本发明专利技术公开了一种充电桩的智能管理方法，属于充电桩技术领域，所述方法包括：按照时间顺序获取充电桩的历史运行数据及对应的历史环境数据、历史运维数据；基于充电桩的历史运行数据及对应的历史环境数据、历史运维数据进行充电桩健康状态评估；获取充电桩的实时运行数据和实时环境数据；将充电桩健康状态评估结果、实时运行数据和实时环境数据输入预训练的故障预测模型进行故障风险预测；根据故障风险预测结果对充电桩进行管理与维护。结合充电桩健康状态评估结果、实时运行数据和实时环境数据对充电桩进行故障风险预测，实现故障风险的超前预测，为充电桩的日常管理与维护提供可靠依据。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于充电桩，具体涉及一种充电桩的智能管理方法。
技术介绍
1、随着电动汽车的普及和充电基础设施的建设，充电桩的管理变得越来越重要。传统的充电桩管理方式需要人工巡检和维护，效率低下且容易出现漏检漏修的情况。而智能管理方法则能够通过物联网技术、大数据分析、人工智能等手段实现对充电桩的实时监控和智能化管理，提高管理效率和服务质量。因此，充电桩的智能管理方法是未来充电基础设施建设和运营管理的重要发展方向。
2、目前，充电桩的智能管理一般包括远程监控充电桩的运行状态、实时诊断故障并及时报警、分析用户充电行为并优化充电策略等功能，为充电桩的安全运行和用户的充电体验提供保障。然而充电桩充电过程中的一旦出现故障可能会带来火灾等安全隐患，仅仅进行实时故障诊断与报警往往来不及阻止安全隐患的发生。而且现有技术的故障诊断一般只考虑了充电桩的实时监测数据，并未考虑到充电桩设备当前的健康状态以及环境因素等对故障发生概率的影响。
3、因此，需要一种新的充电桩的智能管理方法，以预测充电桩的维护需求并提前进行维护，降低安全风险。
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【技术保护点】
1.一种充电桩的智能管理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的充电桩的智能管理方法，其特征在于，所述历史运行数据包括充电总次数、每次充电的充电时间和充电量、充电功率、充电电流、充电桩内部温度；
3.根据权利要求2所述的充电桩的智能管理方法，其特征在于，所述根据与充电桩健康状态评估相关的数据确定评价指标，采用层次分析法建立充电桩健康状态评价体系具体包括：
4.根据权利要求1所述的充电桩的智能管理方法，其特征在于，所述根据当前迭代次数和最大迭代次数构造鱼鹰个体的体力衰减函数的公式为：
5.根据权利要求4所述的充电桩的智能管理...
【技术特征摘要】
1.一种充电桩的智能管理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的充电桩的智能管理方法，其特征在于，所述历史运行数据包括充电总次数、每次充电的充电时间和充电量、充电功率、充电电流、充电桩内部温度；
3.根据权利要求2所述的充电桩的智能管理方法，其特征在于，所述根据与充电桩健康状态评估相关的数据确定评价指标，采用层次分析法建立充电桩健康状态评价体系具体包括：
4.根据权利要求1所述的充...
【专利技术属性】
技术研发人员：李洪涛，陈国庆，蒋涛，朱志鹏，龚苏，
申请(专利权)人：长峡数字能源科技湖北有限公司，
类型：发明
国别省市：
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