【技术实现步骤摘要】
一种基于数据分析的充电桩早期故障自主运维研判方法
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[0001]本专利技术涉及电动汽车充电
，尤其涉及一种基于数据分析的充电桩早期故障自主运维研判方法。
技术介绍
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[0002][0003]当前电动汽车充电桩的运维，一方面依赖于人工线下巡视，人工检查维护充电桩具有良好的运行环境，人工验证桩体器件运行状况，发现缺陷时及时维修；另一方面是在充电桩发生严重故障、完全不能充电时进行报障维修。人工巡视工作量大、周期长、成本高，导致充电桩环境和设备缺陷难以快速发现排除，有可能造成缺陷扩大化加重损害和损失。而充电桩严重故障不能充电时，往往维修时间和成本都比较大，影响充电站运营和效益。
技术实现思路
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[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于数据分析的充电桩早期故障自主运维研判方法，实现根据充电桩的运行数据和历史数据，在故障早期自动研判出其不健康运行状态，推动充电设施运维从“被动运维”向“自主运维”转变。
[0005]本专利技术由如下技术方案实施：一种基于数据分析的充电桩早期故障自主运维研判方法，包括以下步...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于数据分析的充电桩早期故障自主运维研判方法，其特征在于，包括以下步骤：收集对充电站运行的节假日、气象、温度的公共数据以及充电桩的运行数据和信息；所述充电桩的运行数据和信息包括：充电桩运行状态、车辆电池荷电状态SOC、车辆电池需求电压、车辆电池需求电流、车辆电池估算剩余充电时间、充电电压、充电电流、累计充电时长、累计充电电量、中止充电原因、环境温度、桩运行温度；按日/月/年为统计周期，对每个充电桩的通信在线率Rcom、一次充电成功率Rchg、累计充电时长Tchg、累计充电电量Echg进行统计计算，得出计算结果；实时对车辆电池需求与充电桩输出差异进行计算，形成电压需求差Ud、电流需求差Id、功率需求满足率Rpow、时间需求差Td、运行温度差Dd的数据；并按日/月/年为统计周期，对每个充电桩的电压需求差Ud、电流需求差Id、时间需求差Td、运行温度差Dd、功率需求满足率Rpow进行统计计算，得出计算结果；当所述计算结果偏差超标达到预警条件，则形成偏差预警记录，并以短信或系统通知的方式通知到运维人员。2.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的充电桩早期故障自主运维研判方法，其特征在于，所述按日/月/年为统计周期，对每个充电桩的通信在线率Rcom、一次充电成功率Rchg、累计充电时长Tchg、累计充电电量Echg进行统计计算，得出计算结果，具体为：从同一充电站内所有充电桩每日的通信在线率Rcom_D、一次充电成功率Rchg_D、累计充电时长Tchg_D日统计数据中，取出当日最大值Rcom_Dmax、Rchg_Dmax、Tchg_Dmax，用本充电站中任一充电桩P的日统计数据与日统计数据最大值进行横向比较计算，形成以下三项横向日偏差数据：DX_Rcom(P)_D＝Rcom_Dmax
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Rcom(P)_D；DX_Rchg(P)_D＝Rchg_Dmax
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Rchg(P)_D；DX_Tchg(P)_D＝Tchg_Dmax
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Tchg(P)_D；从同一充电站内相同额定参数充电桩每日的充电量Echg_D日统计数据中，取出当日最大值Echg_Dmax，用本充电站中相同额定参数充电桩P的日统计数据与日统计数据最大值进行横向比较计算，形成以下一项横向日偏差数据：DX_Echg(P)_D＝Echg_Dmax
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Echg(P)_D；对上述四项横向日偏差超标的充电桩分别进行横向日偏差超标记录以及最近ND_X日内横向日偏差超标次数累加，若某充电桩最近ND_X日内横向日偏差超标次数累加值越限，则形成横向日偏差预警记录，并以短信或系统通知的方式通知到运维人员，其中ND_X取值范围为1～30日；从同一充电站内所有充电桩每月的通信在线率Rcom_M、一次充电成功率Rchg_M、累计充电时长Tchg_M月统计数据中，取出当月最大值Rcom_Mmax、Rchg_Mmax、Tchg_Mmax，用本充电站中任一充电桩P的月统计数据与月统计数据最大值进行横向比较计算，形成以下三项横向月偏差数据：DX_Rcom(P)_M＝Rcom_Mmax
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Rcom(P)_M；DX_Rchg(P)_M＝Rchg_Mmax
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Rchg(P)_M；DX_Tchg(P)_M＝Tchg_Mmax
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Tchg(P)_M；
从同一充电站内相同额定参数充电桩每月的充电量Echg_M月统计数据中，取出当月最大值Echg_Mmax，用本充电站中相同额定参数充电桩P的月统计数据与月统计数据最大值进行横向比较计算，形成以下一项横向月偏差数据：DX_Echg(P)_M＝Echg_Mmax
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Echg(P)_M；对上述四项横向月偏差超标的充电桩分别进行横向月偏差超标记录以及最近NM_X月内横向月偏差超标次数累加，若某充电桩最近NM_X月内横向月偏差超标次数累加值越限，则形成横向月偏差预警记录，并以短信或系统通知的方式通知到运维人员，其中NM_X取值范围为1～12月；从同一充电站内所有充电桩每年的通信在线率Rcom_Y、一次充电成功率Rchg_Y、累计充电时长Tchg_Y年统计数据中，取出当年最大值Rcom_Ymax、Rchg_Ymax、Tchg_Ymax，用本充电站中任一充电桩P的年统计数据与年统计数据最大值进行横向比较计算，形成以下三项横向年偏差数据：DX_Rcom(P)_Y＝Rcom_Ymax
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Rcom(P)_Y；DX_Rchg(P)_Y＝Rchg_Ymax
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Rchg(P)_Y；DX_Tchg(P)_Y＝Tchg_Ymax
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Tchg(P)_Y；从同一充电站内相同额定参数充电桩每年的充电量Echg_Y年统计数据中，取出当年最大值Echg_Ymax，用本充电站中相同额定参数充电桩P的年统计数据与年统计数据最大值进行横向比较计算，形成以下一项横向年偏差数据：DX_Echg(P)_Y＝Echg_Ymax
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Echg(P)_Y；对上述四项横向年偏差超标的充电桩分别进行横向年偏差超标记录以及最近NY_X年内横向年偏差超标次数累加，若某充电桩最近NY_X年内横向年偏差超标次数累加值越限，则形成横向年偏差预警记录，并以短信或系统通知的方式通知到运维人员，其中NY_X取值范围为1～6年。3.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的充电桩早期故障自主运维研判方法，其特征在于，还包括：从同一充电桩P的日统计历史数据Rcom(P)_D、Rchg(P)_D中，取出上月度日统计数据中历史最大值Rcom(P)_Dmax_M、Rchg(P)_Dmax_M，用本充电桩本月每日日期D的日统计数据与上月度日统计数据中历史最大值进行纵向比较计算，形成以下两项纵向日偏差数据：若Rcom(P)_Dmax_M≤Rcom(P)_D，则：DY_Rcom(P)_D＝0；否则：DY_Rcom(P)_D＝Rcom(P)_Dmax_M
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Rcom(P)_D；若Rchg(P)_Dmax_M≤Rchg(P)_D，则：DY_Rchg(P)_D＝0；否则：DY_Rchg(P)_D＝Rchg(P)_Dmax_M
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Rchg(P)_D；对上述两项纵向日偏差超标的充电桩分别进行纵向日偏差超标记录，若最近ND_Y天内纵向日偏差数据趋势总体变大，则形成纵向日偏差预警记录，并以短信或系统通知的方式通知到运维人员，其中ND_Y取值范围为5～30日；从同一充电桩P的月统计历史数据Rcom(P)_M、Rchg(P)_M中，取出上年度月统计数据中历史最大值Rcom(P)_Mmax_Y、Rchg(P)_Mmax_Y，用本充电桩本年每月月度M的月统计数据与上年度月统计数据中历史最大值进行纵向比较计算，形成以下两项纵向月偏差数据：若Rcom(P)_Mmax_Y≤Rcom(P)_M，则：DY_Rcom(P)_M＝0；
否则：DY_Rcom(P)_M＝Rcom(P)_Mmax_Y
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Rcom(P)_M；若Rchg(P)_Mmax_Y≤Rchg(P)_M，则：DY_Rchg(P)_M＝0；否则：DY_Rchg(P)_M＝Rchg(P)_Mmax_Y
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Rchg(P)_M；对上述两项纵向月偏差超标的充电桩分别进行纵向月偏差超标记录，若最近NM_Y月内纵向月偏差数据趋势总体变大，则形成纵向月偏差预警记录，并以短信或系统通知的方式通知到运维人员，其中NM_Y取值范围为2～12月；从同一充电桩P的日统计历史数据Tchg(P)_D、Echg(P)_D中，按每周七天形成周统计数据Tchg_W1～7(P)、Echg_W1～7(P)，再以周统计数据结合节假日、气象、温度等因子FN，分别形成不同因子FN下的周统计数据最大值Tchg_W1～7(P)_FNmax、Echg_W1～7(P)_FNmax，用本充电桩本周每日日期Wn的日统计数据，按日期Wn的节假日、气象、温度等因子FN，与对应的周统计数据最大值进行纵向比较计算，形成以下纵向周偏差数据：若Tchg_Wn(P)_FNmax≤Tchg_Wn(P)，则：DY_Tchg_Wn(P)＝0；否则：DY_Tchg_Wn(P)＝Tchg_Wn(P)_Mmax_Y
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Tchg_Wn(P)；若Ec...
【专利技术属性】
技术研发人员：苗伟，曹传喜，高承其，吕秀英，邹贵彬，魏光村，刘益青，李伟硕，
申请(专利权)人：滕州市市政工程管理服务中心，
类型：发明
国别省市：
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