【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及能源管理，特别是一种无人值守的氢离子电池充电站。
技术介绍
1、随着全球对可再生能源和低碳经济的重视，电动汽车(ev)及其配套基础设施的发展成为各国能源政策的重要组成部分，氢离子电池作为新型储能装置，在能量密度、充电速度以及环境友好性等方面展现出显著优势，因此在电动汽车行业中得到广泛关注，与此同时，智能电网技术的进步为分布式能源管理提供了坚实的技术支撑，使得电力分配更加高效、灵活，然而，传统充电站大多依赖人工操作，这不仅增加了运营成本，而且难以满足日益增长的自动化需求和服务质量要求，近年来，无人值守充电站逐渐成为研究热点，它结合了物联网(iot)、大数据分析、机器学习等先进技术，旨在实现充电过程的完全自动化，提高充电效率的同时降低维护成本。
2、现有技术中，尽管已经存在一些无人值守充电解决方案，但在应对复杂多变的实际应用场景时表现出明显的局限性，传统的充电方式通常采用固定的充电算法，这种做法无法根据电池状态和外部环境动态调整充电策略，充电策略灵活性差，可能导致充电时间延长或电池寿命缩短的问题，数据质量和信息安全...
【技术保护点】
1.一种无人值守的氢离子电池充电站，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的无人值守的氢离子电池充电站，其特征在于：所述通过传感器监测电池状态参数及环境条件，收集多维度数据，具体步骤为，
3.如权利要求2所述的无人值守的氢离子电池充电站，其特征在于：所述将多维度数据传输至自动化运营平台进行清洗和特征提取，并训练自适应学习模型，具体步骤为，
4.如权利要求3所述的无人值守的氢离子电池充电站，其特征在于：所述基于训练后的自适应学习模型，根据实时环境变化自动调整预测参数，具体步骤为，
5.如权利要求4所述的无人值守的氢离子电...
【技术特征摘要】
1.一种无人值守的氢离子电池充电站，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的无人值守的氢离子电池充电站，其特征在于：所述通过传感器监测电池状态参数及环境条件，收集多维度数据，具体步骤为，
3.如权利要求2所述的无人值守的氢离子电池充电站，其特征在于：所述将多维度数据传输至自动化运营平台进行清洗和特征提取，并训练自适应学习模型，具体步骤为，
4.如权利要求3所述的无人值守的氢离子电池充电站，其特征在于：所述基于训练后的自适应学习模型，根据实时环境变化自动调整预测参数，具体步骤为，
5.如权利要求4所述的无人值守的氢离子电池充电站，其特征在于：所述根据充电需求预测结果，应用优化算法确定充电策略，具体步骤为，
6.如权利要求5所述的无人值守的氢离子电池充电站，其特征在于：所述选用差分进化算法求解充电策略s*...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐广胜，
申请(专利权)人：苏州质子能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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