
本发明涉及充电桩监测的,尤其涉及一种充电桩集群数据的远程在线监测方法及系统。
1、随着电动车辆(ev)的快速普及,充电桩作为其关键基础设施,正在受到越来越多的关注,电动车的增加直接导致了对充电桩的需求提升,充电桩集群的管理面临缺乏实时监控的问题,不同位置分布的充电桩所面对的工作量不同,各个充电桩的设备使用经历导致各个充电桩的设备性能状况也不同,目前对充电桩的监测通过依赖于人工,这种方式效率较低,且无法兼顾充电桩集群所在区域的充电使用效率。
1、本发明的目的在于提供一种充电桩集群数据的远程在线监测方法及系统,旨在解决现有技术中人工检测充电桩集群效率较低的问题。
2、本发明是这样实现的,第一方面,本发明提供一种充电桩集群数据的远程在线、获取充电桩集群中的各个充电桩单元的规格信息与位置信息,根据各个所述充电桩单元的规格信息构建用于对各个所述充电桩单元进行数字反馈的单元数字模型,并根据各个所述充电桩单元的位置信息对各个所述单元数字模型进行组合处理,得到用于对所述充电桩集群进行数字反馈的集群数字模型;
4、持续对所述充电桩集群中的各个所述充电桩单元进行多维度数据采集,以得到各个所述充电桩单元的指标参量,并将各个所述指标参量分别代入至所述集群数字模型中的各个所述单元数字模型;其中,所述指标参量包括工作状态特征、工作参数特征及工作环境特征;
5、令所述集群数字模型根据各个所述指标参量对所述充电桩集群进行用电状况的分析,得到各个时间段的用电分布特征,并对各个时间段的用电分布特征进行综合分析,得到所述充电桩集群的用电趋势特征;
6、令所述集群数字模型根据各个所述指标参量对各个所述充电桩单元分别进行性能评估,以得到各个所述充电桩单元的性能评估特征;
7、根据所述充电桩集群的用电趋势特征和各个所述充电桩单元的性能评估特征对所述充电桩集群进行资源调度趋势的预测处理,以得到所述充电桩集群的资源调度趋势;其中,所述资源调度趋势用于描述所述充电桩集群在未来时间段中的充放电需求和设备性能预测状况。
8、第二方面,本发明提供一种充电桩集群数据的远程在线监测系统,用于实现第一方面任意一项所述的一种充电桩集群数据的远程在线、数字模拟模块,用于获取充电桩集群中的各个充电桩单元的规格信息与位置信息,根据各个所述充电桩单元的规格信息构建用于对各个所述充电桩单元进行数字反馈的单元数字模型,并根据各个所述充电桩单元的位置信息对各个所述单元数字模型进行组合处理,得到用于对所述充电桩集群进行数字反馈的集群数字模型;
10、数据采集模块,用于持续对所述充电桩集群中的各个所述充电桩单元进行多维度数据采集,以得到各个所述充电桩单元的指标参量,并将各个所述指标参量分别代入至所述集群数字模型中的各个所述单元数字模型;其中,所述指标参量包括工作状态特征、工作参数特征及工作环境特征;
11、趋势分析模块,用于令所述集群数字模型根据各个所述指标参量对所述充电桩集群进行用电状况的分析,得到各个时间段的用电分布特征,并对各个时间段的用电分布特征进行综合分析,得到所述充电桩集群的用电趋势特征;
12、性能评估模块,用于令所述集群数字模型根据各个所述指标参量对各个所述充电桩单元分别进行性能评估,以得到各个所述充电桩单元的性能评估特征;
13、综合分析模块,用于根据所述充电桩集群的用电趋势特征和各个所述充电桩单元的性能评估特征对所述充电桩集群进行资源调度趋势的预测处理,以得到所述充电桩集群的资源调度趋势;其中,所述资源调度趋势用于描述所述充电桩集群在未来时间段中的充放电需求和设备性能预测状况。
14、本发明提供了一种充电桩集群数据的远程在线监测方法,具有以下有益效果:
15、本发明通过收集充电桩单元的规格和位置信息,基于规格信息为每个充电桩单元建立数字模型,并根据位置信息组合成集群数字模型,对充电桩单元进行多维度数据采集,获取工作状态、工作参数和环境特征等指标参量,将指标参量代入集群数字模型,分析用电状况,提取用电分布特征和趋势,依据指标参量对各个充电桩单元进行性能评估,得出性能特征,利用用电趋势和性能评估特征,预测充电桩集群未来的资源调度趋势,通过上述步骤,可以实现充电桩集群的智能管理,优化资源使用,提升充电效率,解决了现有技术中人工检测充电桩集群效率较低的问题。
1.一种充电桩集群数据的远程在线监测方法,其特征在于,包括:2.如权利要求1所述的充电桩集群数据的远程在线监测方法,其特买球股份有限公司征在于,获取充电桩集群中的各个充电桩单元的规格信息与位置信息,根据各个所述充电桩单元的规格信息构建用于对各个所述充电桩单元进行数字反馈的单元数字模型,并根据各个所述充电桩单元的位置信息对各个所述单元数字模型进行组合处理,得到用于对所述充电桩集群进行数字反馈的集群数字模型的步骤包括:
3.如权利要求1所述的充电桩集群数据的远程在线监测方法,其特征在于,持续对所述充电桩集群中的各个所述充电桩单元进行多维度数据采集,以得到各个所述充电桩单元的指标参量,并将各个所述指标参量分别代入至所述集群数字模型中的各个所述单元数字模型的步骤包括:
4.如权利要求1所述的充电桩集群数据的远程在线监测方法,其特征在于,令所述集群数字模型根据各个所述指标参量对所述充电桩集群进行用电状况的分析,得到各个时间段的用电分布特征,并对各个时间段的用电分布特征进行综合分析,得到所述充电桩集群的用电趋势特征的步骤包括:
5.如权利要求4所述的充电桩集群数据的远程在线监测方法,其特征在于,基于所述用电分布序列对所述充电桩集群进行用电趋势特征分析,得到所述充电桩集群的用电趋势特征的步骤包括:
6.如权利要求1所述的充电桩集群数据的远程在线监测方法,其特征在于,令所述集群数字模型根据各个所述指标参量对各个所述充电桩单元分别进行性能评估,以得到各个所述充电桩单元的性能评估特征的步骤包括:
7.如权利要求5所述的充电桩集群数据的远程在线监测方法,其特征在于,根据所述充电桩集群的用电趋势特征和各个所述充电桩单元的性能评估特征对所述充电桩集群进行资源调度趋势的预测处理,以得到所述充电桩集群的资源调度趋势的步骤包括:
8.一种充电桩集群数据的远程在线监测系统,其特征在于,用于实现权利要求1-7任意一项所述的一种充电桩集群数据的远程在线监测方法,包括:
本发明涉及充电桩监测的技术领域,公开了一种充电桩集群数据的远程在线监测方法及系统,本发明通过收集充电桩单元的规格和位置信息,基于规格信息为每个充电桩单元建立数字模型,并根据位置信息组合成集群数字模型,对充电桩单元进行多维度数据采集,获取工作状态、工作参数和环境特征等指标参量,将指标参量代入集群数字模型,分析用电状况,提取用电分布特征和趋势,依据指标参量对各个充电桩单元进行性能评估,得出性能特征,利用用电趋势和性能评估特征,预测充电桩集群未来的资源调度趋势,通过上述步骤,可以实现充电桩集群的智能管理,优化资源使用,提升充电效率,解决了现有技术中人工检测充电桩集群效率较低的问题。
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