The invention discloses a method for evaluating the state of a charging pile, which comprises: obtaining the working condition data of a plurality of charging piles arranged in different places at a preset time interval; intercepting the working condition data according to the sliding time window model to form a sample data matrix
【技术实现步骤摘要】
充电桩状态的评估方法
本专利技术是关于充电桩，特别是关于一种充电桩状态的评估方法。
技术介绍
随着电动汽车的使用量越来越大，对充电桩的需求也越来越高。因此，对充电桩运行状态检测变得尤为重要。目前，针对充电桩的检测通常包括充电桩进行实时的工况数据上报，平台服务端对工况数据进行采集，如果发现在预设时刻充电桩没有进行工况数据上报，或者通过其他方式判断设备离线，则将发现的异常告知运维检修管理应用，进而对专业维修人员下发巡检指令，通过人工勘察的方式，对发现的异常进行现场处理，并将检修结果反馈至线上平台。充电桩的故障主要包括以下几种：充电桩由于意外进水、异物进出和环境温度骤变等等原因出现不能继续充电的情况；充电过程中，充电器控制装置发生通讯超时，致使充电器停止充电的情况；充电过程中，充电器输出电压大于车辆允许充电总电压的情况；充电桩老化或长期处于非正常工作状态降低其性能。基于此，本申请的专利技术人发现，目前针对上述充电桩的故障以及检测，只能在故障发生后进行检修，并且需要配置大量专业的人力、物力，不仅运维成本高且效...
【技术保护点】
1.一种充电桩状态的评估方法，其特征在于，包括：/n在预设时间间隔，获取多个设置在不同地点的充电桩的工况数据；/n根据滑动时间窗口模型对所述工况数据进行截取，形成样本数据矩阵
【技术特征摘要】
1.一种充电桩状态的评估方法，其特征在于，包括：
在预设时间间隔，获取多个设置在不同地点的充电桩的工况数据；
根据滑动时间窗口模型对所述工况数据进行截取，形成样本数据矩阵
根据样本数据矩阵以及线性过程功率谱密度函数计算估计极限谱概率密度函数并将按时间顺序排列组成评估矩阵
根据t时刻对应的的列向量nt以及t-1时刻对应的的列向量nt-1计算评价指标，其中，t为当前采样时刻，t-1为上一采样时刻；
根据所述评价指标与预设的故障指标范围进行对比，判断充电桩的故障状态。
2.如权利要求1所述的评估方法，其特征在于，所述根据滑动时间窗口函数对所述工况数据进行截取，形成样本数据矩阵包括：
滑动时间窗口模型在时刻t对所述工况数据进行采集，得到样本数据矩阵其中，所述滑动时间窗口函数的宽度为Tw，所述样本数据矩阵包括：
3.如权利要求1所述的评估方法，其特征在于，所述形成样本数据矩阵之后，还包括：
通过一次差分的方式对样本数据矩阵进行预处理，形成差分矩阵其中，
计算随机矩阵在t时刻的协方差矩阵Sn。
4.如权利要求3所述的评估方法，其特征在于，所述计算随机矩阵在t时刻的协方差矩阵Sn之后，所述根据样本数据矩阵以及线性过程功率谱密度函数计算估计极限谱概率密度函数并将按时间顺序排列组成评估矩阵之前，还包括：
计算协方差矩阵Sn的特征值；
根据协方差...
【专利技术属性】
技术研发人员：师洋，潘雨，李涛，王建，
申请(专利权)人：北京智芯微电子科技有限公司，国网信息通信产业集团有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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