基于深度神经网络的直流充电桩远程计量性能检定方法

为实现对直流充电桩计量性能远程、节约、高效的检定,基于深度神经网络(DNN),采用现场电动汽车直流充电桩充电的大量数据,在对充电过程中各变量与累计电能进行相关性分析的基础上,建立了直流充电桩累计电能计算的DNN模型,提出了一种可用于直流充电桩的远程计量性能检定方法。实例验证结果表明:电池荷电状态对累计电能计算的影响最大,电流的影响最小；建立的DNN模型可准确计算待测桩的“实际”输出电能,模型计算结果的示值误差与实际检定示值误差间差值的绝对值小于1%；提出的直流充电桩远程计量性能检定方法可实现高效的直流充电桩计量性能评估。