【技术实现步骤摘要】
充电桩故障检测方法及终端设备
本专利技术属于充电桩检测
，尤其涉及一种充电桩故障检测方法及终端设备。
技术介绍
充电桩类似于加油站里面的加油机，可以固定在地面或墙壁，安装于公共建筑和居民小区停车场或充电站内，可以根据不同的电压等级为各种型号的电动汽车充电。充电桩的输入端与交流电网直接连接，输出端都装有充电插头用于为电动汽车充电。但是，充电桩在使用过程中，故障频繁发生，当发生故障时，充电桩的显示屏操作界面只显示故障提示，用户不能再进行操作，导致无法充电，需要技术人员到现场进行操作，无法自行恢复为正常状态，降低了充电桩的快充服务质量，耗费了人力物力，无法满足用户对充电桩的使用要求。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种充电桩故障检测方法及终端设备，以解决现有技术中的充电桩需要技术人员到现场进行操作，无法自行恢复为正常状态，降低了充电桩的快充服务质量，耗费了人力物力的问题。本专利技术实施例的第一方面提供了一种充电桩故障检测方法，包括：根据充电桩故障检测及修复模型确定样本库中的运行状态对应的故障类型理论结果，其中，所述充电桩故障检测及修复模型根据神经网络建...
【技术保护点】
1.一种充电桩故障检测方法，其特征在于，包括：根据充电桩故障检测及修复模型确定样本库中的运行状态对应的故障类型理论结果，其中，所述充电桩故障检测及修复模型根据神经网络建立，所述样本库根据充电桩的运行状态建立；若所述故障类型理论结果与所述样本库中的充电桩运行状态对应的故障类型真实结果一致，则根据所述充电桩故障检测及修复模型确定所述充电桩的运行状态对应的故障修复理论方案；若所述故障修复理论方案与所述样本库中的充电桩运行状态对应的故障修复真实方案一致，则根据所述充电桩故障检测及修复模型确定待测充电桩的故障类型及修复方案。
【技术特征摘要】
1.一种充电桩故障检测方法，其特征在于，包括：根据充电桩故障检测及修复模型确定样本库中的运行状态对应的故障类型理论结果，其中，所述充电桩故障检测及修复模型根据神经网络建立，所述样本库根据充电桩的运行状态建立；若所述故障类型理论结果与所述样本库中的充电桩运行状态对应的故障类型真实结果一致，则根据所述充电桩故障检测及修复模型确定所述充电桩的运行状态对应的故障修复理论方案；若所述故障修复理论方案与所述样本库中的充电桩运行状态对应的故障修复真实方案一致，则根据所述充电桩故障检测及修复模型确定待测充电桩的故障类型及修复方案。2.如权利要求1所述的充电桩故障检测方法，其特征在于，还包括：若所述故障类型理论结果与所述样本库中的充电桩运行状态对应的故障类型真实结果不一致，则根据预存的梯度下降法、所述故障类型真实结果和所述神经网络，调整所述充电桩故障检测及修复模型，并将调整后的充电桩故障检测及修复模型作为新的充电桩故障检测及修复模型，重新执行所述根据充电桩故障检测及修复模型确定样本库中的运行状态对应的故障类型理论结果的步骤。3.如权利要求1所述的充电桩故障检测方法，其特征在于，所述样本库根据充电桩的运行状态建立包括：监控充电桩的运行状态；若判定所述运行状态对应的充电桩不能正常使用，确定所述运行状态对应的充电桩故障，并标记所述运行状态为故障状态；若判定所述运行状态对应的充电桩能正常使用，标记所述运行状态为正常状态；根据所述运行状态和所述运行状态的标记结果建立样本库。4.如权利要求1所述的充电桩故障检测方法，其特征在于，所述根据充电桩故障检测及修复模型确定样本库中的运行状态对应的故障类型理论结果包括：根据充电桩故障检测及修复模型获取样本库中的运行状态的一维时间序列信号；根据预存的标准卷积神经网络，将所述一维时间序列信号映射成多维时间序列信号；根据预存的深度神经网络从所述多维时间序列信号中提取运行状态的故障类型特征；将所述故障类型特征转换成一维故障类型特征，并从所述一维故障类型特征中提取特征形成终特征；将所述终特征转换为所述运行状态对应的故障类型理论结果。5.如权利要求4所述的充电桩故障检测方法，其特征在于，所述根据预存的深度神经网络从所述多维时间序列信号中提取运行状态的故障类型特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋文乐，韩学，赵玮，张晓宇，李欢，代会荣，王正平，边少辉，刘翔宇，崔增坤，代淑贞，王文章，关国安，宋桂贤，孙静，
申请(专利权)人：国网河北省电力有限公司沧州供电分公司，国网河北省电力有限公司，国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：河北,13
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