一种共享充电桩的智能推荐方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种共享充电桩的智能推荐方法及系统，具体涉及充电桩推荐技术领域，用于解决现有的无法根据充电桩的实际状态选择最佳的充电桩进行充电的问题；包括数据处理模块以及与数据处理模块通讯连接的信息采集模块

【技术实现步骤摘要】
一种共享充电桩的智能推荐方法及系统


[0001]本专利技术涉及充电桩推荐
，更具体地说，本专利技术涉及一种共享充电桩的智能推荐方法及系统
。

技术介绍

[0002]随着新能源汽车市场的快速发展，共享充电桩的投入也日渐增多；共享充电桩在使用一段时间后，特别是相当多的共享充电桩是在露天场景下，随着时间的增加和周边环境的变化，共享充电桩对新能源汽车充电时会存在安全隐患；在车主操控新能源汽车到充电站点对新能源汽车进行充电时，通常是根据个人主观判断选择充电桩，无法根据充电桩的实际状态
(
例如根据上次充电时的充电状态以及历史的充电桩的充电状态
)
选择最佳的充电桩进行充电，而且也不利于管理者对充电桩的安全管理
。
[0003]为了解决上述问题，现提供一种技术方案
。

技术实现思路

[0004]为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术的实施例提供一种共享充电桩的智能推荐方法及系统以解决上述
技术介绍
中提出的问题
。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0006]一种共享充电桩的智能推荐方法，包括如下步骤：
[0007]步骤
S1
：采集充电故障信息，根据充电故障信息计算电路故障评估值，设定电路故障评估值临界阈值，当电路故障评估值大于电路故障评估值临界阈值，生成禁止充电信号；当电路故障评估值小于等于电路故障评估值临界阈值，发出继续评估信号；
[0008]步骤
S2
：在发出继续评估信号后，采集充电状态信息，根据充电故障信息和充电状态信息计算充电桩周期评估系数；
[0009]步骤
S3
：结合历史信息计算推荐评价值，通过根据充电桩周期评估系数与充电桩周期评估系数临界阈值的比较以及推荐评价值与推荐评价值阈值的比较，生成不同的信号供车主选择充电桩
。
[0010]在一个优选的实施方式中，在步骤
S1
中，充电故障信息通过电路故障评估值体现；
[0011]充电周期内，采集充电控制模块的故障次数；计算在充电桩的一个充电周期内的故障紧密度：计算每相邻两个发生故障的时间点的时间差，设定时间差阈值，计算在充电桩的一个充电周期内，每相邻两个发生故障的时间点的时间差大于时间差阈值的次数，故障紧密度为每相邻两个发生故障的时间点的时间差大于时间差阈值的次数与充电桩的一个充电周期的比值；
[0012]电路故障评估值为
Gp
＝
(gc*jm)/T2；其中，
Gp
为电路故障评估值，
gc
为故障次数，
jm
为故障紧密度，
T
为充电桩的一个充电周期
。
[0013]在一个优选的实施方式中，设定电路故障评估值临界阈值，获取充电桩最近一次的一个充电周期的电路故障评估值，当电路故障评估值大于电路故障评估值临界阈值，生
成禁止充电信号；当电路故障评估值小于等于电路故障评估值临界阈值，发出继续评估信号
。
[0014]在一个优选的实施方式中，在步骤
S2
中，在发出继续评估信号后，采集充电状态信息，充电状态信息包括充电效率
、
散热评估值以及电压波动率；
[0015]散热评估值的获取逻辑为：
[0016]温度超出比：获取充电桩的一个充电周期内所有监测到的温度值，
n
为监测到的温度值的个数，设定内部温度阈值，温度超出比为温度值大于内部温度阈值的温度值的个数与
n
的比值；
[0017]风扇散热比：在温度值大于内部温度阈值时，计算风扇转速小于预设转速的个数，风扇散热比为风扇转速小于预设转速的个数与温度值大于内部温度阈值的温度值的个数的比值；
[0018]散热评估值计算公式为：其中
Sp
为散热评估值，
fg
为风扇转速小于预设转速的个数
。
[0019]在一个优选的实施方式中，将电路故障评估值
、
充电效率
、
散热评估值以及电压波动率通过归一化处理，计算充电桩周期评估系数，其表达式为：
[0020][0021]其中，
CZ
为充电桩周期评估系数，
cx
为充电效率，
dv
为电压波动率；
α
1、
α
2、
α
3、
α4分别为电路故障评估值
、
充电效率
、
散热评估值以及电压波动率的预设比例系数，且
α
1、
α
2、
α
3、
α4均大于
0。
[0022]在一个优选的实施方式中，在步骤
S3
中，设定充电桩周期评估系数临界阈值，当充电桩最近一次的充电桩周期评估系数大于充电桩周期评估系数临界阈值，生成一级不推荐信号；
[0023]当充电桩周期评估系数小于等于充电桩周期评估系数临界阈值，计算推荐评价值；当推荐评价值大于推荐评价值阈值，生成二级不推荐信号；当推荐评价值小于等于推荐评价值阈值，生成推荐信号；
[0024]对于生成推荐信号的充电桩，计算充电站点没有进行充电任务的充电桩的推荐评价值，根据推荐评价值的数值大小，对充电桩从小到大依次按顺序进行排列
。
[0025]在一个优选的实施方式中，推荐评价值获取逻辑为：获取最近
k
个的充电周期所对应的充电桩周期评估系数，计算
k
个充电周期的充电桩周期评估系数的平均值，计算
k
个充电周期中，生成不推荐信号的个数，将
k
个充电周期中生成不推荐信号的个数标记为
u
，推荐评价值即为
(pq*u)/k
；
[0026]pq
为
k
个充电周期的充电桩周期评估系数的平均值
。
[0027]在一个优选的实施方式中，一种共享充电桩的智能推荐系统，包括数据处理模块以及与数据处理模块通讯连接的信息采集模块
、
故障判断模块以及推荐生成模块；
[0028]信息采集模块采集充电故障信息，将充电故障信息发送至数据处理模块，数据处理模块计算电路故障评估值；
[0029]故障判断模块通过设定电路故障评估值临界阈值，将电路故障评估值与电路故障
评估值临界阈值比较：当电路故障评估值大于电路故障评估值临界阈值，生成禁止充电信号；当电路故障评估值小于等于电路故障评估值临界阈值，发出继续评估信号；
[0030]在发出继续评估信号后，信息采集模块采集充电状态信息，将充电故障信息和充电状态信息发送至数据处理模块，数据处理模块计算充电桩周期评估系数；
[0031]推荐生成模块结合历史信息计算推荐评价值本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种共享充电桩的智能推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤
S1
：采集充电故障信息，根据充电故障信息计算电路故障评估值，设定电路故障评估值临界阈值，当电路故障评估值大于电路故障评估值临界阈值，生成禁止充电信号；当电路故障评估值小于等于电路故障评估值临界阈值，发出继续评估信号；步骤
S2
：在发出继续评估信号后，采集充电状态信息，根据充电故障信息和充电状态信息计算充电桩周期评估系数；步骤
S3
：结合历史信息计算推荐评价值，通过根据充电桩周期评估系数与充电桩周期评估系数临界阈值的比较以及推荐评价值与推荐评价值阈值的比较，生成不同的信号供车主选择充电桩
。2.
根据权利要求1所述的一种共享充电桩的智能推荐方法，其特征在于：在步骤
S1
中，充电故障信息通过电路故障评估值体现；充电周期内，采集充电控制模块的故障次数；计算在充电桩的一个充电周期内的故障紧密度：计算每相邻两个发生故障的时间点的时间差，设定时间差阈值，计算在充电桩的一个充电周期内，每相邻两个发生故障的时间点的时间差大于时间差阈值的次数，故障紧密度为每相邻两个发生故障的时间点的时间差大于时间差阈值的次数与充电桩的一个充电周期的比值；电路故障评估值为
Gp
＝
gc*jm/T2；其中，
Gp
为电路故障评估值，
gc
为故障次数，
jm
为故障紧密度，
T
为充电桩的一个充电周期
。3.
根据权利要求2所述的一种共享充电桩的智能推荐方法，其特征在于：设定电路故障评估值临界阈值，获取充电桩最近一次的一个充电周期的电路故障评估值，当电路故障评估值大于电路故障评估值临界阈值，生成禁止充电信号；当电路故障评估值小于等于电路故障评估值临界阈值，发出继续评估信号
。4.
根据权利要求3所述的一种共享充电桩的智能推荐方法，其特征在于：在步骤
S2
中，在发出继续评估信号后，采集充电状态信息，充电状态信息包括充电效率
、
散热评估值以及电压波动率；散热评估值的获取逻辑为：温度超出比：获取充电桩的一个充电周期内所有监测到的温度值，
n
为监测到的温度值的个数，设定内部温度阈值，温度超出比为温度值大于内部温度阈值的温度值的个数与
n
的比值；风扇散热比：在温度值大于内部温度阈值时，计算风扇转速小于预设转速的个数，风扇散热比为风扇转速小于预设转速的个数与温度值大于内部温度阈值的温度值的个数的比值；散热评估值计算公式为：其中
Sp
为散热评估值，
fg
为风扇转速小于预设转速的个数
。5.
根据权利要求4所述的一种共享充电桩的智能推荐方法，其特征在于：将电路故障评估值
、
充电效率
、
散...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪婧，荣升格，强俊，王勇，王坤，李鸿宇，韩兴，
申请(专利权)人：安徽工程大学，
类型：发明
国别省市：