基于变权分析方法的电动汽车充电设备性能综合评价
2014-08-08颜湘武李艳艳张合川王丽娜
颜湘武+李艳艳+张合川+王丽娜
文章编号:16742974(2014)05008608
收稿日期:20130806
基金项目:国家高技术研究发展计划(863计划)(2011AA11A279)
作者简介:颜湘武(1970-),男,湖南醴陵人,华北电力大学教授,博士生导师
通讯联系人,E-mail:xiangwuy@ncepu.edu.cn
摘 要:将变权分析方法运用于充电设备的性能评价中.首先建立了电动汽车充电设备性能的综合评价指标体系,同时对体系内各指标获取评价参量并进行统一量化的方法进行论述,随之阐述了用变权分析方法进行权重计算的原理和步骤,最后编写软件实现了电动汽车充电设备测试数据的分析和评价,利用该软件分别对两台充电设备的实验数据进行了分析,使用变权分析方法得出最终综合评价结果.分析结果表明,变权分析方法能够有效地对充电设备性能进行综合评价,评价结果突出了薄弱环节的作用,使得分析结果更加合理.该方法不仅适用于电动汽车充电设备性能评价,也适用于其他复杂系统的综合评价.
关键词:电动汽车;充电设备;综合评价;变权分析法;性能指标
中图分类号:U482.3 文献标识码:A
Comprehensive Evaluation of EV Charging Equipment
Performance Based on Variable Weights Analysis Method
YAN Xiangwu1, LI Yanyan2, ZHANG Hechuan1,WANG Lina1
(1.State Key Laboratory of New Energy Power System,North China Electric Power Univ, Baoding,Hebei 071003, China;
2.State Power GridCustomer Service Center, Tianjing 300140,China)
Abstract: The variable weights analysis method was used to evaluate the charging equipment performance. A comprehensive evaluation index system for EV charging equipment performance was established. And the method for indexes to get evaluated value and to be quantified uniformly was discussed, which was followed by principle and procedure of weight calculation by using variable weight analysis method. Finally, a software was designed to analyze and evaluate the test data, and the software was used to analyze the test data of two chargers, and then, the final result was obtained by using variable weight analysis method. The analysis results have shown that variable weight analysis method can be used efficiently to evaluate EV charging equipment performance, and the results highlight the role of the weak part, making the evaluation more reasonable. This method can not only be applied to the evaluation of EV charging equipment performance, but also to the comprehensive evaluation of other complex systems.
Key words:electric vehicle(EV); charging equipment; comprehensive evaluation; variable weight analysis; performance index
大力发展电动汽车产业对解决我国的能源和环境问题有着重要的意义,纯电动汽车是未来汽车的主要发展趋势[1-6].为促进电动汽车产业的发展,充电基础设施的科技创新力度加大,充电设备的研究也越来越深入.随着我国充电站网络的逐步形成,电动汽车充电设备管理的规范化和标准化问题日益突出,针对当前充电设备的推广使用,提出一套完整的评价方法对电动汽车充电设备产业发展以及充电设备市场运营的有效管理起着重要的作用[7].
变权分析方法能够突出“木桶效应”,在复杂程度高和对各性能指标都要求严格的系统评价中有着广泛的应用.变权分析方法已经应用在电力系统的变压器状态诊断、电能质量评估等方面[8-11].
充电设备的输出电压、电流范围较宽而且充电方式多样,包括:恒流、恒压、恒流限压、脉冲方式,为了满足电池充电特性的需求,充电设备需要工作在不同的负载率水平和电压、电流等级.在实际使用中,充电设备会对电网供电造成一定程度的影响,同时充电设备作为一个涉及多因素的复杂系统,受安全性、稳定性、准确性、电能质量、可靠性等因素影响,各因素对电动汽车充电设备性能的影响存在差异性,比如安全性因素要比经济性因素影响要大,在综合评价中各因素的影响程度可以通过改变权重的大小来实现.同时,充电设备作为一个复杂系统,薄弱环节对整体性能的影响是显著的,所以本文采用变权分析方法对电动汽车充电设备的性能进行综合评价,突出评估值较低的指标项,以便引起决策者的充分注意,而突出评估值较低项的主要途径就是加大它的权重,使得总评估值下降.
1指标体系
充电设备是一个复杂的多属性系统,本文按照客观性、系统完整性、可操作性和可独立性原则,提出了对电动汽车充电设备进行评价的指标体系.总体上,充电设备性能综合评价体系包括:技术性指标、安全性指标、可靠性指标、电能质量指标、经济性指标,这些指标称为一级指标,该指标的子指标称为二级指标,如图1所示,具体如下.
1)技术性指标包括:输出电压误差、输出电流误差、稳压精度、稳流精度、负载调整率、电压调整率、纹波系数和均流不平衡度.
2)安全性指标包括:输入电压保护、输入过流保护、输出过压保护、输出过流保护、限压特性、限流特性、安全警告、绝缘性能和防护等级.
3)可靠性指标主要包括:充电设备与电池管理系统之间通讯可靠性、对电池异常的响应能力.
4)电能质量指标包括:功率因数、各次电流谐波、总谐波畸变率和三相不平衡度(三相).
5)经济性评价指标包括:效率、充电机寿命和充电成本.
图1 指标体系
Fig.1 Indexes system
2 指标无量纲化处理
电动汽车充电设备性能指标中包含有定量指标和定性指标,下面分别介绍其量化方法.
2.1 定量指标量化
由于充电设备的各指标具有不同的量纲和数量级,无法直接进行对比和综合评价,所以需要对各指标进行统一化处理.将实测指标值转化为[0,um]的评价值,本文中取um=100,转换方法如下:当前关于电动汽车充电设备技术要求的行业标准、企业标准等已经出台[12-15],可以通过与上述标准或者自定义标准进行对比,进行综合评价.设第i个指标的测量值为xi,评价值为ui.假设按照某一标准进行评价,在该项标准中第i个指标的测量值要求在xsimin,xsimax之间,我们规定,当xi=xsimin 或xi=xsimax 时,ui=60;当xi=xsip时,ui=100,此时称xsip为该指标的最优值;当xi≥urimax 或xi≤urimin 时,ui=0.评价值的转换函数如式(1)所示:
ui(xi)=
60xi-xrimin xsimin -xrimin ,xrimin ≤xi≤xsimin (100-usimin )(xi-xsimin )xsip-xsimin +usimin , xsimin 定量指标量化函数曲线如图2所示: 图2 量化函数曲线 Fig.2 The curve of quantization function 2.2 定性指标量化 在实际评价中,对于不能直接通过测量数据得到评价结果的指标,可以利用专家或者从业人员根据多次试验或者统计数据的分析给出的评价结果.比如在对输入过压保护指标进行评价时,可以通过多次试验,即:多次改变充电设备的输入电压值和输入过压方式,如渐变过压或跳变过压,然后测试充电设备是否进行保护动作并且记录保护动作时的输入电压值.专家或者从业人员可以根据正确动作次数和动作时输入电压值的大小对该指标进行评分.为了保证评价结果的合理性,评分结果是一个数据区间.假设有P1,P2,…,Pm,m个专家参与评分,第j个专家对第i个指标的评价为(yji1,yji2],记: χji(ui)=1,ui∈yji1,yji20,uiyji1,yji2(2) μi(ui)=1m∑mj=1χji(ui)(3) 令 ui为该指标的量化值,则ui可用下式求出: ui=∫1000uμi(u)du∫1000μi(u)du (4) 因为评价结果是阶段化和离散化的,所以上式可以简化为: ui=12∑mj=1(yji2)2-(yji1)2/∑mj=1yji2-yji1 (5) 3 利用变权法进行综合评价的原理和步骤 3.1 变权法的原理 变权法与常权法是相对的,常权法是在各因素评估值变化时,其权重保持不变,而变权法是在各因素的评估值发生变化时,其权重也发生变化,评估值降低,则权重增大,从而体现变权法对薄弱环节的突出作用,使评判结果更加可靠. 设指标A1,A2,…,An分别取评估值u1,u2,…,un,设Ai相对于总体而言的权重为ωi,ωi=ωi(u1,u2,…,un),即因素Ai的权重依赖于各因素的单因素评估值,最终评价结果为Z=∑mi=1ωixi. 利用变权法[16]对充电设备进行综合评价,最根本的是解决根据评价值求出各权重的问题. 3.2 综合评价步骤 1)确定基础权重ωmi和ω0i 令ωmi=ωi(um,um,…,um),ωmi∈(0,1),∑ni=1ωmi=1,ωmi表示总体功能十分完善时,因素Ai所占的权重;ω0i=ωi(um,…,um,0,um,…,um),表示Ai的功能完全丧失,其他功能十分完善时,Ai所占的权重.ω0i为Ai所占权重的上确界,ωmi和ω0i被称为基础权重. 基础权重可由层次分析法得到,具体方法如下:对于具体的实际问题,可以请专家对各因素做两两之间的比较,构造矩阵A=(aij)n×n,其中aij=ωiωj,称A为判断矩阵,A中各项的意义如表1所示. 由专家给出判断矩阵后,对其进行一致性检验,检验通过后,利用特征值法求出wmi.根据式(6)计算求出w0i,该值可以由专家修正给出更合理的值进行替代. ω0i=ωmimin 1≤j≤nωmj+max 1≤j≤nωmj,j=1,2,…,n (6) 表1 对A中各项的说明 Tab.1 Introduction for A 因素Ai 与Aj 比较 说明 aij aji Ai 与Aj 同等重要 Ai 与Aj 对总目标有着相同的贡献 1 1 Ai 比Aj 稍微重要 Ai 的贡献稍大于Aj ,但不明显 3 1/3 Ai 比Aj 明显重要 Ai 的贡献明显大于Aj ,但不十分明显 5 1/5 Ai 比Aj 十分重要 Ai 的贡献十分明显大于Aj ,但不特别突出 7 1/7 Ai 比Aj 极其重要 Ai 的贡献以压倒优势大于Aj 9 1/9
Ai
与Aj
处于上述
两相邻判断之间
相邻两判断的折中
2,4
6,8
1/2,1/4
1/6,1/8
2)利用计算公式求出各权重系数
对于任意i,ω(u1,…,ui,…,un)是关于u的不增函数,∑nj=1ωjuj是关于ui的不减函数.为了求得满足该关系的权重,构造非负可微函数λi(u),现设对于给定的一组单因素评估值u1,u2,…,un,已经找到了λi(ui)(i=1,2,…,n),使
ωi(u1,u2,…,un)=λi(ui)∑nj=1λj(uj),i=1,2,…,n(7)
现给出λi(ui)获得方法:设基础权重(ωm1,ωm2,…,ωmn)和(ω01,ω02,…,ω0n),令
λmi=ωmi,i=1,2,…,n(8)
由ω0i和ωmi的定义,及上式可得:
λ0i=ω0i∑j≠iωmj1-ω0i(9)
固定i,使
λ0=∑j≠iλj(uj),v0=1λ0∑j≠iλj(uj)uj(10)
ωi(u)=ωi(u1,…,u,…,un) (11)
得到关于u的表达式为ωi(u)=λi(u)λ0+λi(u),我们需要寻求这样的λi(u),它使得ωi(u)不增并且∑nj=1ωjuj不减,可以证明式(12)满足这样的条件:
λi(u)=λ*i(u)λ0λ*×exp11-kiuum1-ki,
i=1,2,…,m(12)
其中ki=1-1lnλ0i(λ*i+ωmi)λ*ωmi,λ=∑ni=1λ0i,将式(12)代入到式(7)中即可求出可变权重值.
3)综合评价结果计算
采用加权平均型方法对各项指标进行评价,加权平均型综合评判函数如式(13)所示:
f(x1,x2,…,xm)=∑mi=1ωixi(13)
4 应用举例
本文依托国家项目,开发了测试数据分析软件和性能评价软件,测试数据分析软件用于根据测试数据生成测试指标的测试结果,如图3所示的稳压精度分析结果;性能评价软件利用变权方法根据测试的数据结果和专家提供的判断结果,生成最终综合评价值,如图4所示.
图3 测试数据分析软件界面
Fig.3 The software interface of test data analysis
图4 性能评价软件界面
Fig.4 The software interface
of performance evaluation
4.1 基础权重计算
1)一级指标权重计算
根据充电设备的工作特性,并综合专家意见,一级指标的判断矩阵和基础权重的计算结果如表2所示,
表2 一级指标基础权重
Tab.2 Basis weights of top class index
指标
B1
B2
B3
B4
B5
ωm
ω0
修改后的
ω0
B1
1
1/2
2
3
4
0.249 4
0.442 4
0.40
B2
2
1
4
6
9
0.488 6
0.904 0
0.70
B3
1/2
1/4
1
2
2
0.127 7
0.236 4
0.20
B4
1/3
1/6
1/2
1
2
0.082 4
0.152 4
0.10
B5
1/5
1/9
1/2
1/2
1
0.051 9
0.096 0
0.10
最大特征值为5.069,CR=0.015 4,一致性符合要求.
2)技术性指标权重计算
技术性指标中二级指标各权重的计算结果如表3所示,最大特征值为8.178 7,CR=0.016,一致性符合要求.
3)安全性指标权重计算
安全性指标中二级指标各权重的计算结果如表4所示,最大特征值为9.325 7,CR=0.027,一致性检验符合要求.
表3 技术性指标基础权重
Tab.3 Basis weights of technical indicators
B1
C11
C12
C13
C14
C15
C16
C17
C18
ωm
ω0
专家修改后的ω0
C11
1
1/2
2
4
3
5
6
7
0.230 8
0.554 5
0.5
C12
2
1
4
6
6
7
8
9
0.386 3
0.928 0
0.8
C13
1/2
1/4
1
2
1
2
3
4
0.108 4
0.260 3
0.3
C14
1/4
1/8
1/2
1
1/2
1
2
3
0.060 2
0.144 7
0.2
C15
1/3
1/6
1/2
1
1
2
3
3
0.082 1
0.197 1
0.2
C16
1/5
1/9
1/2
1
1
1
2
3
0.063 2
0.151 8
0.2
C17
1/6
1/9
1/3
1/2
1/2
1/2
1
2
0.039 0
0.093 8
0.1
C18
1/7
1/9
1/4
1/3
1/2
1/2
1/2
1
0.030 0
0.072 0
0.1
表4 安全性指标基础权重
Tab.4 Basis weights of safety indicators
B2
C21
C22
C23
C24
C25
C26
C27
C28
C29
ωm
ω0
专家修改后的
ω0
C21
1
1
1
1
1/3
1/2
2
1/4
3
0.077 9
0.250 9
0.3
C22
1
1
1
1
1/3
1/2
2
1/4
3
0.077 9
0.250 9
0.3
C23
1
1
1
1
1/3
1/2
2
1/4
3
0.077 9
0.250 9
0.3
C24
1
1
1
1
1/3
1/2
2
1/4
3
0.077 9
0.250 9
0.3
C25
3
3
3
3
1
2
3
1/2
5
0.199 4
0.642 5
0.65
C26
2
2
2
2
1/2
1
1
1/3
4
0.121 3
0.391 0
0.4
C27
1/2
1/2
1/2
1/2
1/3
1/2
1
1/3
3
0.057 5
0.185 2
0.2
C28
4
4
4
4
2
3
2
1
5
0.275 8
0.888 7
0.8
C29
1/3
1/3
1/3
1/3
1/5
1/2
1/4
1/4
1
0.034 6
0.111 3
0.2
4)可靠性指标权重计算
可靠性指标中只有两个子指标,不需使用层次分析法给出结果.根据专家意见,对于C31和C32的权重确定为ωm=[0.5,0.5],ω0=[0.8,0.8].
5)电能质量指标权重计算
如果充电设备为车载充电机,则不应考虑三相不平衡度的影响,对指标C41,C42和C43的权重的评估结果为,ωm=[0.4,0.6,0],ω0=[0.7,0.8,0].当充电设备为非车载充电机,则应该考虑三相不平衡度的影响,对指标C41,C42和C43的权重评估结果为ωm=[0.4,0.5,0.1],ω0=[0.6,0.7,0.2].
6)经济性指标
根据专家意见,对C51,C52和C53三个指标的权重确定为ωm=[0.4,0.4,0.2],ω0=[0.6,0.6,0.4].
4.2 评价值生成
4.2.1 定量值转化为评价值
表5为充电机甲的定量化指标测试结果和评估结果.
表5 充电机甲的指标测试结果和量化结果
Tab.5 Indicators test results and quantitative results about charger A
指标
输出电压
误差
输出电流
误差
稳压
精度
稳流
精度
电压
调整率
负载
调整率
纹波
系数均流不
平衡度功率
因数电流
谐波效率
测试结果
0.8%
0.8%
0.3%
0.7%
0.5%
0.9%
0.3%
4%
0.98
8%
90%
标准范围
±1%
±5%
±0.5%
±1%
±1%
±1%
±0.5%±5%
0.95
30%
85%
urimin
urimax
-2%
+2%
-6%
+6%
-2%
+2%
-4%
+4%
-2%
+2%
-2%
+2%
-2%
+2%
-10%
+10%
0.6
1
-40%
+40%
70%
100%
评价值
68
93.6
76
72
80
64
76
62
84
89.333
73.333
表6为充电机乙的定量化指标测试结果和评估结果.
表6 充电机乙的指标测试结果和量化结果
Tab.6 Indicators test results and quantitative results about charger B
指标
输出电压
误差
输出电流
误差
稳压
精度
稳流
精度
电压
调整率
负载
调整率
纹波
系数均流不
平衡度功率
因数电流
谐波效率
测试结果
0.3%
1%
0.5%
0.6%
0.7%
0.5%
0.5%
4.5%
0.97
15%
87%
标准范围
±1%
±5%
±0.5%
±1%
±1%
±1%
±0.5%
±5%
0.95
30%
85%
urimin
urimax
-2%
+2%
-10%
+10%
-2%
+2%
-4%
+4%
-2%
+2%
-2%
+2%
-2%
+2%
-10%
+10%
0.6
1
-40%
+40%
70%
100%
评价值
88
92
60
76
72
80
60
64
76
80
65.333
4.2.2 定性指标转化为评价值
表7的数据为对充电机甲的定性指标专家评估结果和评价值计算结果.
表7 充电机甲的专家评估值和量化结果
Tab.7 The experts evaluation value and the quantitative results about charger A
指标
输入电
压保护
输入电
流保护
输出电
压保护
输出电
流保护
限压
特性
限流
特性
安全
警告
绝缘
性能
防护
等级
通讯
可靠性
异常响
应能力
充电机
寿命
充电
成本
专家1
[70,80]
[50,65]
[60,80]
[90,100]
[70,80]
[80,100]
[90,100]
[90,95]
[90,100]
[90,95]
[90,100]
[70,80]
[70,80]
专家2
[65,85]
[40,55]
[65,75]
[95,100]
[85,90]
[85,90]
[95,100]
[80,90]
[95,100]
[95,100]
[95,100]
[65,80]
[75,90]
专家3
[75,80]
[45,50]
[55,75]
[85,95]
[75,85]
[85,95]
[85,95]
[85,95]
[90,95]
[85,90]
[85,90]
[65,75]
[85,95]
评价值
75.357
51.786
68
93.5
79.5
89.643
93.5
88.5
95
92.5
93.5
72.5
82.5
表8的数据为对充电机乙的定性指标专家评估结果和评价值计算结果.
表8 充电机乙的专家评估值和量化结果
Tab.8 The experts evaluation value and the quantitative results about charger B
指标
输入电
压保护
输入电
流保护
输出电
压保护
输出电
流保护
限压
特性
限流
特性
安全
警告
绝缘
性能
防护
等级
通讯
可靠性
异常响
应能力
充电机
寿命
充电
成本
专家1
[70,80]
[80,85]
[70,80]
[80,90]
[75,80]
[60,70]
[85,90]
[90,95]
[90,100]
[70,75]
[80,90]
[80,90]
[70,85]
专家2
[80,85]
[85,95]
[75,85]
[95,100]
[70,80]
[70,80]
[70,8 0]
[80,90]
[95,100]
[75,80]
[85,100]
[75,85]
[85,90]
专家3
[75,80]
[80,90]
[75,90]
[85,95]
[70,85]
[75,80]
[75,85]
[85,95]
[90,95]
[75,80]
[80,95]
[85,95]
[85,95]
评价值
77.5
86.5
79.643
89.5
76.667
71.5
79.5
88.5
95
75.833
88.75
85
83.333
4.3 利用变权方法对各指标的权重进行重新计算
利用C#编程,使用变权法对基础权重进行计算,得到的最终权重值如表9所示.
表9 使用变权分析方法后的权重值
Tab.9 Basis weights after the variable weight analysis method used
一级指标
充电机甲
一级权重
充电机乙
一级权重
充电机甲
评价值
充电机乙
评价值
二级指标
充电机甲
二级权重
充电机乙
二级权重
技术性指标B1
0.259 6
0.241 7
74.402 5
79.851 8
输出电流误差(C11)
0.187 3
0.203 1
输出电压误差(C12)
0.431 2
0.362 5
稳压精度(C13)
0.104 2
0.128 2
稳流精度(C14)
0.057 5
0.059 8
电压调整率(C15)
0.064 7
0.069 0
负载调整率(C16)
0.061 8
0.060 6
纹波系数(C17)
0.041 0
0.065 4
均流不平衡度(C18)
0.052 4
0.051 3
安全性指标B2
0.496 0
0.481 3
80.929 5
81.724 1
输入过压保护(C21)
0.082 0
0.080 7
输入过流保护(C22)
0.101 9
0.074 0
输出过压保护(C23)
0.087 9
0.071 8
输出过流保护(C24)
0.068 8
0.079 0
限压特性(C25)
0.207 2
0.214 9
限流特性(C26)
0.111 3
0.134 9
安全告警(C27)
0.049 9
0.052 8
绝缘性能(C28)
0.260 7
0.261 6
防护等级(C29)
0.030 3
0.030 4
可靠性指标B3
0.111 3
0.138 9
92.997 5
81.882 5
通讯可靠性(C31)
0.502 5
0.531 7
异常响应能力(C32)
0.497 5
0.468 3
电能质量指标B4
0.072 8
0.080 6
87.046 2
78.296 5
功率因数(C41)
0.428 8
0.425 9
电流谐波(C42)
0.571 2
0.574 1
三相不平衡度(C43)
0
0
经济性指标B5
0.060 3
0.057 5
74.713 5
76.003 2
效率(C51)
0.404 7
0.441 4
充电机寿命(C52)
0.407 7
0.369 1
充电成本(C53)
0.187 6
0.189 5
4.4 最终评价结果生成
根据式(13)对最终评价结果进行计算,得出两台充电机的评价结果:[80.648 6,80.688 1].
在上述评价中,充电机甲的输入电流保护、输出电压保护的评价值分别为51.786,68,指标权重分别为0.101 9,0.074,而充电机乙的输入电流保护、输出电压保护评价值分别为86.5,79.643,指标权重分别为0.074,0.071 8.充电机甲、乙的稳压精度评价值为76,60,指标权重分别为0.104 2,0.128 2.通过观察评估数据中类似上述现象的情况,可以看出变权分析方法,加大了评估值较低项的比重.
5结 论
本文编写软件程序实现了对电动汽车充电设备测试数据的自动分析功能和对其性能利用变权分析方法进行综合评价的功能.本文所采用的变权分析方法的步骤为:
1)利用层次分析方法确定基础权重;
2)将各指标值量化为评价值;
3)根据评价值,利用公式计算出调整后的权重;
4)利用调整后的权重,进行综合评价结果计算.
通过对甲乙两台充电机的对应评价值和相应权重的比较可以看出,评价值较低的指标项获得相对较大的权重,突出了在复杂系统中薄弱环节的作用,评价结果更加科学合理.该评价方法不仅适用于充电设备的评价还适用于其他复杂系统的评价.
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