【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能充电网络管理和新能源汽车支持系统，尤其涉及一种新能源汽车充电站监控系统。
技术介绍
1、智能充电网络管理和新能源汽车支持系统是一个专注于优化新能源汽车的充电过程和基础设施的
这个领域涵盖了一系列技术，包括但不限于智能充电站设计、能源管理系统、数据分析和预测、远程监控和控制技术。其核心目标是实现高效、可靠且经济的充电解决方案，以支持新能源汽车的广泛使用和普及。
2、一种新能源汽车充电站监控系统是一个专为新能源汽车充电站设计的监控解决方案。它通常包括用于实时监控充电站运行的硬件和软件，如充电桩的状态监控、能耗监控、安全监测等，主要目的是提高充电站的运行效率和可靠性，确保充电过程的安全，以及提供用户友好的服务体验。通过监控系统，可以实时监控充电过程，确保充电效率和安全性，同时快速识别和响应任何充电设施的故障或安全隐患，并且收集和分析充电数据，以优化充电站的管理和运营，达到增强用户体验的功能。
3、现有的新能源汽车充电站监控系统在能源管理方面，缺乏高效的负荷预测和策略优化能力，导致电网负担过重和能源浪费。安全性方面，传统系统不具备高级的故障预测和异常检测能力，增加系统运行风险。在定价策略方面，现有系统无法根据实时的电网和用户需求动态调整价格，导致价格不公平或市场反应不足。充电调度的效率和精确度不足，导致用户体验不佳和资源利用不充分。数据采集和处理分析的能力有限，影响了整体系统的优化和决策制定。最后，用户界面的不足导致用户难以理解和操作系统，影响用户满意度。
技
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种新能源汽车充电站监控系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种新能源汽车充电站监控系统包括能源管理模块、安全预警模块、定价优化模块、充电调度模块、数据采集模块、数据处理分析模块和用户界面模块；
3、所述能源管理模块基于电力需求和电网负荷数据，采用卷积神经网络和长短期记忆网络进行负荷预测，结合蒙特卡罗树搜索进行策略优化，生成优化充电策略；
4、所述安全预警模块基于设备状态和环境监测数据，应用支持向量机和决策树建立故障预测模型，使用孤立森林算法进行异常检测，生成安全预警信息；
5、所述定价优化模块基于优化充电策略和用户数据，采用arima模型进行需求预测，结合q学习对充电定价进行调整，生成动态充电价格；
6、所述充电调度模块基于优化充电策略和动态充电价格，运用线性规划和遗传算法进行充电调度，生成优化后充电调度；
7、所述数据采集模块基于传感器，集成设备状态和用户行为数据，生成实时采集数据；
8、所述数据处理分析模块基于实时采集数据，配合贝叶斯网络进行关联分析，生成关联性分析结果；
9、所述用户界面模块基于优化充电策略、安全预警信息、动态充电价格、优化后充电调度和关联性分析结果，结合反向传播神经网络，生成用户友好操作界面。
10、作为本专利技术的进一步方案，所述优化充电策略具体为根据预测负荷、用户需求动态调整充电计划，所述安全预警信息具体为故障异常行为实时警报，所述动态充电价格具体为根据电网负荷、用户需求动态调整充电费率，所述优化后充电调度包括充电顺序、时间，所述实时采集数据包括设备运行状态、环境参数、用户充电行为，所述用户友好操作界面包括充电状态显示、预警信息提示、动态价格展示、充电调度展示。
11、作为本专利技术的进一步方案，所述能源管理模块包括负荷预测子模块、策略优化子模块、充电决策子模块；
12、所述安全预警模块包括故障预测子模块、异常检测子模块、预警生成子模块；
13、所述定价优化模块包括充电需求预测子模块、定价策略优化子模块、定价决策子模块；
14、所述充电调度模块包括调度需求预测子模块、调度策略优化子模块、调度决策子模块；
15、所述数据采集模块包括设备状态采集子模块、环境数据采集子模块、用户行为采集整合子模块；
16、所述数据处理分析模块包括数据整合子模块、数据预处理子模块、数据关联性分析子模块；
17、所述用户界面模块包括策略展示子模块、预警展示子模块、价格展示子模块、调度展示子模块。
18、作为本专利技术的进一步方案，所述负荷预测子模块基于电力需求和电网负荷数据，采用卷积神经网络和长短期记忆网络，进行电力负荷预测，生成电力负荷预测结果；
19、所述策略优化子模块基于电力负荷预测结果，采用蒙特卡罗树搜索，进行充电策略优化，生成初步优化充电策略结果；
20、所述充电决策子模块基于初步优化充电策略结果，进行充电决策，生成优化充电策略。
21、作为本专利技术的进一步方案，所述故障预测子模块基于设备状态和环境监测数据，采用支持向量机和决策树，进行故障预测，生成故障预测结果；
22、所述异常检测子模块基于故障预测结果，采用孤立森林算法，进行异常检测，生成异常检测结果；
23、所述预警生成子模块基于异常检测结果，生成安全预警信息。
24、作为本专利技术的进一步方案，所述充电需求预测子模块基于优化充电策略和用户数据，采用自回归积分滑动平均模型，进行充电需求预测，生成充电需求预测结果；
25、所述定价策略优化子模块基于充电需求预测结果，采用q学习进行充电定价调整，生成定价策略优化结果；
26、所述定价决策子模块基于定价策略优化结果，进行充电定价决策，生成动态充电价格。
27、作为本专利技术的进一步方案，所述调度需求预测子模块基于优化充电策略和动态充电价格，进行充电调度需求预测，生成调度需求预测结果；
28、所述调度策略优化子模块基于调度需求预测结果，采用线性规划和遗传算法，进行充电调度优化，生成调度策略优化结果；
29、所述调度决策子模块基于调度策略优化结果，进行充电调度决策，生成优化后充电调度。
30、作为本专利技术的进一步方案，所述设备状态采集子模块基于传感器，进行设备实时状态数据收集，生成设备状态采集数据；
31、所述环境数据采集子模块基于传感器，进行环境数据收集，生成环境数据采集结果；
32、所述用户行为采集整合子模块基于传感器，进行用户行为数据收集，结合设备状态采集数据、环境数据采集结果，生成实时采集数据。
33、作为本专利技术的进一步方案，所述数据整合子模块基于实时采集数据，进行数据整合，生成数据整合结果；
34、所述数据预处理子模块基于数据整合结果，进行数据清洗、格式化处理，生成数据预处理结果；
35、所述数据关联性分析子模块基于数据预处理结果，采用贝叶斯网络进行数据关联性分析，生成关联性分析结果。
36、作为本专利技术的进一步方案，所述策略展示子模块基于优化充电策略，采用反向传播神经网络，生成策略可视化界面；
37、所述预警展示子模本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种新能源汽车充电站监控系统，其特征在于：所述新能源汽车充电站监控系统包括能源管理模块、安全预警模块、定价优化模块、充电调度模块、数据采集模块、数据处理分析模块和用户界面模块；
2.根据权利要求1所述的新能源汽车充电站监控系统，其特征在于：所述优化充电策略具体为根据预测负荷、用户需求动态调整充电计划，所述安全预警信息具体为故障异常行为实时警报，所述动态充电价格具体为根据电网负荷、用户需求动态调整充电费率，所述优化后充电调度包括充电顺序、时间，所述实时采集数据包括设备运行状态、环境参数、用户充电行为，所述用户友好操作界面包括充电状态显示、预警信息提示、动态价格展示、充电调度展示。
3.根据权利要求1所述的新能源汽车充电站监控系统，其特征在于：所述能源管理模块包括负荷预测子模块、策略优化子模块、充电决策子模块；
4.根据权利要求1所述的新能源汽车充电站监控系统，其特征在于：
5.根据权利要求1所述的新能源汽车充电站监控系统，其特征在于：所述定价优化模块包括充电需求预测子模块、定价策略优化子模块、定价决策子模块；
6.根据
7.根据权利要求1所述的新能源汽车充电站监控系统，其特征在于：所述数据处理分析模块包括数据整合子模块、数据预处理子模块、数据关联性分析子模块；
8.根据权利要求1所述的新能源汽车充电站监控系统，其特征在于：所述用户界面模块包括策略展示子模块、预警展示子模块、价格展示子模块、调度展示子模块；
...【技术特征摘要】
1.一种新能源汽车充电站监控系统，其特征在于：所述新能源汽车充电站监控系统包括能源管理模块、安全预警模块、定价优化模块、充电调度模块、数据采集模块、数据处理分析模块和用户界面模块；
2.根据权利要求1所述的新能源汽车充电站监控系统，其特征在于：所述优化充电策略具体为根据预测负荷、用户需求动态调整充电计划，所述安全预警信息具体为故障异常行为实时警报，所述动态充电价格具体为根据电网负荷、用户需求动态调整充电费率，所述优化后充电调度包括充电顺序、时间，所述实时采集数据包括设备运行状态、环境参数、用户充电行为，所述用户友好操作界面包括充电状态显示、预警信息提示、动态价格展示、充电调度展示。
3.根据权利要求1所述的新能源汽车充电站监控系统，其特征在于：所述能源管理模块包括负荷预测子模块、策略优化子模...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐念登，
申请(专利权)人：广东领卓能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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