车-桩-云协同下的充电设备超差计量方法OA

针对电动汽车充电设备在复杂环境下面临的非线性计量误差显著、超差响应率低的问题,提出一种融合神经常微分方程(ODE)与车-桩-云协同数据的超差计量动态建模方法。基于车端、桩端及云端协同数据,构建充电环境拓扑,分析台区能量关系,预测充电设备计量误差,建立电压误差矩阵和计量不确定度,将其输入神经ODE模型,并设计损失函数进行动态误差修正。实验结果表明,所提模型对充电设备计量误差的预测相对误差波动控制在±1%以内,超差计量误差响应率均达95%以上,且在低温、常温及高温环境下平均绝对误差最大值仅为0.0014,显著优于对比方法。该研究有效提升了充电设备计量精度与可靠性,为高精度计量与智能运维提供了新思路。