【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及充电桩，尤其是涉及一种基于自编码和随机森林的充电桩故障识别方法及设备。
技术介绍
1、充电桩的可靠性和稳定性对电动车的运行至关重要。故障识别和异常检测是确保其可靠性和稳定性的关键。目前，大多数充电桩的故障识别和异常检测方法依赖于经验规则或者传统的统计学方法。例如，当检测到的电压或电流超出预定的阈值时，系统会判断出现故障。这种方法简单易行，但准确性和鲁棒性较差，不能有效处理复杂和未知的故障模式。
2、另外一些方法使用了机器学习技术来进行故障识别和异常检测。这些方法通常需要先进行特征提取，然后使用分类器如支持向量机(svm)、决策树(decision tree)等进行故障识别。虽然这种方法可以处理更复杂的故障模式，但特征提取通常需要大量的领域知识和人工努力，无法自动适应数据的变化。
3、在处理时序数据时，常用的是循环神经网络(rnn)和其变种，例如长短期记忆网络(lstm)。这类模型能够处理时间序列数据，且可以自动学习特征。但这类模型的复杂性较高，需要大量的数据来训练，并且对于数据的预处理、模型的参数选...
【技术保护点】
1.一种基于自编码和随机森林的充电桩故障识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于自编码和随机森林的充电桩故障识别方法，其特征在于，所述充电桩相关数据包括运行数据、充电使用数据、设备数据、环境数据和/或地理位置数据。
3.根据权利要求1所述的基于自编码和随机森林的充电桩故障识别方法，其特征在于，所述预处理包括数据清洗和数据归一化。
4.根据权利要求1所述的基于自编码和随机森林的充电桩故障识别方法，其特征在于，所述自编码器训练时，通过最小化重构损失函数实现自编码器中参数的迭代更新。
5.根据权利要求...
【技术特征摘要】
1.一种基于自编码和随机森林的充电桩故障识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于自编码和随机森林的充电桩故障识别方法，其特征在于，所述充电桩相关数据包括运行数据、充电使用数据、设备数据、环境数据和/或地理位置数据。
3.根据权利要求1所述的基于自编码和随机森林的充电桩故障识别方法，其特征在于，所述预处理包括数据清洗和数据归一化。
4.根据权利要求1所述的基于自编码和随机森林的充电桩故障识别方法，其特征在于，所述自编码器训练时，通过最小化重构损失函数实现自编码器中参数的迭代更新。
5.根据权利要求4所述的基于自编码和随机森林的充电桩故障识别方法，其特征在于，所述通过反向传播算法和梯度下降法进行所述重构损失函数的最小化。
6.根据权利要求1所述的基于自编码和随机森林的充电桩...
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