一种充电桩健康状态预测分析方法技术

本发明专利技术提出了一种充电桩健康状态预测分析方法，涉及充电桩运维技术领域，包括：获取充电桩的监测数据，并构建充电桩全景数据库；对数据进行数据归一化和降维处理以得到数据源；建立充电桩健康状态评价模型，并将充电桩的历史数据输入该模型以得到充电桩的历史健康状态评分数据；获取充电桩的环境数据以计算充电桩的风险评分；基于充电桩的历史健康状态评分数据和风险评分计算充电桩的健康指标；通过充电桩的健康指标对充电桩的健康状态进行预测分析；本发明专利技术可以预测未来某一时间段的充电桩健康状态，为充电桩维修工作制定维修策略，并指导维修人员的维修工作，提高了充电桩利用率、维修工作的效率以及充电桩健康状态的预测准确度。准确度。准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种充电桩健康状态预测分析方法


[0001]本专利技术涉及充电桩运维
，具体而言，涉及一种充电桩健康状态预测分析方法。

技术介绍

[0002]电动汽车作为一种以电力为能源驱动的交通工具，相对于传统能源而言电力就是一种清洁能源。因此电动汽车在环保节能方面都比传统汽车更加的好、更加具有优势。电动汽车也如传统汽车一样，也需要进行驱动能源的补充，而电动汽车是需要通过补充电能，存储在电动汽车的蓄电池中，因此就需要相应的电能补充设备—充电桩。随着电动汽车的快速发展，充电设施开始在全球迅速建设和发展。2015年全球可用充电桩接口达到约145万个，而在2010年时仅约2万个。预计到2020年，全球可用公共慢速充电桩数量可达到约170万个，全球可用公共快速充电桩数量可达到约30万个。至2020年我国车桩比例达到接近1:1的合理水平，未来几年我国将实现充电设施建设的快速增长。
[0003]现有技术中新建的充电站普遍要求无人值班或少人值班，并且现有的充电站呈现出数量多、位置分散的特点，导致充电站的充电桩使用效率过低，运维成本过高。这就使得对于充电站的功能需要更加的自动化，更加的可靠，对其维护需要更加便捷，以降低运维成本并提高充电桩使用效率。目前，还缺乏对充电桩的健康状态进行分析和评价的方法来提高充电桩的利用率、充电桩的维修工作的效率以及充电桩健康状态的预测准确度。
[0004]基于此，本申请提出一种充电桩健康状态预测分析方法来解决上述问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种充电桩健康状态预测分析方法，其能够提高充电桩的利用率、充电桩的维修工作的效率以及充电桩健康状态的预测准确度。
[0006]本专利技术的技术方案为：
[0007]第一方面，本申请提供一种充电桩健康状态预测分析方法，其包括以下步骤：
[0008]S1、获取充电桩的监测数据，并构建充电桩的全景数据库；
[0009]S2、对全景数据库中的数据进行数据归一化和降维处理以得到数据源；
[0010]S3、基于数据源建立充电桩健康状态评价模型，并将充电桩的历史数据输入该模型以得到充电桩的历史健康状态评分数据；
[0011]S4、获取充电桩的环境数据以计算充电桩的风险评分；
[0012]S5、基于充电桩的历史健康状态评分数据和风险评分计算充电桩的健康指标；
[0013]S6、通过充电桩的健康指标对充电桩的健康状态进行预测分析以输出预测结果。
[0014]进一步地，步骤S1中，上述充电桩的监测数据包括充电桩的运行状态信息、电气信息、温湿度信息、开关量状态信息和计量信息。
[0015]进一步地，上述充电桩的运行状态信息包括当前状态、模块信息、是否连接车辆、直流输出接触器状态、充电桩充电枪座状态和充电接口电子锁状态；上述电气信息包括输
入电压、输入电流、输出电压、输出电流、充电导引电压和绝缘状态；上述温湿度信息包括充电桩各充电模块温度和充电枪温度；上述开关量状态信息包括关键继电器开关状态、急停、门控、输出接触器、放电接触器、辅助电源控制和电子锁反馈点；上述计量信息包括充电电量和充电时长。
[0016]进一步地，步骤S3中，上述充电桩健康状态评价模型设置有健康预测评分，该评分包括基础评分、健康度评分、不良工况评分和检修评分，模型的计算公式包括：
[0017]L＝B
×
R
×
E
×
F，
[0018]其中，L表示健康预测评分，取值范围为0～100，计算值为负数时取值为0，B表示基础评分，R表示健康度评分，E表示不良工况评分，F表示检修评分；
[0019]基础评分的计算公式包括：
[0020]B＝100
‑
Y，
[0021]其中，Y为运行年份；
[0022]不良工况评分的计算公式包括：
[0023]E＝E
i
×
E
x
×
E
y
×
100%，
[0024]其中，E
i
表示恶劣天气评分，E
x
表示温湿度评分，E
y
表示电气参数评分；
[0025]检修评分的计算公式包括：
[0026][0027]其中，N为设备总台数，n为发生故障的设备台数，f为故障程度。
[0028]进一步地，步骤S4中，上述风险评分包括关键时期评分、地理位置评分和外部事件评分，其计算过程包括：
[0029]S＝L(1
‑
T
x
‑
T
y
‑
T
z
)，
[0030]其中，S表示风险评分，L表示健康预测评分，T
x
表示关键时期评分，T
y
表示地理位置评分，T
z
表示外部事件评分。
[0031]进一步地，步骤S5还包括：对上述充电桩的历史健康状态评分数据进行状态离散化处理，其计算公式为：
[0032]P{x
n
＝j|x1＝i1，x2＝i2，
…
，x
n
‑1＝i
n
‑1}＝P{x
n
＝j|x
n
‑1＝i
n
‑1}，
[0033]其中，P表示转移概念，x表示充电桩状态，n表示时刻，i、j表示充电桩的状态集合S中的状态，x
n
表示充电桩在时刻n的状态，i
n
表示充电桩的状态集合S中状态i在时刻n的状态值。
[0034]进一步地，步骤S5中，上述充电桩的健康指标的计算公式包括：
[0035]M＝S/L，
[0036]其中，M表示充电桩的健康指标，S表示风险评分，L表示健康预测评分。
[0037]第二方面，本申请提供一种电子设备，其特征在于，包括：
[0038]存储器，用于存储一个或多个程序；
[0039]处理器；
[0040]当上述一个或多个程序被上述处理器执行时，实现如上述第一方面中任一项的一种充电桩健康状态预测分析方法。
[0041]第三方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面中任一项的一种充电桩健康状态预测分析方法。
[0042]相对于现有技术，本专利技术至少具有如下优点或有益效果：
[0043](1)本专利技术一种充电桩健康状态预测分析方法，通过获取充电桩的监测数据，建立充电桩健康状态评价模型，并将充电桩的历史数据输入该模型以得到充电桩的历史健康状态评分数据，从而可以预测未来某一时间段的充电桩健康状态，为充电桩维修工作制定维修策略，并指导维修人员的维修工作，以此提高充电桩利用率以及维修工作的效率；
[0044](2)本专利技术通过获取充电桩的环境数据，计算充电桩的风险本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种充电桩健康状态预测分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取充电桩的监测数据，并构建充电桩的全景数据库；S2、对全景数据库中的数据进行数据归一化和降维处理以得到数据源；S3、基于数据源建立充电桩健康状态评价模型，并将充电桩的历史数据输入该模型以得到充电桩的历史健康状态评分数据；S4、获取充电桩的环境数据以计算充电桩的风险评分；S5、基于充电桩的历史健康状态评分数据和风险评分计算充电桩的健康指标；S6、通过充电桩的健康指标对充电桩的健康状态进行预测分析以输出预测结果。2.如权利要求1所述的一种充电桩健康状态预测分析方法，其特征在于，步骤S1中，所述充电桩的监测数据包括充电桩的运行状态信息、电气信息、温湿度信息、开关量状态信息和计量信息。3.如权利要求2所述的一种充电桩健康状态预测分析方法，其特征在于，所述充电桩的运行状态信息包括当前状态、模块信息、是否连接车辆、直流输出接触器状态、充电桩充电枪座状态和充电接口电子锁状态；所述电气信息包括输入电压、输入电流、输出电压、输出电流、充电导引电压和绝缘状态；所述温湿度信息包括充电桩各充电模块温度和充电枪温度；所述开关量状态信息包括关键继电器开关状态、急停、门控、输出接触器、放电接触器、辅助电源控制和电子锁反馈点；所述计量信息包括充电电量和充电时长。4.如权利要求1所述的一种充电桩健康状态预测分析方法，其特征在于，步骤S3中，所述充电桩健康状态评价模型设置有健康预测评分，该评分包括基础评分、健康度评分、不良工况评分和检修评分，模型的计算公式包括：L＝B
×
R
×
E
×
F，其中，L表示健康预测评分，取值范围为0～100，计算值为负数时取值为0，B表示基础评分，R表示健康度评分，E表示不良工况评分，F表示检修评分；基础评分的计算公式包括：B＝100
‑
Y，其中，Y为运行年份；不良工况评分的计算公式包括：E＝E
i
×
E
x
×
E
y
×
100％，其中，E
i
表示恶劣天气评分，E
x
表示温湿度评分...

【专利技术属性】
技术研发人员：鹿安，于灵，罗浩，龚迎昆，蔡茜，熊得意，
申请(专利权)人：重庆市计量质量检测研究院，
类型：发明
国别省市：