充电桩可用状态检测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种充电桩可用状态检测方法、装置、设备以及存储介质。检测方法包括：获取车辆充电相关的车辆使用数据并对车辆使用数据进行预处理以得到待检测数据，根据训练好的检测模型对待检测数据进行检测，检测模型由车辆充电相关的历史使用数据训练得到，根据检测结果判断对应充电桩的状态。本申请实施方式的检测方法中，通过对车辆充电相关的车辆使用数据处理得到待检测数据，并由检测模型根据待检测数据实现对充电桩进行判断确认充电桩的可用状态，如此，能够准确有效地检测出不可用的充电桩，并且节省了运营维护成本。并且节省了运营维护成本。并且节省了运营维护成本。

【技术实现步骤摘要】
充电桩可用状态检测方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及机器学习领域，特别涉及一种充电桩可用状态检测方法、检测装置、检测设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目前，对于充电桩可用状态的发现，主要依赖于运营人员巡检以及充电桩自主上报。然而，通过运营人员巡检来发现充电桩可用状态，一方面运营成本较高，另一方面无法及时有效地发现充电桩的可用状态，时效性较差，而通过充电桩对故障自主上报，需要充电桩联网，存在由于充电桩无法联网而无法上报的情况，并且，对于一些故障或异常，充电桩无法自主地检测识别到。因此，如何及时有效地且成本低廉的发现充电桩的可用状态成了亟待解决的问题。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本申请提供一种充电桩可用状态检测方法、检测装置、检测设备及存储介质。
[0004]本申请的充电桩可用状态检测方法包括：
[0005]获取车辆充电相关的车辆使用数据并对所述车辆使用数据进行预处理以得到待检测数据；
[0006]根据训练好的检测模型对所述待检测数据进行检测，所述检测模型由所述车辆充电相关的历史使用数据训练得到；和
[0007]根据检测结果判断对应充电桩的状态。
[0008]在某些实施方式中，所述获取车辆充电相关的车辆使用数据并对所述车辆使用数据进行预处理以得到待检测数据包括：
[0009]获取所述历史使用数据并对所述历史使用数据进行预处理以得到训练数据；
[0010]根据机器学习算法建立概率模型，并利用所述训练数据对所述概率模型进行计算以得到训练好的所述检测模型。
[0011]在某些实施方式中，所述根据机器学习算法建立概率模型，并利用所述训练数据对所述概率模型进行计算以得到训练好的所述检测模型包括：
[0012]根据所述训练数据构建二叉树回归模型；
[0013]根据所述二叉树回归模型对所述训练数据进行预测得到预测值；
[0014]确定所述预测值与实际值的残差，并根据所述残差更新所述二叉树回归模型直到所述二叉树回归模型收敛。
[0015]在某些实施方式中，车辆使用数据包括：导航至所述充电桩的过程中，出发时车辆经纬度、行车速度、导航结束时车辆经纬度、目标充电站身份标识和经纬度；当用户充电过程中，车辆当前电量、充电的故障信号。
[0016]在某些实施方式中，所述获取车辆充电相关的车辆使用数据并对所述车辆使用数
据进行预处理以得到待检测数据包括：
[0017]对所述车辆使用数据进行筛选以剔除异常数据；
[0018]对所述车辆使用数据进行特征提取。
[0019]在某些实施方式中，对所述车辆使用数据进行特征提取包括：提取成功充电的次数、充电的度数、充电的时长、出现充电相关故障信号的车辆PV、UV等。
[0020]在某些实施方式中，所述检测方法还包括：
[0021]周期性获取预设时间内车辆充电相关的历史使用数据并对所述历史使用数据进行预处理以得到测试数据；
[0022]根据所述测试数据对所述检测模型进行训练和测试；
[0023]根据测试结果更新所述检测模型。
[0024]本申请的充电桩可用状态检测装置包括：
[0025]处理模块，所述处理模块可以用于获取车辆充电相关的车辆使用数据并对所述车辆使用数据进行预处理以得到待检测数据；
[0026]检测模块，所述获取模块可以用于根据训练好的检测模型对所述待检测数据进行检测，所述检测模型由所述车辆充电相关的历史使用数据训练得到；和
[0027]判断模块，所述判断模块可以用于根据检测结果判断对应充电桩的状态。
[0028]本申请的充电桩可用状态检测系统，还包括：
[0029]一个或多个处理器、存储器；和
[0030]一个或多个程序，其中所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被所述一个或多个处理器执行，所述程序包括用于执行上述任意一项所述的充电桩可用状态检测方法的指令。
[0031]本申请还提供了一种计算机程序的非易失性计算机可读存储介质，当所述计算机程序被一个或多个处理器执行时，使得所述处理器执行上述中任一项所述的充电桩可用状态检测方法。
[0032]本申请实施方式的充电桩可用状态检测方法、系统及存储介质中，通过对车辆充电相关的车辆使用数据处理得到待检测数据，并由检测模型根据待检测数据实现对充电桩进行判断确认充电桩是否故障，如此，能够准确有效地检测出故障充电桩，并且，节省了运营维护成本。
[0033]本申请的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
[0034]本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
[0035]图1是本申请某些实施方式的充电桩可用状态检测方法的流程示意图；
[0036]图2是本申请某些实施方式的充电桩可用状态检测装置的模块示意图；
[0037]图3是本申请某些实施方式的充电桩可用状态检测系统模块示意图；
[0038]图4是本申请某些实施方式的存储介质与处理器连接的模块示意图；
[0039]图5是本申请某些实施方式的充电桩可用状态检测方法的流程示意图；
[0040]图6是本申请某些实施方式的充电桩可用状态检测方法的流程示意图；
[0041]图7是本申请某些实施方式的充电桩可用状态检测方法的流程示意图；
[0042]图8是本申请某些实施方式的充电桩可用状态检测方法的流程示意图；
[0043]主要元件符号说明：
[0044]检测装置10、处理模块12、检测模块14、判断模块16、检测设备100、处理器20、存储器30、程序32、存储介质40、计算机程序42、通信模块50。
具体实施方式
[0045]下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。
[0046]随着电动汽车的普及，越来越多的停车场、加油站或服务区设立了充电桩，以方便电动汽车充电。目前，对于充电桩故障发现，主要依赖于运营人员巡检以及充电桩自主上报。然而，通过运营人员巡检来发现充电桩的故障，一方面由于需要运营人员定时地对每一台的充电桩进行检测，运营成本较高，另一方面，由于给充电桩进行检测时通常是对充电桩进行遍历检测，导致无法及时有效地发现故障，时效性较差，而通过充电桩对故障自主上报，需要充电桩联网，存在由于充电桩无法联网而无法上报的情况，并且，对于一些故障或异常，充电桩无法自主地检测识别到，此外，另外，充电桩所在的运营场所不对外开放、车位被油车占用等情况也经常导致充电桩无法使用，这依靠充电桩的数据上报也是发现不了的。因此，如何及时有效地且成本低廉的发现充电桩的可用状态本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种充电桩可用状态检测方法，其特征在于，包括：获取车辆充电相关的车辆使用数据并对所述车辆使用数据进行预处理以得到待检测数据；根据训练好的检测模型对所述待检测数据进行检测，所述检测模型由车辆充电相关的历史使用数据训练得到；和根据检测结果判断对应充电桩的状态。2.如权利要求1所述的充电桩可用状态检测方法，其特征在于，所述检测方法还包括：获取所述历史使用数据并对所述历史使用数据进行预处理以得到训练数据；根据机器学习算法建立概率模型，并利用所述训练数据对所述概率模型进行计算以得到训练好的所述检测模型。3.如权利要求2所述的充电桩可用状态检测方法，其特征在于，所述根据机器学习算法建立概率模型，并利用所述训练数据对所述概率模型进行计算以得到训练好的所述检测模型包括：根据所述训练数据构建二叉树回归模型；根据所述二叉树回归模型对所述训练数据进行预测得到预测值；确定所述预测值与实际值的残差，并根据所述残差更新所述二叉树回归模型直到所述二叉树回归模型收敛。4.如权利要求1所述的充电桩可用状态检测方法，其特征在于，车辆使用数据包括：导航至所述充电桩的过程中，出发时车辆经纬度、行车速度、导航结束时车辆经纬度、目标充电站身份标识和经纬度；当用户充电过程中，车辆当前电量、充电的故障信号。5.如权利要求4所述的充电桩可用状态检测方法，其特征在于，所述获取车辆充电相关的车辆使用数据并对所述车辆使用数据进行预处理以得到待检测数据包括：对所述车辆使用数据进行筛选以剔除异常数据；对所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢振宇，
申请(专利权)人：广州小鹏汽车科技有限公司，
类型：发明
国别省市：