本发明专利技术公开了一种基于人工智能的充电桩监测系统，涉及充电桩监测领域，包括数据采集模块、用户需求分析模块、充电指数分析模块、温度监测调整模块、充电状态监测预警模块、人机交互平台和数据库。通过对充电桩用户行为特征需求参数和充电桩用户充电关联需求参数的判定分析，再对充电桩温度状态参数和充电桩充电状态参数的统计和分析，由此得到充电桩用户对应的充电需求备选集合、温度状态值和充电桩充电状态值，能够保证充电桩在合适的温度范围区间运行，能够使充电桩在异常工作状态立即提醒工作人员，在充电低峰期减少充电桩内部元件的工作压力和发热，在充电高峰期保障充电桩电网稳定，提高了充电桩的寿命。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及充电桩监测，具体为一种基于人工智能的充电桩监测系统。
技术介绍
1、随着经济不断发展和可持续发展的不断重视，能源转型成为当前的必然趋势。电动车作为一种清洁便捷的交通工具，已成为越来越多的选择，但电动车的发展同时更离不开充电基础设施，一种基于人工智能的充电桩监测系统应运而生。
2、目前的充电桩监测系统在运行时，无法综合考虑充电桩用户的充电行为特征和充电关联的需求，无法对充电桩运行时充电桩温度调整，使得充电桩燃烧时间时有发生。
3、目前的充电桩监测系统在运行时，无法对充电桩充电状态进行监测，造成充电异常状态不能及时调整，使得安全事故发生率较大的提高，同时现在的充电桩在充电时，无法根据用电低峰期和高峰期进行相应的调整，造成电网闲置浪费和充电桩电网不稳定。
4、为了解决上述缺陷，现提供一种技术方案。
技术实现思路
1、为了解决上述
技术介绍
提出的技术问题，提出了本专利技术。本专利技术的实施例提供了一种基于人工智能的充电桩监测系统。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
3、一种基于人工智能的充电桩监测系统，包含数据采集模块、用户需求分析模块、充电指数分析模块、温度监测调整模块、充电状态监测预警模块、人机交互平台和数据库。
4、所述用户需求分析模块用于接收充电桩用户行为特征需求参数和充电桩用户的充电关联需求参数，并进行用户行为特征需求和充电桩充电关联需求判定分析，并将其发送至充电状态监测预警模块；</p>5、所述充电指数分析模块用于接收充电桩温度状态参数和充电桩充电状态参数，并进行分析，得到充电桩的温度状态值和充电桩充电状态值，并将其发送至温度监测调整模块和充电状态监测预警模块；
6、所述温度监测调整模块对充电桩的温度状态值进行统计和分析，对充电桩温度的自动调整；
7、所述充电状态监测预警模块对充电桩充电状态值进行统计和分析，并生成对应的信号和对充电桩的工作功率进行相应的调整。
8、进一步的，充电桩用户行为特征需求和充电桩用户的充电关联需求判定分析的具体操作步骤如下：
9、获取各个充电桩用户的充电记录，其中充电记录包括充电次数以及每次充电开始时刻和充电结束时刻，将充电开始时刻和充电结束时刻进行时间差值计算，得到充电桩用户的充电时长，记为csi，充电次数，记为cci，i为充电桩用户的编号，其中i取值为正整数；将充电开始时刻作为本次的充电时刻；以时间为二维坐标系的横轴，以充电时长为纵轴构建坐标系，将充电时长对应的充电时刻描点，利用折线连接以得到充电记录变化折线图，计算相邻两点的斜率记为为r为充电桩用户充电次数的编号，其中r取值范围为1，2，3，...r，r为充电次数编号的最大值，取值为正整数，取所有斜率均值，记为将充电开始时刻与相邻上次充电结束时刻，进行时间差值计算，得到充电桩用户的充电时间间隔，记为依据设定的公式计算以得到充电桩用户的充电波动值cbi；
10、依据设定的公式
11、得到充电桩用户的充电行为特征需求指数thi，其中a1、a2、a3、a4是设定的权重因子系数，e为常数具体取值为2.718，z1、z2、z3为设定的充电桩用户的参考充电时长、参考斜率、参考充电次数；
12、设置充电行为特征需求指数的梯度对比区间t1、t2和t3，并将各个充电桩用户的充电行为特征需求指数分别代入预设的梯度对比区间t1、t2和t3内进行比较分析，其中，对比区间t1、t2和t3是呈梯度增加的；
13、当充电行为特征需求指数处于预设的梯度对比区间t1之内时，则将充电桩用户的充电行为特征值记为x1分，当充电行为特征需求指数处于预设的梯度对比区间t2之内时，则将充电桩用户的充电行为特征值记为x2分，当充电行为特征需求指数处于预设的梯度对比区间t3之内时，则将充电桩用户的充电行为特征值记为x3分，其中x1＜x2＜x3；
14、通过电量检测传感器获取充电桩用户车辆的剩余电量，记为sdi；获取充电桩用户的车辆种类，具体种类可分别分为电动公交车、电动出租车、电动家用车、混合动力电动汽车和其他车辆，分别对应w1、w2、w3、w4、w5值，其中w5＜w4＜w3＜w2＜w1，并记为czi；获取充电桩用户的家庭住址与公司地址的距离，记为jgi；依据设定的公式得到充电桩用户的充电关联需求指数，其中f1、f2、f3是设定的权重因子系数，sd′、cz′、jg′分别表示为设定的充电桩用户车辆的参考剩余电量、参考车辆种类值和参考家庭住址与公司地址的距离，δsd、δcz、δjg分别表示为设定的充电桩用户车辆的参考剩余电量差、参考车辆种类值差和参考家庭住址与公司地址的距离差；
15、设置充电关联需求指数的完整参照阈值th1，并将充电桩用户的充电关联需求指数分别代入预设的完整参照阈值th1内进行比较分析；
16、当充电桩用户的充电关联需求指数小于预设的完整参照阈值th1时，则将对应的充电桩用户追加赋值为y1分；当充电桩用户的充电关联需求指数等于预设的完整参照阈值th1时，则将对应的充电桩用户追加赋值为y2分；当充电桩用户的充电关联需求指数大于预设的完整参照阈值th1时，则将对应的充电桩用户追加赋值为y3分，其中y1＜y2＜y3；
17、将各充电桩用户的充电行为特征需求数据项的评分值与充电关联需求指数数据项的评分值进行相加处理，得到各充电桩用户的总评分值，依据总评分值将各充电桩用户进行等级划分，当总评分值为x3+y3或x2+y3或x3+y2时，则将对应的充电桩用户划分到一级充电需求备选集合b1中，当总评分值为x2+y2或x1+y3或x3+y1时，则将对应的充电桩用户划分到二级充电需求备选集合b2中，当总评分值为x1+y2或x2+y1时，则将对应的充电桩用户划分到三级充电需求备选集合b3中，当总评分值为x1+y1时，则将对应的充电桩用户划分到四级充电需求备选集合b4中；
18、并将得到的一级充电需求备选集合b1、二级充电需求备选集合b2、三级充电需求备选集合b3和四级充电需求备选集合b4发送至充电状态监测预警模块。
19、进一步的，充电桩的温度状态值的具体操作步骤如下：
20、通过热电偶测量充电桩功率模块的温度，以测量的时间为横轴，以功率模块的温度为纵轴，分别建立二维坐标系，每个测量时间对应的温度描点，用折线连接各点得到温度线，计算每条温度线值的斜率以及与水平线的夹角，当温度线值与水平线的夹角为锐角时，记为第一斜率，并分别记为wyt，t为测量时间的编号，其中t取值范围为1，2，3，...t，t表示为编号的最大值，取值为正整数，当温度值线与水平线的夹角为钝角时，记为第二斜率，并记为wet；读取折线图中的温度最高值，分别记为tg，读取折线图中的温度最低值，记为tx；
21、
22、进行计算以得到充电桩的温度状态值wp，其中b1、b2、b3、b4分别为设定的比例系数，分别为不同测量时刻对应的温度的第一本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种基于人工智能的充电桩监测系统，包括数据采集模块、人机交互平台和数据库，其特征在于，还包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的充电桩监测系统，其特征在于，所述充电桩用户行为特征需求和充电桩用户的充电关联需求判定分析，其具体分析方式为：
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的充电桩监测系统，其特征在于，所述充电桩的温度状态值的具体分析方式为：
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的充电桩监测系统，其特征在于，所述充电桩充电状态值的具体分析方式为：
5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的充电桩监测系统，其特征在于，所述充电桩的温度状态值进行统计和分析，其具体分析方式为：
6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的充电桩监测系统，其特征在于，所述充电桩充电状态值进行统计和分析，其具体分析方式为：
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的充电桩监测系统，包括数据采集模块、人机交互平台和数据库，其特征在于，还包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的充电桩监测系统，其特征在于，所述充电桩用户行为特征需求和充电桩用户的充电关联需求判定分析，其具体分析方式为：
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的充电桩监测系统，其特征在于，所述充电桩的温度状态值的具体分析方式为：
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【专利技术属性】
技术研发人员：杨辉，唐建军，顾静静，覃超升，詹永强，程鑫，周术杰，廖春雷，梁晓婷，邱世光，胡龙鹏，
申请(专利权)人：珠海康晋电气股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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