【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及充电桩故障诊断，更进一步地，涉及基于多源信息的改进分层gru网络的电动汽车充电桩功率模块故障预警，具体涉及一种电动汽车充电桩功率模块故障预警方法。
技术介绍
1、近年来，新能源电动汽车得到大力推广。作为充电汽车的基本配套设施，充电桩产业快速发展。然而，市面上的直流充电桩普遍存在协议不规范、充电不匹配等问题，导致无法正常充电，甚至发生充电安全事故。对此，国家相关部门出台了严格的标准，要求对直流充电桩的通信协议一致性和互操作性进行强制检测，测试逻辑复杂。因此，如何快速准确地完成直流充电桩故障状态预警成为一大难题。传统的人工检测方式效率低，且主观误差大，无法满足新标准的测试要求。因此，本专利技术提出了基于多源信息的改进分层gru网络的电动汽车充电桩功率模块故障预警方法，解决基于多类型充电桩故障信息的充电桩故障预警问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种电动汽车充电桩功率模块故障预警方法，基于充电桩运行过程中多类型电气特征信号，首先建立基于自回归移动平均模型的电气信号异常值检测方法，以剔除由于异常离群信号对状态预警造成的干扰，构建电动汽车充电桩功率模块故障预警方法。
2、为实现本专利技术的目的，本专利技术提供的技术方案如下：
3、一种电动汽车充电桩功率模块故障预警方法，包括如下步骤：
4、步骤1：采集处于正常状态、运行寿命周期后段以及临近报废状态的电动汽车充电桩功率模块输出的输出电流与需求电流的电流差值数据；
5、步
6、步骤3：分别针对各类型的电流差值数据、充电桩功率因数和充电桩功率模块能量实时效率，使用改进gru网络构建多对一型gru子网络，新构建一个改进gru网络，将多对一型gru子网络的计算结果作为输入传递给新构建的改进gru网络中，以构建一个改进多层gru网络；
7、步骤4：将预处理后的电流差值数据、充电桩功率因数和充电桩效率分为训练集数据和验证集数据，使用训练集数据对改进多层gru网络的权值参数wr、ur、br、wh、uh、bh以及和进行训练；
8、步骤5：将验证集数据输入到训练后的改进多层gru网络，对输出的训练结果进行验证，当误差小于预设阈值时，改进多层gru网络参数训练完成；
9、步骤6：利用训练完成的改进多层gru网络进行预警。
10、与现有技术相比，本专利技术利用经过预甄别处理的输出电流误差值训练改进gru，实现电动汽车充电桩功率模块故障预警。gru是由基于循环神经网络rnn的长短时记忆网络lstm改进而来，与传统rnn和lstm相比，gru在能够解决训练过程中梯度消失和爆炸问题的同时，省去了神经元状态计算环节以简化计算负担，提高针对电动汽车充电桩功率模块故障的预警速度，同时本专利技术提出的改进gru通过优化候选隐含状态的计算方法，进一步降低计算负载的同时提高gru对充电桩电流误差时序信号中故障特征的识别能力，提高预警能力。
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1.一种电动汽车充电桩功率模块故障预警方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种电动汽车充电桩功率模块故障预警方法，其特征在于，步骤1中，电流差值数据为充电桩输出电流和电动汽车电池管理系统需求的电流之间的差值。
3.根据权利要求1所述的一种电动汽车充电桩功率模块故障预警方法，其特征在于，步骤2，具体包括如下：
4.根据权利要求1所述的一种电动汽车充电桩功率模块故障预警方法，其特征在于，步骤3中，改进GRU网络的构建方法包括如下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种电动汽车充电桩功率模块故障预警方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种电动汽车充电桩功率模块故障预警方法，其特征在于，步骤1中，电流差值数据为充电桩输出电流和电动汽车电池管理系统需求的电流之间的差值。
【专利技术属性】
技术研发人员：梁彬，张卫欣，赵茜茹，刘伟东，张剑，何泽昊，李磊，王富卿，刘小琛，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：
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