一种电动汽车充电桩故障预测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种电动汽车充电桩故障预测方法及系统，涉及电动汽车充电桩的故障预测领域，方法包括：收集充电桩故障数据，进行数据清洗、事件序列化和标签生成；通过数据可视化分析故障数据的分布、特征及状态，挖掘新特征；根据可视化分析结果确定关键特征，构建模型输入数据；基于输入数据构建预测模型，训练并保存模型；测试保存的模型，进行可视化输出以检验其可靠性和实用性；本发明专利技术通过收集和分析充电桩故障数据，能够揭示充电桩故障的内在规律和特征，提高故障预测的准确性和鲁棒性。结合先进的数据分析和深度学习技术，为充电桩运维管理提供科学依据，有效降低故障风险，提升充电桩的整体运行效率和安全性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电动汽车充电桩的故障预测领域，尤其涉及一种电动汽车充电桩故障预测方法及系统。

技术介绍

1、随着电动汽车产业的迅猛发展，充电设施作为确保其正常运行的关键基础设施，数量和规模均呈现出快速增长的态势。然而，伴随着充电桩的大量部署与使用，故障率也日益显现，成为影响电动汽车正常充电和交通运行效率的重要因素。充电桩故障可能源于环境因素，如极端天气、长期磨损等，也可能由于操作失误或维护不当等人为因素导致。如果这些故障不能得到及时且有效的识别和处理，不仅会影响充电系统的整体运行效率，还可能对使用者的财产安全和人身安全构成威胁。

2、传统的充电桩故障预测方法通常依赖于固定的模式或规则，这种方法虽然简单易行，但往往难以真实反映充电桩在实际运行过程中的复杂性和多变性。此外，由于缺乏足够的真实故障数据支持，传统的故障预测方法往往难以达到理想的预测效果。这种情况下，电动汽车充电桩故障预测的准确性和鲁棒性成为一个亟待解决的问题。

技术实现思路

1、鉴于上述存在的问题，提出了本专利技术。p>

2、因此，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种电动汽车充电桩故障预测方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的电动汽车充电桩故障预测方法，其特征在于，所述获取充电桩运行中的故障数据包括：

3.如权利要求2所述的电动汽车充电桩故障预测方法，其特征在于，所述对获取的故障数据进行预处理包括：

4.如权利要求3所述的电动汽车充电桩故障预测方法，其特征在于，所述对预处理过后的故障数据进行分析，得到故障数据在不同维度的分布、特征以及故障状态，并进一步挖掘新特征包括：

5.如权利要求4所述的电动汽车充电桩故障预测方法，其特征在于，所述基于可视化分析的结果，确定故障数据的关键特征，构建模...

【技术特征摘要】

1.一种电动汽车充电桩故障预测方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的电动汽车充电桩故障预测方法，其特征在于，所述获取充电桩运行中的故障数据包括：

3.如权利要求2所述的电动汽车充电桩故障预测方法，其特征在于，所述对获取的故障数据进行预处理包括：

4.如权利要求3所述的电动汽车充电桩故障预测方法，其特征在于，所述对预处理过后的故障数据进行分析，得到故障数据在不同维度的分布、特征以及故障状态，并进一步挖掘新特征包括：

5.如权利要求4所述的电动汽车充电桩故障预测方法，其特征在于，所述基于可视化分析的结果，确定故障数...

【专利技术属性】
技术研发人员：周宇，吕朋朋，陆洋，刘涅煊，肖庆华，陆宇洋，张勤，黄泓叶，韦宣，
申请(专利权)人：国电南瑞科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：