【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息，尤其涉及一种基于人工智能的充电桩安全性检测方法。
技术介绍
1、充电桩在户外环境下长期工作，面临着高低温、湿热、盐雾、沙尘等多种恶劣环境的考验。这些环境因素可能导致充电桩绝缘性能下降，增加漏电和短路的风险，威胁使用安全。目前，针对充电桩绝缘性能的测试方法主要局限于单一环境条件下的测试，如高温、低温或湿热测试，无法全面评估充电桩在实际使用环境中的绝缘性能表现。此外，现有测试方法缺乏对充电桩使用场景的考虑，测试工况与实际工况存在差异，测试结果难以反映充电桩的真实绝缘水平。同时，绝缘性能测试数据的分析和可视化手段较为单一，不利于直观全面地评估充电桩的环境适应性。因此，亟需建立一套综合考虑多种环境因素、贴近实际使用场景、智能化的充电桩绝缘性能环境适应性测试体系，以提升测试结果的准确性、全面性和可解释性，为充电桩的安全可靠运行提供可靠依据。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种基于人工智能的充电桩安全性检测方法，主要包括：
2、根据充电桩的使用场景，采用机器学习算法...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的充电桩安全性检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据充电桩的使用场景，采用机器学习算法自动生成多种极端环境下的测试工况，获取包括高低温、湿热、盐雾、沙尘、振动中的至少一种的环境参数，并将其作为复合环境试验箱的控制参数，包括:
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过复合环境试验箱模拟充电桩在不同环境条件下的工作状态，在环境循环过程中，采用高压介电测试仪对充电桩的绝缘强度进行测试，通过局部放电检测仪检测绝缘缺陷引起的局部放电信号，包括:
4.根据权利要求1...
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的充电桩安全性检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据充电桩的使用场景，采用机器学习算法自动生成多种极端环境下的测试工况，获取包括高低温、湿热、盐雾、沙尘、振动中的至少一种的环境参数，并将其作为复合环境试验箱的控制参数，包括:
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过复合环境试验箱模拟充电桩在不同环境条件下的工作状态，在环境循环过程中，采用高压介电测试仪对充电桩的绝缘强度进行测试，通过局部放电检测仪检测绝缘缺陷引起的局部放电信号，包括:
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据高压介电测试和局部放电检测的结果，采用支持向量机算法建立绝缘性能与环境参数之...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙学明，朱建华，陈显顾，朱智勇，班小鹏，曹建彪，
申请(专利权)人：深检集团东莞质量技术服务有限公司，
类型：发明
国别省市：
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