摘要：網絡排名變差算法是指根據充電交易流水數據構造樁車網絡，利用復雜網絡的投票智慧而非傳統的物理實驗來獲得對量值的信心。將排名變差算法用于樁車網絡計算中，旨在檢定合格的充電樁對其他充電樁排名變化的影響，這種影響以電動汽車為中介因素，由充電樁與電動汽車結合構成一個信息網絡，排名的變化反映了計量可信度的傳播范圍。

關鍵詞：充電樁計量檢定大數據網絡排名

0引言

由于社會活動的冪律特性，不同安裝位置充電樁的計量重要性不平均。有關研究已證實，充電樁的充電量、交易次數都呈長尾分布［1］。由于電動汽車能耗費用遠低于燃油車，社會可以接受較大的電能計量誤差，依照傳統模式對充電樁逐臺檢定已不再具有經濟上的合理性。

充電樁與電能表同屬于電能計量器具，人們自然希望像電能表一樣，將大數據方法應用于充電樁。然而不論是求解能量守恒方程［2］，還是使用其他數據處理方法［3］，都需要利用電網樹形拓撲所蘊含的總表、分表約束關系，輔以遠程數據采集技術。可是充電樁之間非但沒有樹形拓撲約束，就連完善一致的數據采集平臺都還沒有建立，如果生搬硬套電能表方案，則勢要對已安裝的充電樁實施改造，加裝計量總表及數據采集模塊。盡管一些充電站裝有計量總表，但是能否獲取其數據尚屬未知，而且直流充電樁自身能量損耗與輸出功率間的復雜函數關系也限制了這一方法應用［4］。因此，至少現階段，將電能表的方案應用于充電樁還無法取得令人滿意的成效。

那么充電樁之間是否存在某種約束關系呢？如果考慮到電動汽車這一中介因素，就會發現答案是肯定的。如果一臺充電樁檢定合格，成為計量可信度高的充電樁，那么電動汽車就有可能將這種可信度傳遞給其他充電樁。此處車已經不再是一臺機器，而是由駕駛員的人機復合智能體，可以憑借知識、經驗、工具（如車載儀表）等為充電樁評分。這種評分可以是顯性的投訴，也可以是隱性的“用腳投票"。評分既包含充電樁的計量因素，又包含便利性、停車費用等非計量因素，甚至不可避免地包含人的記憶、感覺等主觀因素。上述所有決定評分的因素可統稱為“消費體驗"。

正如大眾消費領域已經發生的，人們對充電的關注焦點也在變化：從單純追求“足斤足兩"延伸到追求消費體驗；從尋求機構的背書擴展到參考大眾評分。事實上，大量用戶綜合的評分本身就擁有。對這一原理的經典應用要數谷歌PageRank網頁排名算法［5］，該算法很好地展示了復雜信息網絡的投票智慧，而充電樁與電動汽車的結合也構成了一個復雜信息網絡。本文旨在挖掘其中的投票智慧，探索建立一種適用于充電樁的、相對于傳統檢定校準“弱"的計量評價方法，用于排除低風險的充電樁，使檢定校準有的放矢。

本文研究的原則之一是立足于可獲得的條件，力避免向樁、車、環境提出更多要求。

1樁車網絡

根據一個時期內可獲得的充電樁的交易流水數據，構造樁車網絡。圖1為一個由6樁7車構成的網絡。

圖1由6樁7車構成的網絡

樁車網絡可以用矩陣表示，以行區分樁、列區分車。如果用矩陣元素表示對應的樁車連接次數，則圖1網絡可用式（1）表示。

如果將連接次數達到2次的連接視為有效連接，并且僅考慮連通性，那么就能得到圖2網絡，相應的矩陣為式（2）。

圖2僅考慮連通性的網絡

2討論

根據以往研究，可以得出以下結論：

表1 初始充電樁排名

表2  v1作用時的排名

表3  v2作用時的排名

對比表1～3數據可知，因為網絡效應，所以v引起了幾乎所有樁的評分改變。本文以排名變差而非評分變差作為評價計量特性傳播的依據，這是因為自然數排名具有離散性和排他性，所以相比實數評分而言更加顯著和穩定。然而是否能夠直接以評分變差作為評價依據，還值得進一步研究。

算例中的控制變量不是真實施加于網絡的，而是虛擬的，類似于力學研究中的“虛位移"，其目的在于給出一種任意樁對其他樁影響的計算方法。

算法對網絡完整性沒有要求，原則上該方法可應用于樁集合的任何子集。特別是當真實（而非虛擬）的控制變量施加于網絡時，同一樁集合的排名變差能夠反映出實際計量可信度的變化。

另外，可想而知，控制變量不只可以用來標記計量因素。排名變差原理還可用于研究其他因素的網絡傳播，發現那些對傳播發揮關鍵作用的節點，使得資源的投放更有效率。

3安科瑞充電樁收費運營云平臺系統選型方案

3.1概述

AcrelCloud-9000安科瑞充電柱收費運營云平臺系統通過物聯網技術對接入系統的電動電動自行車充電站以及各個充電整法行不間斷地數據采集和監控，實時監控充電樁運行狀態，進行充電服務、支付管理，交易結算，資要管理、電能管理，明細查詢等。同時對充電機過溫保護、漏電、充電機輸入/輸出過壓，欠壓，絕緣低各類故障進行預警；充電樁支持以太網、4G或WIFI等方式接入互聯網，用戶通過微信、支付寶，云閃付掃碼充電。

3.2應用場所

適用于民用建筑、一般工業建筑、居住小區、實業單位、商業綜合體、學校、園區等充電樁模式的充電基礎設施設計。

3.3系統結構

系統分為四層：

1）即數據采集層、網絡傳輸層、數據層和客戶端層。

2）數據采集層：包括電瓶車智能充電樁通訊協議為標準modbus-rtu。電瓶車智能充電樁用于采集充電回路的電力參數，并進行電能計量和保護。

3）網絡傳輸層：通過4G網絡將數據上傳至搭建好的數據庫服務器。

4）數據層：包含應用服務器和數據服務器，應用服務器部署數據采集服務、WEB網站，數據服務器部署實時數據庫、歷史數據庫、基礎數據庫。

5）應客戶端層：系統管理員可在瀏覽器中訪問電瓶車充電樁收費平臺。終端充電用戶通過刷卡掃碼的方式啟動充電。

小區充電平臺功能主要涵蓋充電設施智能化大屏、實時監控、交易管理、故障管理、統計分析、基礎數據管理等功能，同時為運維人員提供運維APP，充電用戶提供充電小程序。

3.4安科瑞充電樁云平臺系統功能

3.4.1智能化大屏

智能化大屏展示站點分布情況，對設備狀態、設備使用率、充電次數、充電時長、充電金額、充電度數、充電樁故障等進行統計顯示，同時可查看每個站點的站點信息、充電樁列表、充電記錄、收益、能耗、故障記錄等。統一管理小區充電樁，查看設備使用率，合理分配資源。

3.4.2實時監控

實時監視充電設施運行狀況，主要包括充電樁運行狀態、回路狀態、充電過程中的充電電量、充電電壓電流，充電樁告警信息等。

3.4.3交易管理

平臺管理人員可管理充電用戶賬戶，對其進行賬戶進行充值、退款、凍結、注銷等操作，可查看小區用戶每日的充電交易詳細信息。

3.4.4故障管理

設備自動上報故障信息，平臺管理人員可通過平臺查看故障信息并進行派發處理，同時運維人員可通過運維APP收取故障推送，運維人員在運維工作完成后將結果上報。充電用戶也可通過充電小程序反饋現場問題。

3.4.5統計分析

通過系統平臺，從充電站點、充電設施、、充電時間、充電方式等不同角度，查詢充電交易統計信息、能耗統計信息等。

3.4.6基礎數據管理

在系統平臺建立運營商戶，運營商可建立和管理其運營所需站點和充電設施，維護充電設施信息、價格策略、折扣、優惠活動，同時可管理在線卡用戶充值、凍結和解綁。

3.4.7運維APP

面向運維人員使用，可以對站點和充電樁進行管理、能夠進行故障閉環處理、查詢流量卡使用情況、查詢充電\充值情況，進行遠程參數設置，同時可接收故障推送

3.4.8充電小程序

面向充電用戶使用，可查看附近空閑設備，主要包含掃碼充電、賬戶充值，充電卡綁定、交易查詢、故障申訴等功能。

3.5系統硬件配置

4結論與展望

數據驅動的內涵之一是數據決定方法，根據能夠獲取的數據尋找適宜的方法。本文提出的排名變差算法以充電樁交易流水數據為前提條件，在一定程度上能夠識別充電樁計量可信度的傳播范圍。需要強調的是，由于交易記錄包含個人隱私，保管人在提交交易流水數據之前將個人信息進行編碼處理。無論互聯網還是樁車網絡，節點的排名都主要由節點間連接強度決定。互聯網由于建立連接的代價低，其排名可以很好地反映網頁的質量。在樁車網絡中，決定連接強度的因素眾多，因而排名本身并不足以反映計量特性，受控計量變量引起的排名變差則具有大得多的參考價值。網絡排名變差算法中，排名變差原理是實質性的，而評分算法是非實質性的，可以有多種選擇，是否存在更適宜的評分算法有待進一步研究。