浅谈安科瑞在网络排名变差算法在充电桩计量可信度评价中的应用

摘要：网络排名变差算法是指根据充电交易流水数据构造桩车网络，利用复杂网络的投票智慧而非传统的物理实验来获得对量值的信心。将排名变差算法用于桩车网络计算中，旨在检定合格的充电桩对其他充电桩排名变化的影响，这种影响以电动汽车为中介因素，由充电桩与电动汽车结合构成一个信息网络，排名的变化反映了计量可信度的传播范围。

关键词：充电桩计量检定大数据网络排名

0引言

由于社会活动的幂律特性，不同安装位置充电桩的计量重要性不平均。有关研究已证实，充电桩的充电量、交易次数都呈长尾分布［1］。由于电动汽车能耗费用远低于燃油车，社会可以接受较大的电能计量误差，依照传统模式对充电桩逐台检定已不再具有经济上的合理性。

充电桩与电能表同属于电能计量器具，人们自然希望像电能表一样，将大数据方法应用于充电桩。然而不论是求解能量守恒方程［2］，还是使用其他数据处理方法［3］，都需要利用电网树形拓扑所蕴含的总表、分表约束关系，辅以远程数据采集技术。可是充电桩之间非但没有树形拓扑约束，就连完善一致的数据采集平台都还没有建立，如果生搬硬套电能表方案，则势要对已安装的充电桩实施改造，加装计量总表及数据采集模块。尽管一些充电站装有计量总表，但是能否获取其数据尚属未知，而且直流充电桩自身能量损耗与输出功率间的复杂函数关系也限制了这一方法应用［4］。因此，至少现阶段，将电能表的方案应用于充电桩还无法取得令人满意的成效。

那么充电桩之间是否存在某种约束关系呢？如果考虑到电动汽车这一中介因素，就会发现答案是肯定的。如果一台充电桩检定合格，成为计量可信度高的充电桩，那么电动汽车就有可能将这种可信度传递给其他充电桩。此处车已经不再是一台机器，而是由驾驶员的人机复合智能体，可以凭借知识、经验、工具（如车载仪表）等为充电桩评分。这种评分可以是显性的投诉，也可以是隐性的“用脚投票”。评分既包含充电桩的计量因素，又包含便利性、停车费用等非计量因素，甚至不可避免地包含人的记忆、感觉等主观因素。上述所有决定评分的因素可统称为“消费体验”。

正如大众消费领域已经发生的，人们对充电的关注焦点也在变化：从单纯追求“足斤足两”延伸到追求消费体验；从寻求权威机构的背书扩展到参考大众评分。事实上，大量用户综合的评分本身就拥有权威性。对这一原理的经典应用要数谷歌PageRank网页排名算法［5］，该算法很好地展示了复杂信息网络的投票智慧，而充电桩与电动汽车的结合也构成了一个复杂信息网络。本文旨在挖掘其中的投票智慧，探索建立一种适用于充电桩的、相对于传统检定校准“弱”的计量评价方法，用于排除低风险的充电桩，使检定校准有的放矢。

本文研究的原则之一是立足于可获得的条件，力避免向桩、车、环境提出更多要求。

1桩车网络

根据一个时期内可获得的充电桩的交易流水数据，构造桩车网络。图1为一个由6桩7车构成的网络。

图1由6桩7车构成的网络

桩车网络可以用矩阵表示，以行区分桩、列区分车。如果用矩阵元素表示对应的桩车连接次数，则图1网络可用式（1）表示。

如果将连接次数达到2次的连接视为有效连接，并且仅考虑连通性，那么就能得到图2网络，相应的矩阵为式（2）。

图2仅考虑连通性的网络

2讨论

根据以往研究，可以得出以下结论：

表1 初始充电桩排名

表2 v1作用时的排名

表3 v2作用时的排名

对比表1～3数据可知，因为网络效应，所以v引起了几乎所有桩的评分改变。本文以排名变差而非评分变差作为评价计量特性传播的依据，这是因为自然数排名具有离散性和排他性，所以相比实数评分而言更加显著和稳定。然而是否能够直接以评分变差作为评价依据，还值得进一步研究。

算例中的控制变量不是真实施加于网络的，而是虚拟的，类似于力学研究中的“虚位移”，其目的在于给出一种任意桩对其他桩影响的计算方法。

算法对网络完整性没有要求，原则上该方法可应用于桩集合的任何子集。特别是当真实（而非虚拟）的控制变量施加于网络时，同一桩集合的排名变差能够反映出实际计量可信度的变化。

另外，可想而知，控制变量不只可以用来标记计量因素。排名变差原理还可用于研究其他因素的网络传播，发现那些对传播发挥关键作用的节点，使得资源的投放更有效率。

3安科瑞充电桩收费运营云平台系统选型方案

3.1概述

AcrelCloud-9000安科瑞充电柱收费运营云平台系统通过物联网技术对接入系统的电动电动自行车充电站以及各个充电整法行不间断地数据采集和监控，实时监控充电桩运行状态，进行充电服务、支付管理，交易结算，资要管理、电能管理，明细查询等。同时对充电机过温保护、漏电、充电机输入/输出过压，欠压，绝缘低各类故障进行预警；充电桩支持以太网、4G或WIFI等方式接入互联网，用户通过微信、支付宝，云闪付扫码充电。

3.2应用场所

适用于民用建筑、一般工业建筑、居住小区、实业单位、商业综合体、学校、园区等充电桩模式的充电基础设施设计。

3.3系统结构

系统分为四层：

1）即数据采集层、网络传输层、数据层和客户端层。

2）数据采集层：包括电瓶车智能充电桩通讯协议为标准modbus-rtu。电瓶车智能充电桩用于采集充电回路的电力参数，并进行电能计量和保护。

3）网络传输层：通过4G网络将数据上传至搭建好的数据库服务器。

4）数据层：包含应用服务器和数据服务器，应用服务器部署数据采集服务、WEB网站，数据服务器部署实时数据库、历史数据库、基础数据库。

5）应客户端层：系统管理员可在浏览器中访问电瓶车充电桩收费平台。终端充电用户通过刷卡扫码的方式启动充电。

小区充电平台功能主要涵盖充电设施智能化大屏、实时监控、交易管理、故障管理、统计分析、基础数据管理等功能，同时为运维人员提供运维APP，充电用户提供充电小程序。

3.4安科瑞充电桩云平台系统功能

3.4.1智能化大屏

智能化大屏展示站点分布情况，对设备状态、设备使用率、充电次数、充电时长、充电金额、充电度数、充电桩故障等进行统计显示，同时可查看每个站点的站点信息、充电桩列表、充电记录、收益、能耗、故障记录等。统一管理小区充电桩，查看设备使用率，合理分配资源。

3.4.2实时监控

实时监视充电设施运行状况，主要包括充电桩运行状态、回路状态、充电过程中的充电电量、充电电压电流，充电桩告警信息等。

3.4.3交易管理

平台管理人员可管理充电用户账户，对其进行账户进行充值、退款、冻结、注销等操作，可查看小区用户每日的充电交易详细信息。

3.4.4故障管理

设备自动上报故障信息，平台管理人员可通过平台查看故障信息并进行派发处理，同时运维人员可通过运维APP收取故障推送，运维人员在运维工作完成后将结果上报。充电用户也可通过充电小程序反馈现场问题。

3.4.5统计分析

通过系统平台，从充电站点、充电设施、、充电时间、充电方式等不同角度，查询充电交易统计信息、能耗统计信息等。

3.4.6基础数据管理

在系统平台建立运营商户，运营商可建立和管理其运营所需站点和充电设施，维护充电设施信息、价格策略、折扣、优惠活动，同时可管理在线卡用户充值、冻结和解绑。

3.4.7运维APP

面向运维人员使用，可以对站点和充电桩进行管理、能够进行故障闭环处理、查询流量卡使用情况、查询充电\充值情况，进行远程参数设置，同时可接收故障推送

3.4.8充电小程序

面向充电用户使用，可查看附近空闲设备，主要包含扫码充电、账户充值，充电卡绑定、交易查询、故障申诉等功能。

3.5系统硬件配置

4结论与展望

数据驱动的内涵之一是数据决定方法，根据能够获取的数据寻找适宜的方法。本文提出的排名变差算法以充电桩交易流水数据为前提条件，在一定程度上能够识别充电桩计量可信度的传播范围。需要强调的是，由于交易记录包含个人隐私，保管人在提交交易流水数据之前将个人信息进行编码处理。无论互联网还是桩车网络，节点的排名都主要由节点间连接强度决定。互联网由于建立连接的代价低，其排名可以很好地反映网页的质量。在桩车网络中，决定连接强度的因素众多，因而排名本身并不足以反映计量特性，受控计量变量引起的排名变差则具有大得多的参考价值。网络排名变差算法中，排名变差原理是实质性的，而评分算法是非实质性的，可以有多种选择，是否存在更适宜的评分算法有待进一步研究。