【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及故障预测，具体涉及基于多模型集成学习的充电设备故障预测系统。
技术介绍
1、随着设备使用规模的不断扩大和故障类型的多样化，现有的充电设备故障预测技术面临着显著挑战。传统的故障预测方法大多依赖于单一模型或基于经验的规则，通常在处理复杂的故障场景时存在预测准确性不足的问题。例如，这些方法在面对充电设备的不同故障类型（如电池故障、充电模块故障、线路问题等）时，往往无法同时进行高效识别，导致故障预测的漏报率高、误报率大。此外，由于环境因素、设备老化等因素的变化，传统模型往往缺乏良好的适应性和泛化能力，在不同设备、不同使用环境下的预测效果不稳定，难以满足现代充电设施对高效、精确、实时预警的需求。
技术实现思路
1、本申请提供基于多模型集成学习的充电设备故障预测系统，用于针对解决现有技术存在对充电设备故障预测准确性不足的技术问题。
2、鉴于上述问题，本申请提供了基于多模型集成学习的充电设备故障预测系统。
3、本申请提供了基于多模型集成学习的充电设备故障预测系统，所述系统包括：
4、分类器搭建模块，用于搭建设备属性分类器，基于所述设备属性分类器对目标充电设备进行属性分类，得到目标设备属性参数；任务列表构建模块，用于根据充电设备故障预测目标，构建故障预测任务列表，基于所述故障预测任务列表迁移学习获得设备故障任务模型集；分析模块，用于挖掘获取充电设备故障数据集，对所述充电设备故障数据集进行特征级联分析，得到n级设备故障数据图谱；匹配关联模块，用于根据
5、本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
6、本申请搭建设备属性分类器，基于所述设备属性分类器对目标充电设备进行属性分类，得到目标设备属性参数；根据充电设备故障预测目标，构建故障预测任务列表，基于所述故障预测任务列表迁移学习获得设备故障任务模型集；挖掘获取充电设备故障数据集，对所述充电设备故障数据集进行特征级联分析，得到n级设备故障数据图谱；根据所述目标设备属性参数和故障预测精度需求，与所述n级设备故障数据图谱匹配关联，获得设备关联故障数据集；基于所述设备关联故障数据集对所述设备故障任务模型集进行集成学习训练，构建设备故障集成预测模型，并通过所述设备故障集成预测模型对所述目标充电设备进行故障预测预警。本专利技术解决现有技术存在对充电设备故障预测准确性不足的技术问题，通过构建设备属性分类器对目标设备进行属性分类，利用故障预测任务列表和迁移学习获得设备故障任务模型集，并通过特征级联分析构建设备故障数据图谱，结合目标设备属性参数和故障预测精度需求，通过关联匹配获得设备关联故障数据集，最终通过集成学习构建设备故障集成预测模型，对充电设备进行故障预测与预警，达到提高对充电设备故障预测准确性的技术效果。
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1.基于多模型集成学习的充电设备故障预测系统，其特征在于，所述系统包括：
2.如权利要求1所述的基于多模型集成学习的充电设备故障预测系统，其特征在于，所述分类器搭建模块，用于：
3.如权利要求1所述的基于多模型集成学习的充电设备故障预测系统，其特征在于，所述任务列表构建模块，用于：
4.如权利要求1所述的基于多模型集成学习的充电设备故障预测系统，其特征在于，所述分析模块，用于：
5.如权利要求1所述的基于多模型集成学习的充电设备故障预测系统，其特征在于，所述匹配关联模块，用于：
6.如权利要求3所述的基于多模型集成学习的充电设备故障预测系统，其特征在于，所述预警模块，用于：
7.如权利要求6所述的基于多模型集成学习的充电设备故障预测系统，其特征在于，所述预警模块，用于：
8.如权利要求7所述的基于多模型集成学习的充电设备故障预测系统，其特征在于，所述预警模块，用于：
【技术特征摘要】
1.基于多模型集成学习的充电设备故障预测系统，其特征在于，所述系统包括：
2.如权利要求1所述的基于多模型集成学习的充电设备故障预测系统，其特征在于，所述分类器搭建模块，用于：
3.如权利要求1所述的基于多模型集成学习的充电设备故障预测系统，其特征在于，所述任务列表构建模块，用于：
4.如权利要求1所述的基于多模型集成学习的充电设备故障预测系统，其特征在于，所述分析模块，用于：
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【专利技术属性】
技术研发人员：寇恒杏，陈慧，陈鹏，陆方舟，刘阳，
申请(专利权)人：南通理工学院，
类型：发明
国别省市：
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