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摘要：本发明提供了一种交流充电桩的输出电能计量误差分析方法，属于充电桩计量误差技术领域，包括：连续采集交流充电桩充电过程中的关键数据,包括温度、电网电压、电网频率、输出电流、输出电压、输出功率等。建立考虑这些数据影响的输出电能计量误差方程组,包括温度、电网电压、谐波、瞬间大电流、功率因数等因素。利用采集的数据对误差方程组进行拟合,得到输出电能误差计算方程。建立充电数据的曲线并获取变化特征,包括变化趋势、变化速度和波动幅度。将误差方程和充电曲线动态特性结合,构建考虑动态特性的误差模型。利用误差模型实时计算充电过程中的输出电能计量误差,并生成误差趋势曲线。基于误差趋势曲线和预设阈值进行误差评估。

主权项：1.一种交流充电桩的输出电能计量误差分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S10、连续采集交流充电桩充电过程中的充电数据，包括充电桩内部温度、电网电压、电网频率、输出电流、输出电压、输出功率、功率因数、谐波含量、充电时长以及充电桩的输出电能计量；S20、建立考虑时间和所述充电数据的交流充电桩的输出电能计量影响方程组，包括温度影响方程、电网电压影响方程、电网谐波影响方程、瞬间大电流影响方程、充电桩负载功率因数影响方程以及融合误差方程；S30、利用连续采集的充电数据，对所述输出电能计量影响方程组中的每个方程进行拟合，得到拟合后的输出电能误差计算方程组，记为第一方程组；S40、利用连续采集的充电数据，建立充电曲线组，包括温度曲线、电网电压曲线、电网频率曲线、输出电流曲线、输出电压曲线、输出功率曲线、功率因数曲线、谐波含量曲线；S50、计算所述充电曲线组中每一条曲线的变化率曲线，根据所述变化率曲线确定每一种充电数据的动态变化特征，包括变化趋势、变化速度和波动幅度，并识别出异常变化点和关键时间段；S60、将所述第一方程组与充电曲线组及其变化率曲线相结合，构建考虑动态特性的交流充电桩输出电能计量误差模型；利用所述交流充电桩输出电能计量误差模型对充电过程中的输出电能计量实时误差进行计算，并生成输出电能计量误差随时间变化的趋势曲线；S70、基于误差趋势曲线和预设的误差阈值，对交流充电桩的输出电能计量进行误差评估；当评估的误差超过预设的误差阈值触发警告机制；其中，所述电网谐波影响方程，具体表示为： ；式中，为谐波引起的误差；为总谐波失真率；为第h次谐波电流有效值；为基波电流有效值；为考虑的最高谐波次数；为谐波系数；其中，所述瞬间大电流影响方程，具体表示为： ；式中，为瞬间大电流引起的误差；为瞬间最大电流；为额定电流；为当前电流；为时间；为电流系数；其中，所述充电桩负载功率因数影响方程，具体表示为： ；式中，为功率因数引起的误差；为当前功率因数；为时间；为功率因数系数；其中，所述融合误差方程，具体表示为： ；式中，为总误差；为各个分量误差；为各误差分量的权重；为融合系数；所述融合误差方程中融合系数确定步骤，具体包括：步骤1、定义误差函数： ;其中，为实验样本数量，为第个样本的计算总误差，为第个样本的实际测量误差；步骤2、给定的初始值，使用随机小数或根据经验设置；步骤3、使用梯度下降法优化,具体包括：计算目标函数对的偏导数： ； ； ；更新参数： ； ； ；其中，为学习率；步骤4、重复步骤3，直到达到预设的迭代次数或误差函数小于预设阈值。

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