目标参数。
92.在本实施例中，因为控制策略包括第一控制策略、第二控制策略和第三控制策略。其中每一种控制策略对应每一个目标参数，其中目标参数用于表征待控制的环境类型。例如，针对于第一控制策略的目标参数为温度和湿度，针对第二控制策略的目标参数为温度，针对第三控制策略的目标参数为湿度。
93.在本实施例中，目标调节参数为对应需要调节的环境数据类型以及对应环境数据类型所对应的目标环境数据。即当
94.步骤s323.基于目标调节参数对加热模块的输出功率进行控制。
95.包括以下步骤：
96.步骤s3231.获取输出功率控制参数。
97.在本实施例中，针对于输出功率控制参数的获得包括以下方法：
98.基于历史温度上升数据构建温度上升曲线，基于理想环境下的模拟温度上升变化得到理想温度上升曲线，基于温度上升曲线确定对应的加热模块最大运作功率值，基于理想温度上升曲线确定对应的加热模块做功曲线。
99.获取温度上升曲线与理想温度曲线的差值、环境控制单元做功曲线以及所述环境控制单元最大运作功率值，分别计算得到对自适应pid算法的当前控制参数kp、ki、kd的影响因子
△
kp、
△
ki、
△
kd。
100.基于kp、ki、kd和
△
kp、
△
ki、
△
kd计算得到新的输出功率控制参数。
101.步骤s3232.基于目标调节参数、输出功率控制参数对环境控制单元的输出功率进行控制。
102.在本实施例中，基于目标调节参数确定待加热温度，基于待加热温度和输出功率控制参数确定环境控制单元的输出功率。
103.在本实施例中，以上模块以及各单元之间通过直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。并且包括至少一个可以软件或固件(firmware)的形式存储于存储器中或固化在电子设备的操作系统(operating system，os)中的软件功能模块。处理器用于执行存储器中存储的可执行模块，例如基于门禁数据管理方法所对应装置包括的软件功能模块及计算机程
序等。
104.在本实施例中，以上的处理方法可以配置于及其可读存储介质内，其中，机器可读存储介质可以储存数据和/或指令。一种示例性的设计思路中，机器可读存储介质可以存储从外部终端获取的数据。一种示例性的设计思路中，机器可读存储介质可以储存用于门禁数据管理系统用来执行或使用来完成本发明中描述的示例性方法的数据及/或指令。一种示例性的设计思路中，机器可读存储介质可包括大容量存储器、可移动存储器、易失性读写存储器、只读存储器(rom)等或其任意组合。示例性的大容量存储器可以包括磁盘、光盘、固态磁盘等。示例性可移动存储器可以包括闪存驱动器、软盘、光盘、存储卡、压缩盘、磁带等。示例性易失性读写存储器可以包括随机存取内存(ram)。示例性ram可包括主动随机存取存储器(dram)、双倍数据速率同步主动随机存取存储器(ddr sdram)、被动随机存取存储器(sram)、晶闸管随机存取存储器(t-ram)和零电容随机存取存储器(z-ram)等。示例性只读存储器可以包括掩模型只读存储器(mrom)、可编程只读存储器(prom)、可擦除可编程只读存储器(perom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、光盘只读存储器(cd-rom)和数字多功能磁盘只读存储器等。其中，存储器用于存储程序，处理器在接收到执行指令后，执行所述程序。通信单元用于通过网络建立服务器与终端之间的通信连接，并用于通过网络收发数据。一种示例性的设计思路中，机器可读存储介质可以在云平台上实现。仅作为示例，云平台可以包括私有云、公共云、混合云、社区云、分布云、内部云，多层云等，或其任意组合。
105.针对于此实施例提供的实现方法，还包括至少一个处理器执行机器可读存储介质存储的计算机可执行指令，使得处理器可以执行如上方法实施例的用于门禁数据管理方法，处理器、机器可读存储介质以及通信单元依据总线连接，处理器可以用于控制通信单元的收发动作。处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(central processing unit，cpu)、网络处理器(network processor，np)等；还可以是数字信号处理器(dsp))、专用集成电路(asic)、现场可编程门阵列(fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
106.需要理解的是，针对上述内容没有进行名词解释的技术术语，本领域技术人员可以根据上述所公开的内容进行前后推导毫无疑义地确定其所指代的含义，例如针对一些阈值、系数等术语，本领域技术人员可以根据前后的逻辑关系进行推导和确定，这些数值的取值范围可以根据实际情况进行选取，例如0.1～1，又例如1～10，再例如50～100，在此均不作限定。
107.本领域技术人员可以根据上述已公开的内容毫无疑义对一些预设的、基准的、预定的、设定的以及偏好标签的技术特征/技术术语进行确定，例如阈值、阈值区间、阈值范围等。对于一些未作解释的技术特征术语，本领域技术人员完全能够基于前后文的逻辑关系进行合理地、毫无疑义地推导，从而清楚、完整地实施上述技术方案。未作解释的技术特征术语的前缀，例如“第一”、“第二”、“示例”、“目标”等，可以根据前后文进行毫无疑义地推导和确定。未作解释的技术特征术语的后缀，例如“集合”、“列表”等，也可以根据前后文进行毫无疑义地推导和确定。
108.本技术实施例公开的上述内容对于本领域技术人员而言是清楚完整的。应当理
解，本领域技术人员基于上述公开的内容对未作解释的技术术语进行推导和分析的过程是基于本技术所记载的内容进行的，因此上述内容并不是对整体方案的创造性的评判。
109.上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅作为示例，而并不构成对本技术的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可以对本技术进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本技术中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本技术示范实施例的精神和范围。
110.同时，本技术使用了特定术语来描述本技术的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本技术至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同部分两次或多次提到的“一实施例”或“一个实施例”或“一替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本技术的至少一个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。
111.另外，本领域普通技术人员可以理解的是，本技术的各个方面可以通过若干具有可专利性的种类或情况进行说明和描述，包括任何新的和有用的工序、机器、产品或物质的组合，或对他们任何新的和有用的改进。相应地，本技术的各个方面可以完全由硬件执行、可以完全由软件(包括固件、常驻软件、微码等)执行、也可以由硬件和软件组合执行。以上硬件或软件均可以被称为“单元”、“组件”或“系统”。此外，本技术的各方面可以表现为位于至少一个计算机可读介质中的计算机产品，所述产品包括计算机可读程序编码。
112.计算机可读信号介质可能包含一个内含有计算机程序编码的传播数据信号，例如在基带上或作为载波的一部分。该传播信号可能有多种表现形式，包括电磁形式、光形式等等、或合适的组合形式。计算机可读信号介质可以是除计算机可读存储介质之外的任何计算机可读介质，该介质可以通过连接至一个指令执行系统、装置或设备以实现通讯、传播或传输供使用的程序。位于计算机可读信号介质上的程序编码可以通过任何合适的介质进行传播，包括无线电、电缆、光纤缆线、rf、或类似介质、或任何上述介质的组合。
113.本技术各方面执行所需的计算机程序码可以用一种或多种程序语言的任意组合编写，包括面向对象程序设计，如java、scala、smalltalk、eiffel、jade、emerald、c++、c#、vb.net，python等，或类似的常规程序编程语言，如"c"编程语言，visual basic，fortran 2003，perl，cobol 2002，php，abap，动态编程语言如python，ruby和groovy或其它编程语言。所述程式设计编码可以完全在用户计算机上执行、或作为独立的软体包在用户计算机上执行、或部分在用户计算机上执行部分在远程计算机执行、或完全在远程计算机或服务器上执行。在后种情况下，远程计算机可以通过任何网络形式与用户计算机连接，比如局域网络(lan)或广域网(wan)，或连接至外部计算机(例如通过因特网)，或在云计算环境中，或作为服务使用如软件即服务(saas)。
114.此外，除非申请专利范围中明确说明，本技术所述处理元件和序列的顺序、数位字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本技术流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的申请专利范围并不仅限于披露的实施例，相反，申请专利范围旨在覆盖所有符合本技术实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件装置实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或行动装置上安装所描述的系统。
115.同样应当理解的是，为了简化本技术揭示的表述，从而帮助对至少一个发明实施例的理解，前文对本技术实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本技术对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。

技术特征：
1.一种低温潮湿环境下自适应高效储能充电桩，其特征在于，包括充电桩主体以及与所述充电桩主体通信的服务器；所述充电桩主体包括储能单元，与所述储能单元电性连接的充电单元和环境控制单元；所述储能单元用于获取电力网中电能以储存电能，以及所述充电单元的输入端连接电力网和/或储能单元，所述环境控制单元的输入端连接电力网和/或储能单元；还包括控制单元以及环境数据获取单元，所述环境数据获取单元用于获取充电桩实时环境数据，所述控制单元的输入端连接所述充电单元和所述环境控制单元；所述服务a器上配置有预警模块和预警活动特征数据库，所述预警活动特征数据库用于表征充电桩态势图谱，所述预警模块对充电桩的异常状态进行预警，并将预警信息发送至所述控制单元，所述控制单元上配置有控制方法，所述控制方法基于所述预警信息确定控制策略，基于所述控制策略对所述环境控制单元进行控制；所述预警模块基于所述实时环境数据与所述预警活动特征数据库进行比对得到预警信息，具体包括以下方法：提取所述实时环境数据的实时环境数据特征，将所述实时环境数据特征与所述预警活动特征数据库进行比较，确定实时环境数据特征是否处于所述预警活动特征数据库内，所述实时环境数据包括实时温度数据和实时湿度数据，所述实时环境数据特征包括实时温度数据特征和实时湿度数据特征；所述控制策略包括对所述环境控制单元的输出功率进行控制，基于所述预警信息确定控制策略包括基于所述实时温度数据特征和所述实时湿度数据特征是否处于所述预警活动特征数据库内，确定所述环境控制单元的输出功率；所述控制策略包括第一控制策略、第二控制策略和第三控制策略中的任意一种。2.根据权利要求1所述的低温潮湿环境下自适应高效储能充电桩，其特征在于，所述第一控制策略、所述第二控制策略和所述第三控制策略的确定基于以下方法：当所述实时温度数据特征处于所述预警活动特征数据库内，所述实时湿度数据特征不处于预警活动特征数据库内时，确定第一控制策略；当所述实时温度数据特征不处于所述预警活动特征数据库内，所述实时湿度数据处于预警活动特征数据库内时，确定第二控制策略；当所述实时温度数据特征、所述实时湿度数据特征不处于预警活动特征数据库时，确定第三控制策略。3.根据权利要求2所述的低温潮湿环境下自适应高效储能充电桩，其特征在于，所述预警活动特征数据库内存储有多个预警活动特征数据，所述预警活动特征数据库的构建包括以下方法：构建基础充电桩预警状态活动特征和与所述基础充电桩对应的多个衍生充电桩预警状态活动特征；基于所述基础充电桩预警状态活动特征和多个所述衍生充电桩预警状态活动特征，确定预警状态属性分布；基于所述预警状态活动特征、所述预警状态属性分布确定预警活动特征数据库的预警状态活动特征；基于所述预警活动特征数据库的预警状态活动特征构建与所述基础充电桩监测数据的所述预警状态活动对应的基础充电桩预警活动特征数据库。4.根据权利要求3所述的低温潮湿环境下自适应高效储能充电桩，其特征在于，获取基础充电桩预警状态活动特征、获取多个衍生充电桩预警状态活动特征，包括以下方法：基于所述基础充电桩的监测数据，及多个衍生充电桩的历史监测数据，依据满足网络
收敛要求的预警状态决策网络对所述基础充电桩、多个衍生充电桩的综合监测数据进行处理，获得所述基础充电桩和所述衍生充电桩中所述预警状态活动特征。5.根据权利要求4所述的低温潮湿环境下自适应高效储能充电桩，其特征在于，基于所述基础充电桩预警状态活动特征和多个所述衍生充电桩预警状态活动特征，确定预警状态属性分布，包括以下方法：将依据至少两个衍生充电桩历史监控数据分别涉及的第一衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征融合所述预警充电桩状态活动的预警状态活动特征，获得至少两个所述第一衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征分别涉及的预警状态属性分布；对所述预警充电桩状态活动的预警状态活动特征以及所述第一衍充电桩状态活动的预警状态活动特征进行特征联系引用，获得至少两个所述第一衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征分别涉及的临时预警状态属性分布；依据至少两个所述第一衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征中各个第一衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征对应的临时预警状态属性分布，确定每个所述第一衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征对应的预警状态属性分布；其中，所述依据至少两个所述第一衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征中各个第一衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征对应的临时预警状态属性分布，确定每个所述第一充电桩状态活动的预警状态活动特征对应的预警状态属性分布，包括：从每个所述第一衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征中确定表达所述第一衍生充电桩状态活动中与预警活动特征数据库的集中聚集特征对应的第一种预警状态活动特征；对所述第一衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征中所述第一种预警状态活动特征对应的临时预警状态属性分布进行特征向量清洗，获得第一预警状态属性分布；将所述第一衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征中第二种预警状态活动特征对应的临时预警状态属性分布，确定为第二预警状态属性分布；所述第二种预警状态活动特征为所述第一衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征中除所述第一种预警状态活动特征之外的预警状态活动特征；依据所述第一预警状态属性分布和所述第二预警状态属性分布，获得每个所述第一衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征的预警状态属性分布。6.根据权利要求5所述的低温潮湿环境下自适应高效储能充电桩，其特征在于，基于所述预警状态活动特征、所述预警状态属性分布确定预警活动特征数据库的预警状态活动特征，包括：通过依据匹配目标充电桩配置环境的第二衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征、及至少两个第一衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征分别涉及的预警状态属性分布，确定预警活动特征数据库的预警状态活动特征；包括以下方法：依据至少两个所述第二衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征，构建至少两个所述第二衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征的全局特征关联图谱；依据至少两个所述第二衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征、所述全局特征关联图谱、以及至少两个所述第一衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征分别涉及的预警状态属性分布，构建所述预警活动特征数据库的预警状态活动特征；其中，所述依据至少两个所述第二衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征、所述全局特征关联图谱、以及至少两个所述第一衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征分别涉
及的预警状态属性分布，构建所述预警活动特征数据库的预警状态活动特征，包括：依据至少两个所述第二衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征中每个所述第二衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征、以及所述全局特征关联图谱，确定每个所述第二衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征的特征联系信息；依据至少两个所述第一充电桩状态活动的预警状态活动特征分别涉及的预警状态属性分布，对至少两个所述第二衍生充电桩状态活动的预警状态活动特征分别涉及的特征联系信息进行聚合；依据完成所述聚合的特征联系信息以及所述全局特征关联图谱，构建所述预警活动特征数据库的预警状态活动特征。7.根据权利要求1所述的低温潮湿环境下自适应高效储能充电桩，其特征在于，确定所述环境控制单元的输出功率包括基于所述控制模型对所述环境控制单元的输出功率进行控制，所述环境控制单元包括设置在充电桩内的加热模块；包括以下具体方法：基于所述控制策略确定目标参数；基于目标参数、所述实时环境数据和所述控制模型确定所述环境控制单元的输出功率，具体包括以下：获得温度-湿度影响参数；获取实时环境数据和目标参数；基于所述温度-湿度影响参数、实时环境数据和目标参数确定目标调节参数；基于所述目标调节参数对所述环境控制单元的输出功率进行控制。8.根据权利要求7所述的低温潮湿环境下自适应高效储能充电桩，其特征在于，所述温度-湿度影响参数的获得包括：获取历史温度数据和历史湿度数据；基于所述历史温度数据和所述历史湿度数据以对应的多个时间节点构建随时间变化的温度-湿度影响参数，具体包括：基于所述历史温度数据和所述历史湿度数据构建温度变化曲线和湿度变化曲线；获取相邻两个时间节点的历史温度数据和历史湿度数据，并得到多个温度变化率和多个湿度变化率；基于对应时间节点温度变化率和湿度变化率确定多个温度-湿度影响参数；基于多个温度-湿度影响参数取中位值得到目标温度-湿度影响参数。9.根据权利要求8所述的低温潮湿环境下自适应高效储能充电桩，其特征在于，基于所述目标调节参数对所述环境控制单元的输出功率进行控制包括：获取输出功率控制参数；基于所述目标调节参数、所述输出功率控制参数对所述环境控制单元的输出功率进行控制；获取输出功率控制参数，具体包括：基于历史温度上升数据构建温度上升曲线，基于理想环境下的模拟温度上升变化得到理想温度上升曲线，基于温度上升曲线确定对应的所述环境控制单元最大运作功率值，基于理想温度上升曲线确定对应的所述环境控制单元做功曲线；获取所述温度上升曲线与所述理想温度曲线的差值、所述环境控制单元做功曲线以及
所述环境控制单元最大运作功率值，分别计算得到对自适应pid算法的当前控制参数kp、ki、kd的影响因子
△
kp、
△
ki、
△
kd；基于kp、ki、kd和
△
kp、
△
ki、
△
kd计算得到新的控制参数；基于所述目标调节参数、所述输出功率控制参数对所述环境控制单元的输出功率进行控制，具体包括：基于所述目标调节参数确定待加热温度，基于待加热温度和输出功率控制参数确定所述环境控制单元的输出功率。10.根据权利要求9所述的低温潮湿环境下自适应高效储能充电桩，其特征在于，所述环境控制单元包括设置在充电桩内的加热模块，所述环境数据获取单元包括温度传感器和湿度传感器。

技术总结
本发明属于充电桩技术领域，具体为一种低温潮湿环境下自适应高效储能充电桩；通过设置有预警模块以及控制单元，实现了针对低温潮湿环境下充电桩的预警信息的获得以及对于不同环境情况下的温度控制；使充电桩在理想环境下进行工作，降低了因为低温潮湿环境对于充电桩使用寿命以及使用过程安全的保障；并且针对于温度控制采用自适应温度算法，针对于不同温控策略下的温度精准控制，使控制过程更加的精准和高效；通过配置有预警模块，在实时条件下对于充电桩的异常情况进行预警，与现有技术相比通过预警的方式而非报警的方式提高了充电桩对于环境的感知。对于环境的感知。对于环境的感知。


技术研发人员：刘涛 林明光 王庆增 项超 胡东方 孙丙功
受保护的技术使用者：浙江晨泰科技股份有限公司
技术研发日：2023.02.20
技术公布日：2023/7/4