一种基于数字孪生的充电站监控方法及系统技术方案

本发明专利技术公开的一种基于数字孪生的充电站监控方法及系统，包括：构建包含充电站布局要素，停车位数据及状态要素，充电桩数据、运行状态及充电状态要素，电动车数据、位置状态及充电状态要素、站内火灾状态要素、站内水浸状态要素和环境状态要素的充电站全景数字孪生模型；获取充电站内监控设备获取的图像数据和外部环境数据；对图像数据进行识别，获得包含车辆类型、车辆排队等待时长、车辆充电逗留时长、车辆充电运行数据、充电设备状态、火灾及水浸识别数据的充电站运行时序数据；将充电站运行时序数据和外部环境时序数据与构建的充电站全景数字孪生模型进行关联融合，对充电站的服务能力进行预测。实现了对充电站服务能力的评价预测。价预测。价预测。

【技术实现步骤摘要】
一种基于数字孪生的充电站监控方法及系统


[0001]本专利技术涉及充电站监控
，尤其涉及一种基于数字孪生的充电站监控方法及系统。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
[0003]充电站是一个高压电源密集，充电接口众多，车桩交互频繁，人员往来复杂的综合性场所，充电站作为电动车的配套基础设施，其自身安全防护及服务水平直接影响电动车的推广应用。
[0004]但是目前的充电站在进行监控时，仅是对充电站的工作状态进行监控，并没有对充电站的服务进行评价。

技术实现思路

[0005]本专利技术为了解决上述问题，提出了一种基于数字孪生的充电站监控方法及系统，通过充电站内监控图像等多源孪生数字采集，构建数字孪生驱动的充电站监控数字孪生模型，并进行数据实时映射和分析，获得充电站内客户数量、车辆充电逗留时长和火灾及水浸识别结果，评价充电站服务能力，从而实现了通过充电站数字孪生模型对充电站运营活动进行监控。
[0006]为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0007]第一方面，提出了一种基于数字孪生的充电站监控方法，包括：
[0008]构建包含充电站布局要素，停车位数据及状态要素，充电桩数据、运行状态及充电状态要素，电动车数据、位置状态及充电状态要素、站内火灾状态要素、站内水浸状态要素和环境状态要素的充电站全景数字孪生模型；
[0009]获取充电站内监控设备获取的图像数据和外部环境数据；
[0010]对图像数据进行识别，获得包含车辆类型、车辆排队等待时长、车辆充电逗留时长、车辆充电运行数据、充电设备状态、火灾及水浸识别数据的充电站运行时序数据；
[0011]将充电站运行时序数据和外部环境时序数据与构建的充电站全景数字孪生模型进行关联融合，对充电站的服务能力进行预测。
[0012]进一步的，在对充电站进行监控时，根据车辆类型识别数据，获得充电站内电动车总数量，即充电站内客户数量；
[0013]通过充电站内客户数量、车辆充电逗留时长和火灾及水浸识别数据，判断是否超出预期充电站服务能力；
[0014]当超出充电服务能力或当外部环境信息超过设定阈值时，发出报警。
[0015]进一步的，从图像数据中识别火焰轮廓、火焰区域及火焰面积，结合外部环境信息，判断是否为火焰，获得火灾识别数据。
[0016]进一步的，获得车辆类型识别数据的过程为：
[0017]对图像数据进行识别，获得车牌颜色、车牌号码、车辆VIN号码和车辆标识；
[0018]当车牌颜色为绿色时，判定为电动车；当车牌颜色不是绿色时，判断车牌号码是否符合电动车车牌号码规则，当符合规则时，判定为电动车；当不符合规则时，判断车牌号码是否被存储，当验证已被存储时，判定为电动车；当没有被存储时，对车辆VIN号码进行识别，当识别结果为电动车时，该车辆为电动车，否则，不为电动车；当不符合电动车的VIN号码时，对车辆标识进行识别，当识别结果为电动车时，该车辆为电动车，否则，不为电动车。
[0019]进一步的，对图像数据进行识别，记录车辆进入充电站的时间和进入充电车位的时间，将进入充电车位的时间减去进入充电站的时间，获得车辆排队等待时长。
[0020]进一步的，获取的图像数据包括车辆图像、充电设备图像和站内图像；
[0021]对车辆图像进行识别，获得车辆类型、进场时间、离场时间和停车位置信息；
[0022]对站内图像进行识别，获得车辆排队等待时长、充电运行时长、火灾及水浸识别数据，车辆排队等待时长和充电运行时长之和为车辆充电逗留时长；
[0023]对充电设备图像进行识别，获得充电设备状态识别数据。
[0024]进一步的，当充电站内客户数量超出站内充电客户数量期待值时，判断超出预期充电站服务能力；
[0025]当车辆充电逗留时长超过期望充电逗留时长时，判断超出预期充电站服务能力。
[0026]第二方面，提出了一种基于数字孪生的充电站监控系统，包括：
[0027]边代感知层，用于获取充电站内监控设备获取的图像数据；
[0028]数字孪生层，用于构建包含充电站布局要素，停车位数据及状态要素，充电桩数据、运行状态及充电状态要素，电动车数据、位置状态及充电状态要素、站内火灾状态要素、站内水浸状态要素和环境状态要素的充电站全景数字孪生模型；
[0029]孪生应用层，用于对图像数据进行识别，获得包含车辆类型、车辆排队等待时长、车辆充电逗留时长、车辆充电运行数据、充电设备状态、火灾及水浸识别数据的充电站运行时序数据；将充电站运行时序数据与构建的充电站全景数字孪生模型进行关联融合，对充电站进行监控。
[0030]第三方面，提出了一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成一种基于数字孪生的充电站监控方法所述的步骤。
[0031]第四方面，提出了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成一种基于数字孪生的充电站监控方法所述的步骤。
[0032]与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：
[0033]1、本专利技术通过获取充电站内监控设备获取的图像数据和外部环境数据，并根据图像数据和外部环境数据，形成各充电站运行时序数据和外部环境时序数据，将各时序数据与构建的充电站全景数字孪生模型进行关联融合，对充电站内的各种状态进行更直观的显示，实现了对充电站的直观监控。
[0034]2、本专利技术在通过充电站全景数字孪生模型对充电站内各状态进行直观显示外，还通过获取的图像数据获得了充电站内客户数量、车辆充电逗留时长和火灾及水浸识别数据，并通过充电站内客户数量、车辆充电逗留时长和火灾及水浸识别数据，对充电站的服务
能力进行评价，提高了服务能力评价的准确性，并能在判定超出充电站的服务能力时进行报警。
[0035]3、本专利技术对图像数据进行识别，获取了车牌颜色、车牌号码、车辆VIN号码和车辆标识，并通过车牌颜色、车牌号码、车辆VIN号码和车辆标识逐步对车辆是否为电动车进行判断，减少了车辆的误判，提高了车辆类型识别的准确率。
[0036]本专利技术附加方面的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，或通过本专利技术的实践了解到。
附图说明
[0037]构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。
[0038]图1为实施例1公开方法流程图。
具体实施方式
[0039]下面结合附图与实施例对本专利技术作进一步说明。
[0040]应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属
的普通技术人员通常理解的相同含义。
[0041]需要本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数字孪生的充电站监控方法，其特征在于，包括：构建包含充电站布局要素，停车位数据及状态要素，充电桩数据、运行状态及充电状态要素，电动车数据、位置状态及充电状态要素、站内火灾状态要素、站内水浸状态要素和环境状态要素的充电站全景数字孪生模型；获取充电站内监控设备获取的图像数据和外部环境数据；对图像数据进行识别，获得包含车辆类型、车辆排队等待时长、车辆充电逗留时长、车辆充电运行数据、充电设备状态、火灾及水浸识别数据的充电站运行时序数据；将充电站运行时序数据和外部环境时序数据与构建的充电站全景数字孪生模型进行关联融合，对充电站的服务能力进行预测。2.如权利要求1所述的一种基于数字孪生的充电站监控方法，其特征在于，在对充电站的服务能力进行预测时，根据车辆类型识别数据，获得充电站内电动车总数量，即充电站内客户数量；通过充电站内客户数量、车辆充电逗留时长和火灾及水浸识别数据，判断是否超出预期充电站服务能力；当超出充电服务能力或当外部环境信息超过设定阈值时，发出报警。3.如权利要求1所述的一种基于数字孪生的充电站监控方法，其特征在于，当充电站内客户数量超出站内充电客户数量期待值时，判断超出预期充电站服务能力,站内充电客户数量期待值，根据单位时间内电动车充电客户数量和充电服务时长确定；当车辆充电逗留时长超过期望充电逗留时长时，判断超出预期充电站服务能力,期望充电逗留时长根据站内充电客户数量期待值与单位时间内电动车充电客户数量确定。4.如权利要求1所述的一种基于数字孪生的充电站监控方法，其特征在于，从图像数据中识别火焰轮廓、火焰区域及火焰面积，结合外部环境信息，判断是否为火焰，获得火灾识别数据。5.如权利要求1所述的一种基于数字孪生的充电站监控方法，其特征在于，获得车辆类型识别数据的过程为：对图像数据进行识别，获得车牌颜色、车牌号码、车辆VIN号码和车辆标识；当车牌颜色为绿色时，判定为电动车；当车牌颜色不是绿色时，判断车牌号码是否符合电动车车牌号码规则，当符合规则时，判定为电动车；当不符合规则时，判断车牌号码是否被存储，当验证已被存储时，判定为电动车；当没...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚燕冰，张宗慧，王磊，刘雷，刘曙光，严娜，王朋飞，位苏，高传站，
申请(专利权)人：山东鲁软数字科技有限公司智慧能源分公司，
类型：发明
国别省市：