一种充电排插的智能过载预警方法及系统技术方案

本申请提供一种充电排插的智能过载预警方法及系统，方法包括：对各插口的电流与电压进行同步采样并转化为数字信号并得到各插口用电量序列；计算各插口的负载比例，若比例超过第一预设阈值，则判断存在异常分配并提取异常分布特征；基于异常分布特征生成异常振荡特征集合；对异常振荡特征集合进行分类，结合历史统计数据计算异常概率，若概率高于第二预设阈值则确定为异常振荡状态；采用决策树算法获取异常振荡状态与负载比例的相关性强度值，执行增量检测分析，若增量变化序列中存在值超过第三预设阈值，则生成过载预警信号。本发明专利技术通过精准的负载监测、高效的异常振荡识别和动态的相关性分析，实现智能化的过载预警，提升充电排插的安全性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电力设备安全，尤其涉及一种充电排插的智能过载预警方法及系统。

技术介绍

1、智能用电管理领域在现代能源系统和家庭安全中占据至关重要的地位，其核心在于通过技术手段实现用电设备的精准监控与安全保障，以提升能效并降低电气事故风险。随着智能家居和物联网技术的普及，充电排插作为用电管理的关键节点，其智能化水平直接影响整体系统的可靠性与安全性。然而，现有充电排插的智能管理方法在实际应用中存在显著局限，主要表现为对用电负载的动态监测能力不足，难以准确区分正常波动与异常状态，且缺乏对多插口用电分配合理性的精细分析。这些缺陷导致系统在面对复杂用电场景时，容易出现误判或漏判，降低了安全性和用户体验。

2、在这一背景下，研究面临的核心挑战集中在如何实现用电量的实时精准获取、负载比例的动态计算以及异常振荡的准确识别。首先，用电量的实时获取需要克服数据采集的精度与速度限制，以确保监测结果的可靠性。其次，负载比例的动态计算涉及多插口间的用电分配分析，需解决分配不均或异常突增的识别难题。最后，异常振荡的识别要求建立精准的特征库，以区分正常负载波动与潜在危险信号本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种充电排插的智能过载预警方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S102，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S103，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述S104，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S105，包括：

6.一种充电排插的智能过载预警系统，其特征在于，所述系统包括：

7.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述的...

【技术特征摘要】

1.一种充电排插的智能过载预警方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述s102，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述s103，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述s104，包括：

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【专利技术属性】
技术研发人员：王少沛，
申请(专利权)人：深圳市鸿锡科技有限公司，
类型：发明
国别省市：