充电桩监控预警方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种充电桩监控预警方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取样本充电信息，并根据样本充电信息确定异常模型，其中，样本充电信息由充电桩以及使用充电桩充电的电动自行车确定；获取目标时间段内的多个目标充电信息，其中，目标充电信息由充电桩以及使用充电桩充电的充电式车辆确定，充电式车辆为电动汽车或电动自行车；基于异常模型，对目标时间段内的各个目标充电信息进行异常分析，判断目标充电信息是否为充电异常信息；当目标充电信息为充电异常信息时，生成用于指示充电式车辆为电动自行车的预警信息。本申请实施例能够及时发现向电动自行车充电的充电桩，避免出现火灾，而且能够减少工作量，降低人工成本。低人工成本。低人工成本。

【技术实现步骤摘要】
充电桩监控预警方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及但不限于充电桩
，尤其涉及一种充电桩监控预警方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]新能源充电站是为电动汽车的站点，新能源充电站内通常设置有多个为电动汽车充电的充电桩。
[0003]目前，存在通过连接转换器来实现汽车充电桩向电动自行车充电的情况，但是，汽车充电桩的参数配置通常不适用于电动自行车，若电动自行车使用汽车充电桩充电，存在很大的安全隐患，严重时会造成火灾，通常采用人工巡查来确定充电站内各个充电桩的充电情况，效率很低，无法及时发现向电动自行车充电的汽车充电桩，存在火灾的风险，而且人工巡查工作量大，成本高。

技术实现思路

[0004]以下是对本文详细描述的主题的概述。本概述并非是为了限制权利要求的保护范围。
[0005]本申请实施例提供了一种充电桩监控预警方法、装置、设备及存储介质，能够及时发现向电动自行车充电的充电桩，避免出现火灾，而且能够减少工作量，降低人工成本。
[0006]为实现上述目的，本申请实施例的第一方面提出了一种充电桩监控预警方法，包括：获取样本充电信息，并根据所述样本充电信息确定异常模型，其中，所述样本充电信息由充电桩以及使用所述充电桩充电的电动自行车确定；获取目标时间段内的多个目标充电信息，其中，所述目标充电信息由所述充电桩以及使用所述充电桩充电的充电式车辆确定，所述充电式车辆为电动汽车或所述电动自行车；基于所述异常模型，对所述目标时间段内的各个所述目标充电信息进行异常分析，判断所述目标充电信息是否为充电异常信息；当所述目标充电信息为充电异常信息时，生成用于指示所述充电式车辆为所述电动自行车的预警信息。
[0007]在一些实施例中，所述样本充电信息包括由所述充电桩确定的样本供电信息和由使用所述充电桩充电的电动自行车确定的样本状态信息，所述目标充电信息包括由所述充电桩确定的目标供电信息和由使用所述充电桩充电的充电式车辆确定的目标状态信息，所述异常模型包括充电桩状态异常模型和车辆状态异常模型，所述充电桩状态异常模型由所述样本供电信息确定，所述车辆状态异常模型由所述样本状态信息确定；所述基于所述异常模型，对所述目标时间段内的各个所述目标充电信息进行异常分析，判断所述目标充电信息是否为充电异常信息，包括：基于所述充电桩状态异常模型，对所述目标时间段内的各个所述目标供电信息进行异常分析，判断所述目标供电信息是否为供电异常信息；基于所述车辆状态异常模型，对所述目标时间段内的各个所述目标状态信息进行异常分析，判断所述目标状态信息是否为状态异常信息；当所述目标供电信息为供电异常信息，或者当所
述目标状态信息为状态异常信息时，确定所述目标充电信息为充电异常信息。
[0008]在一些实施例中，所述充电桩状态异常模型包括功率异常特征阈值，所述功率异常特征阈值由所述样本供电信息确定，所述目标供电信息包括目标充电功率；所述基于所述充电桩状态异常模型，对所述目标时间段内的各个所述目标供电信息进行异常分析，判断所述目标供电信息是否为供电异常信息，包括：对所述目标时间段内的各个所述目标充电功率进行比对，根据最大的所述目标充电功率确定目标功率特征值；判断所述目标功率特征值是否小于等于所述功率异常特征阈值；当所述目标功率特征值小于等于所述功率异常特征阈值时，确定所述目标供电信息为供电异常信息。
[0009]在一些实施例中，所述车辆状态异常模型包括需求量异常特征，所述需求量异常特征由所述样本状态信息确定，所述目标状态信息包括目标充电需求量；所述基于所述车辆状态异常模型，对所述目标时间段内的各个所述目标状态信息进行异常分析，判断所述目标状态信息是否为状态异常信息，包括：计算所述目标时间段内的各个所述目标充电需求量的方差和平均值，确定目标需求量特征；判断所述目标需求量特征是否符合所述需求量异常特征；当所述目标需求量特征符合所述需求量异常特征时，确定所述目标状态信息为状态异常信息。
[0010]在一些实施例中，所述车辆状态异常模型包括车辆异常识别码、第一荷电状态异常特征阈值、第二荷电状态异常特征阈值和效率异常特征，所述车辆异常识别码、所述第一荷电状态异常特征阈值、所述第二荷电状态异常特征阈值和所述效率异常特征均由所述样本状态信息确定，所述目标状态信息包括目标车辆识别码和目标荷电状态；所述基于所述车辆状态异常模型，对所述目标时间段内的各个所述目标状态信息进行异常分析，判断所述目标状态信息是否为状态异常信息，包括：判断所述目标车辆识别码是否与所述车辆异常识别码相同；当所述目标车辆识别码与所述车辆异常识别码相同时，确定所述目标状态信息为状态异常信息；对所述目标时间段内的各个所述目标荷电状态进行比对，根据最小的所述目标荷电状态确定第一荷电状态特征值，并根据最大的所述目标荷电状态确定第二荷电状态特征值；判断所述第一荷电状态特征值是否等于所述第一荷电状态异常特征阈值，并判断所述第二荷电状态特征值是否等于所述第二荷电状态异常特征阈值；当所述第一荷电状态特征值等于所述第一荷电状态异常特征阈值时，或者当所述第二荷电状态特征值等于所述第二荷电状态异常特征阈值时，确定所述目标状态信息为状态异常信息；根据所述目标时间段内的各个所述目标荷电状态确定目标充电效率，并判断所述目标充电效率是否符合所述效率异常特征；当所述目标充电效率符合所述效率异常特征时，确定所述目标状态信息为状态异常信息。
[0011]在一些实施例中，所述样本供电信息包括样本充电功率，所述样本状态信息包括样本充电需求量；所述获取样本充电信息，并根据所述样本充电信息确定异常模型，包括：获取样本时间段内的多个样本充电信息；对所述样本时间段内的各个所述样本充电功率进行比对，根据最大的所述样本充电功率确定功率异常特征阈值；根据所述功率异常特征阈值，确定所述充电桩状态异常模型；根据所述样本时间段内的各个所述样本充电需求量，确定需求量异常特征；根据所述需求量异常特征，确定所述车辆状态异常模型。
[0012]在一些实施例中，所述样本状态信息还包括样本车辆识别码和样本荷电状态；所述根据所述需求量异常特征，确定所述车辆状态异常模型的步骤之后，还包括：根据所述样
本车辆识别码，确定车辆异常识别码；对所述样本时间段内的各个所述样本荷电状态进行比对，根据最小的所述样本荷电状态确定第一荷电状态异常特征阈值，并根据最大的所述样本荷电状态确定第二荷电状态异常特征阈值；根据所述样本时间段内的各个所述样本荷电状态，确定样本充电效率，并根据所述样本充电效率确定效率异常特征；根据所述车辆异常识别码、所述第一荷电状态异常特征阈值、所述第二荷电状态异常特征阈值和所述效率异常特征，更新所述车辆状态异常模型。
[0013]本申请实施例的第二方面提出了一种充电桩监控预警装置，包括：模型确定单元，用于获取样本充电信息，并根据所述样本充电信息确定异常模型，其中，所述样本充电信息由充电桩以及使用所述充电桩充电的电动自行车确定；获取单元，用于获取目标时间段内的多个目标充电信息，其中，所述目标充电本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种充电桩监控预警方法，其特征在于，包括：获取样本充电信息，并根据所述样本充电信息确定异常模型，其中，所述样本充电信息由充电桩以及使用所述充电桩充电的电动自行车确定；获取目标时间段内的多个目标充电信息，其中，所述目标充电信息由所述充电桩以及使用所述充电桩充电的充电式车辆确定，所述充电式车辆为电动汽车或所述电动自行车；基于所述异常模型，对所述目标时间段内的各个所述目标充电信息进行异常分析，判断所述目标充电信息是否为充电异常信息；当所述目标充电信息为充电异常信息时，生成用于指示所述充电式车辆为所述电动自行车的预警信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述样本充电信息包括由所述充电桩确定的样本供电信息和由使用所述充电桩充电的电动自行车确定的样本状态信息，所述目标充电信息包括由所述充电桩确定的目标供电信息和由使用所述充电桩充电的充电式车辆确定的目标状态信息，所述异常模型包括充电桩状态异常模型和车辆状态异常模型，所述充电桩状态异常模型由所述样本供电信息确定，所述车辆状态异常模型由所述样本状态信息确定；所述基于所述异常模型，对所述目标时间段内的各个所述目标充电信息进行异常分析，判断所述目标充电信息是否为充电异常信息，包括：基于所述充电桩状态异常模型，对所述目标时间段内的各个所述目标供电信息进行异常分析，判断所述目标供电信息是否为供电异常信息；基于所述车辆状态异常模型，对所述目标时间段内的各个所述目标状态信息进行异常分析，判断所述目标状态信息是否为状态异常信息；当所述目标供电信息为供电异常信息，或者当所述目标状态信息为状态异常信息时，确定所述目标充电信息为充电异常信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述充电桩状态异常模型包括功率异常特征阈值，所述功率异常特征阈值由所述样本供电信息确定，所述目标供电信息包括目标充电功率；所述基于所述充电桩状态异常模型，对所述目标时间段内的各个所述目标供电信息进行异常分析，判断所述目标供电信息是否为供电异常信息，包括：对所述目标时间段内的各个所述目标充电功率进行比对，根据最大的所述目标充电功率确定目标功率特征值；判断所述目标功率特征值是否小于等于所述功率异常特征阈值；当所述目标功率特征值小于等于所述功率异常特征阈值时，确定所述目标供电信息为供电异常信息。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述车辆状态异常模型包括需求量异常特征，所述需求量异常特征由所述样本状态信息确定，所述目标状态信息包括目标充电需求量；所述基于所述车辆状态异常模型，对所述目标时间段内的各个所述目标状态信息进行异常分析，判断所述目标状态信息是否为状态异常信息，包括：计算所述目标时间段内的各个所述目标充电需求量的方差和平均值，确定目标需求量特征；判断所述目标需求量特征是否符合所述需求量异常特征；当所述目标需求量特征符合所述需求量异常特征时，确定所述目标状态信息为状态异
常信息。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述车辆状态异常模型包括车辆异常识别码、第一荷电状态异常特征阈值、第二荷电状态异常特征阈值和效率异常特征，所述车辆异常识别码、所述第一荷电状态异常特征阈值、所述第二荷电状态异常特征阈值和所述效率异常特征均由所述样本状态信息确定，所述目标状态信息包括目标车辆识别码和目标荷电状态；所述基于所述车辆状态异常模型，对所述目标时间段内的各个所述目标状态信息进...

【专利技术属性】
技术研发人员：阮耀灿，廖锦星，钟泽鹏，夏嘉豪，麦丽凡，吕雯禧，张浩，梁忠友，王增华，陈浩杰，林耀鸿，陈健华，周源昊，陈述锋，
申请(专利权)人：广东健怡投资有限公司，
类型：发明
国别省市：