本申请公开了一种新能源设备识别方法、装置及介质，其中该方法通过包含有历史充电报文和对应的历史设备型号数据的多组历史数据集作为训练样本输入至分类学习模型中训练以得到型号识别模型，在获取到实际充电报文的情况下，通过型号识别模型对实际充电报文进行识别从而输出实际设备型号数据。由此可见，应用于本申请的技术方案，通过新能源设备的实际充电报文即可识别出该设备的型号，并且，由于历史充电报文是来自电动汽车真实的充电过程，所以数据来源可靠，能够提高识别结果的准确性，此外，无需借助VIN，故适用于充电报文不包含VIN的电动汽车，应用范围更广。最后，本技术方案不涉及硬件结构的改进，有效降低了改造成本。有效降低了改造成本。有效降低了改造成本。
【技术实现步骤摘要】
一种新能源设备识别方法、装置及介质
[0001]本申请涉及数据处理
，特别是涉及一种新能源设备识别方法、装置及介质。
技术介绍
[0002]本申请中提到的新能源设备为通过电池提供动能的设备，例如，使用电池的汽车，下文中称之为电动汽车。
[0003]在多种场景下，需要用到电动汽车的型号，例如，在电动汽车在充电过程中，为了能够提供适用于当前车辆的输入电信号，例如电流、电压等需要识别出当前车辆的型号。
[0004]由此可见，如何识别新能源设备的型号是本领域技术人员亟待解决的问题。
技术实现思路
[0005]本申请的目的是提供一种新能源设备识别方法，用于识别新能源设备的型号。此外，本申请的目的还提供一种新能源设备识别装置及介质。
[0006]为解决上述技术问题，本申请提供一种新能源设备识别方法，包括：
[0007]获取多组历史数据集，各所述历史数据集包括历史充电报文和对应的历史设备型号数据；
[0008]获得型号识别模型，所述型号识别模型是通过将所述多组历史数据集作为训练样本于分类学习模型中训练获得；
[0009]获取实际充电报文；
[0010]输出实际设备型号数据，所述实际设备型号数据是由所述型号识别模型根据所述实际充电报文获得。
[0011]优选地，所述历史充电报文具有N个历史充电报文数据，所述实际充电报文具有M个实际充电报文数据，M≤N，所述历史充电报文中存在M个历史充电报文数据与所述实际充电报文中的M个实际充电报文数据相对应。/>[0012]优选地，所述获取多组历史数据集包括：
[0013]获取多单历史充电订单；
[0014]在多单所述历史充电订单中筛选出包含有VIN的目标历史充电订单以从所述目标历史充电订单中获取所述历史数据集。
[0015]优选地，所述实际充电报文为多条，所述输出实际设备型号数据的步骤还包括：
[0016]分别获取多条所述实际充电报文在所述分类学习模型中对应的实际设备型号数据；
[0017]从多个所述实际设备型号数据中选择出现频率最高的所述实际设备型号数据作为最终的所述实际设备型号数据。
[0018]优选地，所述分类学习模型的种类至少为两种，所述分别获取多条所述实际充电报文在所述分类学习模型中对应的实际设备型号数据包括：分别获取多条所述实际充电报
文在所述分类学习模型中对应的实际设备型号数据。
[0019]优选地，所述分类学习模型为C50决策树模型。
[0020]优选地，所述历史充电报文数据包括需求电压、单体电池最低电压、单体电池的最低温度、单体电池最高电压、单体电池的最高温度、需求电流、实际电压、实际电流。
[0021]为解决上述技术问题，本申请提供一种新能源设备识别装置，包括：
[0022]第一获取模块，用于获取多组历史数据集，各所述历史数据集包括历史充电报文和对应的历史设备型号数据；
[0023]训练模块，用于获得型号识别模型，所述型号识别模型是通过将所述多组历史数据集作为训练样本于分类学习模型中训练获得；
[0024]第二获取模块，用于获取实际充电报文；
[0025]输出模块，用于输出实际设备型号数据，所述实际设备型号数据是由所述型号识别模型根据所述实际充电报文获得。
[0026]为解决上述技术问题，本申请提供一种新能源设备识别装置，包括存储器，用于存储计算机程序；
[0027]处理器，用于执行所述计算机程序时实现如所述的新能源设备识别方法的步骤。
[0028]为解决上述技术问题，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如所述的新能源设备识别方法的步骤。
[0029]本申请所提供的新能源设备识别方法，通过包含有历史充电报文和对应的历史设备型号数据的多组历史数据集作为训练样本输入至分类学习模型中训练以得到型号识别模型，在获取到实际充电报文的情况下，通过型号识别模型对实际充电报文进行识别从而输出实际设备型号数据。由此可见，应用于本申请的技术方案，通过新能源设备的实际充电报文即可识别出该设备的型号，并且，由于历史充电报文是来自电动汽车真实的充电过程，所以数据来源可靠，能够提高识别结果的准确性，此外，无需借助VIN，故适用于充电报文不包含VIN的电动汽车，应用范围更广。最后，本技术方案不涉及硬件结构的改进，有效降低了改造成本。
[0030]此外，本申请所提供的新能源设备识别装置及介质与上述方法对应，效果同上。
附图说明
[0031]为了更清楚地说明本申请实施例，下面将对实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0032]图1为本申请实施例提供的一种电动汽车的充电管理系统的结构图；
[0033]图2为本申请实施例提供的一种新能源设备识别方法的流程图；
[0034]图3为本申请实施例提供的一种Gini指数分布图；
[0035]图4为本申请实施例提供的一种新能源设备识别装置的结构图；
[0036]图5为本申请实施例提供的另一种新能源设备识别装置的结构图。
具体实施方式
[0037]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下，所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护范围。
[0038]本申请的核心是提供一种新能源设备识别方法、装置及介质。
[0039]本申请所提出的新能源设备可以为电动汽车或其它电动设备，下文中以电动汽车为例说明。本申请所提出的新能源设备识别方法可以应用于充电云平台，也可以应用于充电设备。充电云平台与充电设备通信连接，用于统一管理多个充电设备。通常情况下，充电云平台由多台计算机相互协作实现相应的功能。充电设备通常有两种硬件组成方式，一种是充电机和充电终端一体设置，体积较大，常见于高速服务区等快速充电的场景，另一种是充电机和充电终端分体设置，一台充电机可以与多台充电终端通信连接，用于统一管理多台充电终端。由于充电机和充电终端分体设置，故充电终端体积较小，直接与电动汽车进行数据交互，功能较为简单，通常是将获取的车辆数据发送至对应的充电机，由充电机完成较复杂的数据运算，再将运算结果返回至充电终端。图1为本申请实施例提供的一种电动汽车的充电管理系统的结构图。如图1所示，充电管理系统包括充电云平台1，与充电云平台1通信连接的多个充电设备2，充电设备2获取到电动汽车的相关数据，例如，充电报文，将充电报文发送至充电云平台1，由充电云平台1依据型号识别模型识别出车辆型号，将车辆型号发送至充电设备2。需要说明的是，图1仅仅是一种具体的应用场本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种新能源设备识别方法，其特征在于，包括：获取多组历史数据集，各所述历史数据集包括历史充电报文和对应的历史设备型号数据；获得型号识别模型，所述型号识别模型是通过将所述多组历史数据集作为训练样本于分类学习模型中训练获得；获取实际充电报文；输出实际设备型号数据，所述实际设备型号数据是由所述型号识别模型根据所述实际充电报文获得。2.根据权利要求1所述的新能源设备识别方法，其特征在于，所述历史充电报文具有N个历史充电报文数据，所述实际充电报文具有M个实际充电报文数据，M≤N，所述历史充电报文中存在M个历史充电报文数据与所述实际充电报文中的M个实际充电报文数据相对应。3.根据权利要求1所述的新能源设备识别方法，其特征在于，所述获取多组历史数据集包括：获取多单历史充电订单；在多单所述历史充电订单中筛选出包含有VIN的目标历史充电订单以从所述目标历史充电订单中获取所述历史数据集。4.根据权利要求1至3任意一项所述的新能源设备识别方法，其特征在于，所述实际充电报文为多条，所述输出实际设备型号数据的步骤还包括：分别获取多条所述实际充电报文在所述分类学习模型中对应的实际设备型号数据；从多个所述实际设备型号数据中选择出现频率最高的所述实际设备型号数据作为最终的所述实际设备型号数据。5.根据权利要求4所述的新能源设备识别方法，其特征在于，所述分类学习模型的种类至少为两种，所述分别获取多条...
【专利技术属性】
技术研发人员：项宝庆，黄伟，鞠强，朱诗严，
申请(专利权)人：青岛特来电大数据有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。