目前所有的測試方法，在離線場景回放模塊具有以下局限性：

 

01 只能對其測試系統(tǒng)產(chǎn)生的歷史數(shù)據(jù)進行場景回放，對于其他充電機的數(shù)據(jù)不能智能支持；

 

02 軟件設(shè)計不夠合理，離線場景回放模塊固化在程序中，用戶無法編輯；

 

03 沒有離線回放過程參數(shù)編輯功能，用戶無法自定義修改回放過程；

 

04 回放流程不透明，無法顯示回放步驟及進度，沒有回放結(jié)果真實性判定。

 

這樣在很大程度上限制了電動汽車離線回放測試的全面性和真實性。

 

例如：用戶在進行充電過程中輸出電壓大于1.2倍的需求電壓案例回放時，如果不能顯示回放過程、回放結(jié)果真實性判定，則用戶無法直觀判斷車輛在升壓過程中的保護策略和性能；當(dāng)用戶需要修改回放時序邏輯、判斷更多回放結(jié)果時就會受到很大程度限制和不便。無法直觀快速的完成設(shè)備建模和數(shù)據(jù)分析。

 

車充場景重建

 

為克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，領(lǐng)充提供了一種電動汽車充電場景重建測試方法及系統(tǒng)，解決現(xiàn)有技術(shù)存在的無法直觀快速回放充電過程歷史數(shù)據(jù)、開放性不高、測試不全面、數(shù)據(jù)不完整、安全性不高等問題。

 

 

如圖所示，領(lǐng)充所提供的車充場景重建測試方法，包括以下實施步驟：

 

1、對已有的車充數(shù)據(jù)進行自定義編輯，生成車充場景的重建配置模型；

 

2、對重建配置模型中的車充數(shù)據(jù)進行識別、解析、轉(zhuǎn)換，生成動態(tài)鏈接庫文件，利用動態(tài)鏈接庫文件將車充數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為測試用例腳本；

 

3、將測試用例腳本加載到測試軟件中，運行測試軟件進行測試，執(zhí)行車充場景回放。

 

其中，配合車充場景重建功能的完善，領(lǐng)充推出了充電模型的配置工具--充電模型配置表，極大的加速了使用者編輯充電模型的效率。

 

在測試過程中，借助測試系統(tǒng)的軟硬件環(huán)境，極盡真實的還原車輛的充電工況，并借助測試系統(tǒng)對該工況進行分析和問題定位。

 

該測試方法及相應(yīng)工具的推出，可以有效的幫助車企和檢測機構(gòu)解決現(xiàn)有的一些技術(shù)難題：

 

有效的處理歷史充電數(shù)據(jù)

 

便于模擬不同廠家、不同充電工況的充電樁模擬平臺，對它們已有車輛充電案例數(shù)據(jù)進行加載回放。

 

有效的推進車輛充電測試工作

 

測試數(shù)據(jù)便于追蹤，執(zhí)行車充場景回放，便于全方位監(jiān)測車充場景重建過程；可以幫助電動汽車進行不同維度的充電檢測，提高電動汽車和現(xiàn)有市場充電設(shè)備的兼容性；便于根據(jù)電動汽車充電場景重建的效果分析，評價車充性能，有利于及時準(zhǔn)確地分析產(chǎn)品的不足和改進空間。

 

有效的應(yīng)對后服務(wù)市場困擾

 

利用車充場景重建功能，可以幫助車企解決售后端的車輛問題分析，實現(xiàn)快速定位，快速復(fù)現(xiàn)。

 

同時，通過不斷的完善充電模型，實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫的豐富性和完備性。幫助車企在實驗室完成充電路測的大部分功能，減輕車企路測的資金成本和時間成本！

 

未來，領(lǐng)充將持續(xù)優(yōu)化升級智能檢測技術(shù)，助力電動汽車充放電檢測的自動化和智能化，全力滿足市場需求，與合作伙伴共贏發(fā)展。