基于DTU的充电桩电气安全大数据管控平台研究

刘皓天，陈 枫，吴振勇，赵 冲，杨 雷

（1.中船重工纵横科技有限公司，湖北 宜昌443000；2.广西大学机械工程学院，广西 南宁530004）

1 引言

随着电动汽车的快速发展，对汽柴油市场的影响日益凸显，预计2030年前后，电力、氢能源将逐渐接管汽车动力市场[1]。国家电网公司于2006开始进入电动汽车充电设施建设投资领域，截止目前，累计接入充电桩总数16.8万个[2]，根据由国家发展改革委等四部门编制的《电动汽车充电基础设施发展指南（2015～2020年）》的要求，至2020年我国车桩比例将达到接近1:1的合理水平，我国充电设施建设快速增长[3]。

一旦忽略充电桩运行过程中存在的安全隐患，引发起火事故，将会造成极大的经济损失,并产生不良的社会影响。因此，针对这一问题，对目前充电桩运行过程中存在的安全隐患进行分析，研究各类安全指标，利用现有的物联网、DTU无线通信、Web、大数据技术，开发了一套基于DTU的充电桩电气安全大数据管控平台，用于实时分析海量充电桩群的运行数据，准确捕捉电气火灾隐患，确保电气火灾防患于未“燃”。

2 系统整体架构

基于DTU的充电桩电气安全大数据管控平台的整体架构如图1所示，主要分为感知层、控制层、网络层、接入层、应用层等。其中：

感知层：利用传感器获得被测量（物理量、化学量或生物量）的模拟信号，并负责把模拟信号量转换成数字信号，也包括从电子设备（如串口设备）中采集到的直接的数字信号，最终由传输层转发到应用层。

控制层：主要负责控制终端设备执行由接入层传递到应用层的动作命令。

网络层：主要负责传递和处理感知层获取的信息。

接入层：用户进行在线监控、资产管理、数据统计分析等业务操作的界面。

平台层：在整个体系架构中起着承上启下的关键作用，它不仅为上层提供应用开发和统一接口，构建了设备和业务的端到端通道，同时，还提供了业务融合以及数据价值孵化的土壤，为提升产业整体价值奠定了基础。

应用层：根据业务需求建立相应的应用服务，为接入层提供在线监控、资产管理、数据统计分析等业务处理的应用服务集合。

数据层：为核心外部输入以及系统运行过程中产生的相关数据提供数据存储支持。

图1系统总体逻辑架构

从充电设备数据采集、传输、储存、分析、决策，建立“一平台双保险三级控”，实现对充电站“人财物”事前、事中、事后的管控。所谓“一平台”即搭建一个大数据平台；“双保险”即充电设备异常时，消防设备可通过自动和远程手动两种方式动作；“三级控”即从区域级、站点级、设备级对相关充电设备进行管控。对“人财物”的管控，对人即为对充电站中人的行为进行管控，确保行为可追溯；对财即为对充电站中资产进行管控，确保资产信息有记录；对物即为对充电站中设备的状态进行管控，确保充电设备安全平稳运行。

3 系统设计

3.1 硬件设计

本设计的硬件模块结构如图2所示。所设计的主控制器信号输入端连接是用于检测充电桩内温度的温度传感器和用于监测充电桩内CO气体浓度的气体传感器；信号输出端连接是用于触发气溶胶灭火器的灭火脉冲信号输出、电源故障报警灯；主控制器上包含控制电路（包含电源电路以及信号采集电路等）以及CAN总线接口。

图2硬件模块结构图

主控制器控制电路中的电源电路（电源电路的电源采用充电桩内部已有的直流开关电源）同时给信号采集电路、CAN总线电路、灭火脉冲输出电路、显示及报警电路提供电源，信号采集电路将温度传感器和气体传感器的信号传输给控制电路，再由控制电路传输给主控制器。主控制器分别控制灭火脉冲输出电路和CAN总线电路，灭火脉冲输出电路与气溶胶灭火器相连接。充电站内的每个充电桩连接一个主控制器，各个主控制器通过CAN总线接口与数据信号集中器相连。

设计的数据信号集中器包含CAN总线接口、DTU无线通信模组以及控制电路（包含电源电路以及信号采集电路等）。DTU无线通信模块作为移动网络数据传输接入层，提供终端设备与移动网络的数据转换功能。在通信过程中，它建立串口与IP数据网络的传输链路，并对数据进行格式转换和数据校验，它已经逐渐替代了传统的长距离有线传输成为了主要的远程管控系统数据传输手段[4-5]。电源电路同时给DTU无线通信模组电路和CAN总线电路提供电源，CAN总线电路与灭火主控制器的CAN总线电路相连接，DTU无线通信模组电路将数据通过网络层上传至主中心服务器。

设计的显示及报警电路采用LED灯，可根据实际情况进行报警，若是充电桩内状态正常则LED灯呈现绿色；若气体浓度超过阈值报警，或温度超过阈值，则LED灯呈现黄色；若系统内损坏，则LED灯呈现为闪烁状态。

3.2 软件设计

平台的软件模块结构如图3所示。开发的主控制器模块通过模糊理论算法确定相应的报警阈值。模糊理论算法是在模糊集的基础上发展而来的，适用于多传感器的数据融合。模糊集第一次是由L.A.Zadeh在1965年的时候提出的。模糊算法在此处的应用，是把传感器节点采集到的数据信息模糊化，使得之前元素与集合关系的绝对化变为了概率化。数据模糊化之后利用特定的方法把所有的数据进行统一的加工处理，最终的结果即为系统需要的融合结果或是决策。模糊算法因其本身的特性非常适用于对模糊的传感器节点数据进行融合[6]。传感器采集的温度、气体浓度值以及由模糊理论算法融合温度、气体浓度值得到的报警信号通过CAN总线上传，同时也可以通过CAN总线下发由主中心服务器发送的灭火信号。

图3软件模块结构图

开发的数据信号集中器模块采集各个主控制器的信号并对各个主控制器的信号进行集中、整合，通过DTU通信模组进行数据传输，DTU将串口数据转换为IP数据，由传输链路将十六进制数据上传至主中心服务器。

开发的基于NIO数据交换模块通过非阻塞通信技术——NIO（Non-blocking IO）来实现高并发通信，它是一种基于通道和缓冲区来执行输入输出流的新方式[7]。在NIO中访问数据，都是通过缓冲区操作[8]，同时通过多路复用Selector来实现选择已就绪的任务的功能，突破了最大连接句柄的限制。相对于传统的BIO（Blocking IO），NIO可以在短时间内响应请求并处理消息，而非阻塞线程等待数据的到来，提高了数据交换模块并发处理数据的能力，在一定程度上减少了资源的消耗。基于NIO数据交换模块接收由传输链路上传的数据，传递给数据处理模块。

开发的数据处理模块通过分布式消息队列Kafka获取数据交换模块传递的数据，利用Spark Streaming根据通信协议实时解析、校验、计算十六进制数据，并将计算结果发送到Kafka，由Websocket服务模块调用Kafka数据对外提供实时分析服务，同时计算结果也存入数据存储模块中，为平台进行历史数据分析、挖掘以及融合提供海量数据支持。

数据存储模块包含分布式数据库Hbase和传统的关系型数据库Mysql。其中Hbase用于存储由管控终端传递的海量的监控数据，而MySQL用于存储一般的业务数据。将分布式数据库与传统的关系型数据库相结合，保障平台高效平稳运行。

4 应用实例及效果

为了验证基于DTU的充电桩电气安全大数据管控平台的完整性、可用性以及稳定性，能够为电动汽车充电站安全运营提供保障，平台在国家电网某电动汽车充电站进行了部署，并进行了相关功能实验。部署平台如图4所示。

图4基于DTU的充电桩电气安全大数据管控平台

平台通过区域级、站点级、设备级三级对相关充电桩进行实时状态监控，从事前、事中、事后对充电设备进行管控。其中设备级监控如图5所示，通过实时监控充电桩温度值、气体浓度值以及预警等级，管控充电桩的运行情况，一旦充电桩出现异常状态，预警等级将升为对应的等级状态，并触发警报。充电站运维人员可在平台上远程触发灭火装置，也可由灭火装置自动灭火（需到达三级预警状态）。

图5设备级监控

通过对基于DTU的充电桩电气安全大数据管控平台进行数据传输功能实验、实时监控功能实验、数据管理功能实验以及稳定性测试等，表明了该平台可较为稳定地为充电站管控终端提供无线数据传输服务，实现数据集中管理、并行实时分析、监控各个充电桩的运行情况，为充电站提供可靠的数据监管分析，提升充电站管控电气安全能力。

5 结束语

国家电网有限公司在所印发的《泛在电力物联网2020年重点建设任务大纲》中提出2020年智慧物联的重点是初步建成设备侧的智慧物联体系，随着无线通信网络技术以及相关硬件产品的高速发展，促使了愈来愈多远程管控平台出现。基于监测、采集设备的电气安全大数据管控平台，可实现对生产过程中各个设备实时监控、生产环境数据实时分析、异常状态自动报警，最大限度地降低事故所带来的经济损失、环境代价以及社会影响，已经成为安全生产生活的必要保障。后续研究中还需对基于大数据挖掘融合和机器学习等技术分析电气安全事故潜在风险等问题进行深入研究，为安全生产、运营以及管理提供更好更完备的支持与服务。