一种基于大数据的充电桩监控系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于大数据的充电桩监控系统，具体涉及充电桩领域；是通过采集充电桩内置监测模块的反馈参数和负载参数，并经过归一化得到隐蔽系数，将隐蔽系数与预设的隐蔽阈值进行比较，生成潜伏信号或可观信号

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的充电桩监控系统


[0001]本专利技术涉及充电桩
，更具体地说，本专利技术涉及一种基于大数据的充电桩监控系统
。

技术介绍

[0002]随着新能源汽车的大量上市，作为配套设施，充电桩对新能源汽车的重要性在于为电动汽车提供充电服务，使得电动汽车能够方便地获取能源并延长行驶里程，推动电动汽车的普及和发展，没有充电桩的支持，电动汽车的使用范围将受到限制，用户可能会面临充电不便和里程焦虑等问题
。
因此，充电桩的建设和完善对于推动新能源汽车产业的发展至关重要
。
充电桩的充电状态直接影响汽车电池的使用寿命
。
在充电过程中，电池会经历充电
、
放电和休息等多个阶段，不同的充电状态对电池产生不同程度的影响
。
[0003]因此，对充电桩进行监控很有必要，以确保充电过程的安全性和稳定性，避免对电池造成损害
。
现有的充电桩通常通过内置的监测模块对充电过程进行监测，以确保充电的稳定性和安全性
。
然而，监测模块本身也存本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于大数据的充电桩监控系统，其特征在于，包括如下步骤：包括数据获取单元
、
构建模型单元
、
分析判断单元
、
总结分析单元；数据获取单元用于采集充电桩内置监测模块的反馈参数和负载参数，将反馈参数和负载参数发送至构建模型单元；构建模型单元用于将反馈参数和负载参数经过归一得到隐蔽系数，将隐蔽系数发送至分析判断单元；分析判断单元用于将隐蔽系数和隐蔽阈值进行比较，若隐蔽系数大于等于隐蔽阈值，生成潜伏信号，若隐蔽系数小于隐蔽阈值，生成可观信号；总结分析单元用于针对分析判断单元判断生成为可观信号，多次采集生成可观信号的监测模块的隐蔽系数，计算隐蔽系数的平均值和振荡值，将平均值
、
振动值和对应的平均阈值
、
振动阈值进行比较，根据比较结果生成一致信号
、
观察信号
。2.
根据权利要求1所述的一种基于大数据的充电桩监控系统，其特征在于：反馈参数包括心跳异常比，负载参数包括载能量指数
。3.
根据权利要求2所述的一种基于大数据的充电桩监控系统，其特征在于：心跳异常比的获取逻辑为：步骤
S11
：在单位时间内，心跳采集器采集监测模块的心跳信号数据，并统计心跳缺失的次数和总心跳次数，并计算心跳缺失率，计算公式为：心跳缺失率＝心跳缺失次数
/
总心跳次数；步骤
S12
：将心跳缺失率与事先设定的阈值进行比较，若心跳缺失率大于阈值，则将其标记为异常；步骤
S13
：当发现异常时，记录异常的时间戳
A
，然后在整个运行周期内继续监测心跳信号，当心跳信号恢复正常后，记录恢复的时间戳
B
；步骤
S14
：使用记录的异常间隔时间和正常间隔时间，正常间隔时间与异常间隔时间的比值，即心跳...

【专利技术属性】
技术研发人员：张艳，袁鸣，郭亮，袁博，
申请(专利权)人：河南中创高科新能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：