基于人工智能的新能源充电桩充电过程预警系统的制作方法

本发明涉及新能源汽车充电预警，具体为一种基于人工智能的新能源充电桩充电过程预警系统。

背景技术：

1、当前，随着新能源汽车的快速发展，充电桩作为新能源汽车的重要充电设备，其安全性和可靠性问题日益凸显。然而，现有的新能源充电桩大多仅能提供简单的充电功能，无法实时监测和预警充电过程中可能出现的异常情况，导致存在一定的安全隐患。

2、目前已存在的充电桩预警系统主要基于对实时数据进行监测和分析，以识别一些常见的故障情况，如过载、短路等。然而，这些预警系统仅依赖于已获得的数据进行判断，并且处理问题的方式相对简单。因此，其无法提前预测避免一些隐患和复杂问题的出现，限制了充电桩的性能和安全。

3、在实际应用中，由于充电桩的使用场景多样化且环境条件复杂，对于易出现异常的充电桩无法进行提前规避，因此导致充电桩的充电过程出现异常数据较为频繁，浪费了大量的人力物力进行预警处理维护。

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、本发明的目的在于解决现有充电桩的使用场景多样化且环境条件复杂，对于易出现异常的充电桩无法进行提前规避，因此导致充电桩的充电过程出现异常数据较为频繁，浪费了大量的人力物力进行预警处理维护问题，而提出一种基于人工智能的新能源充电桩充电过程预警系统。

2、本发明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新能源充电桩充电过程预警系统，包括：

4、数据获取模块，用于获取充电站充电桩及汽车信息；

5、采集充电站充电桩的安全性相关数据，具体的包括：故障次数、每次出现故障的严重度、使用总时长及充电速度；

6、对进入充电桩区域充电的汽车信息进行获取，具体的包括车辆车牌、充电行为相关数据及车主手机号；

7、定级模块，用于获取充电桩安全性相关数据并对充电桩的安全性进行定级；

8、获取充电桩故障次数、每次出现故障的严重度、使用总时长及充电速度；

9、对充电桩每次出现故障的严重度进行验证，具体的获取充电桩出现故障时的故障持续时间、充电速度减慢百分比、维修金钱成本及维护时间；

10、将得到的充电桩出现故障时的故障持续时间、充电速度减慢百分比、维修金钱成本及维护时间分别标定为sj、jm、jq及ws，归一化处理后代入公式：以得到故重值yzd，再将充电桩多次故重值yzd计算均值，则故重均替代充电桩的严重度；

11、再将获取的充电桩故障次数、使用总时长及充电速度及计算得到的故重均值分别标定为gc、sz、cs及yjd，归一化处理后，将充电桩故障次数gc、使用总时长sz、充电速度cs及计算得到的故重均值yjd代入以下公式：以得到充电桩的定级值djz，式中α为充电桩故障次数及故重均值的预设权重系数，取值为1.332；β为充电桩使用总时长的预设权重系数，取值为0.993；χ为充电速度的预设权重系数，取值为1.254；

12、再预设三个连续的定级值区间，三个定级值区间分别对应着三个相对应的风险级别，分别为低风险、中风险和高风险，并将计算得到的充电桩定级值djz与预设的三个定级值区间进行比对，确定充电桩定级值djz所属的定级值区间，从而确定充电桩的风险级别为低风险、中风险或高风险中的一个级别；

13、监测模块，用于对新能源汽车在充电桩充电过程中的相关数据监测；

14、预警模块，用于接收预警信令并执行预警操作；

15、车主评价模块，用于获取车主数据并对车主的充电行为进行评价；

16、分配模块，用于对不同排名名次的车主进行不同风险级别的充电桩的分配。

17、进一步的，所述监测模块具体监测数据包括：

18、充电功率、充电电流、充电速度及实时温度；

19、将监测的实时数据按照横坐标为时间，纵坐标为数值分别建立功率曲线、电流曲线、速度曲线及温度曲线；

20、同时获取充电功率常值、充电电流常值、充电速度常值及温度常值，分别建立在功率曲线、电流曲线、速度曲线及温度曲线中，判断监测的充电功率、充电电流、充电速度及实时温度分别与充电功率常值、充电电流常值、充电速度常值及温度常值的差值，分别对得到的功率差值、电流差值、速度差值及温度差值进行监测；

21、当功率差值、电流差值、速度差值及温度差值中存在一个差值超过预设差值，则直接生成预警信令；

22、当监测的功率曲线、电流曲线、速度曲线及温度曲线中存在变化率超过预设变化率时，则同样生成预警信令。

23、进一步的，所述预警模块的预警操作具体操作步骤如下：

24、警报通知：触发声光报警装置，警示周边的车主或附近管理人员；

25、向充电站管理人员移动终端发送文字通知信令，具体文字通知为出现异常数据的类型，如充电功率异常、充电电流异常、充电速度异常或实时温度异常，并提供异常充电桩的编号及位置，以便于充电站管理人员及时发现异常；

26、断电保护：持续监视充电站管理人员的回执，并设置等待时间，当超过预设的等待时间还未收到充电站管理人员的回执后，则自动启动断电程序，停止充电桩对汽车的充电作业；

27、车主告知：获取车主手机号，并通过短信或电话向车主通知充电中端及异常原因，同时通过充电站管理人员向车主进行短信或电话咨询挪车时间，并将挪车时间进行反馈；

28、故障维护：记录充电桩的异常并生成故障报修单，向维护人员终端进行发送，并获取维修人员终端位置，计算维修人员接收到故障保修单后移动至异常充电桩的时间，并根据充电站管理人员接收到反馈的挪车时间计算维修人员需要等待时间；将计算的等待时间向维护人员终端中发送，避免由于维修人员达到异常充电桩后，充电汽车未挪动，降低了维护效率。

29、进一步的，所述车主评价模块对车主的充电行为进行评价的具体操作步骤如下：

30、获取车主在充电桩上进行充电行为的相关数据；

31、具体的充电行为相关数据包括：充电行为规范性、充电总时长及充电支付费用，其中充电行为规范性具体的包括：插拔充电头的超时次数、充电线正确置放次数、充电线拉拽力度超过预设力度次数及每次充电等待时间；

32、将获取的车主充电行为规范性中插拔充电头的超时次数、充电线正确置放次数、充电线拉拽力度超过预设力度次数及每次充电等待时间分别标记为csc、zqz、lgt及dds，归一化处理后代入公式：以得到冲规值cgz，并以冲规值cgz替代车主充电行为规范性，当冲规值越高则代表车主充电行为规范性越高，反之则代表车主充电行为规范性越低；

33、再将获取的车主充电总时长及充电支付费用分别标定为czs及xzf，配合计算得到的冲规值cgz进行统一归一化处理，以冲规值cgz为底圆半径，充电总时长czs为高建立圆柱体，同时以充电支付费xzf为球体的直径建立与圆柱体相接的球体，计算总体积，并以总体积判断车主评级标准，标定为车级值cjz；

34、将得到的所有的车主车级值cjz按照大小进行排序，并赋予每个车主的排名名次。

35、进一步的，所述分配模块进行充电桩的分配的具体操作步骤如下：

36、首先获取整个充电站内充电桩使用数量及剩余数量，当剩余数量占比超过预设占比时，则启动智能分配规则；

37、智能分配规则包括：

38、扫描车主的车牌后，获取车主所属排名名次，当车主排名名次位于前三分之一时，则获取充电站内的空闲的低风险充电桩，按照入场点位向车主终端发送智能推荐的空闲低风险充电桩位置及编号；

39、当车主排名名次位于中间三分之一或为新录入汽车时，则获取充电站内的空闲的中风险充电桩编号，按照入场点位向车主终端发送智能推荐的空闲中风险充电桩位置及编号；

40、当车主排名名次位于后三分之一时，则获取充电站内的空闲的高风险充电桩，按照入场点位向车主终端发送智能推荐的空闲高风险充电桩位置及编号。

41、进一步的，所述分配模块还用于对新录入汽车发送备用联系人记录单，当获取到汽车为第一次进入充电站时，向汽车所属车主的联系方式，并自动发送录入单，从而获取车主的两个备用联系人的联系方式。

42、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

43、(1)本发明，通过对充电站内的各个充电桩的相关数据进行分析，从而对充电桩的风险进行评级，配合对新能源汽车车主的充电行为相关数据进行分析赋予车主的排名名次，按照不同的名次的车主对不同风险级别的充电桩进行智能推荐，从而整体降低充电站中充电桩出现异常的次数或频率；

44、(2)本发明，针对现有预警系统向车主进行通知时极易出现联系不同车主的意外情况，而本系统可录入车主的备用联系人，实现出现充电桩异常情况时，联系不到车主的情况下，可以快速通过其他方式被动联系到车主，有利于提高对异常充电桩进行维护的效率；

45、(3)本发明，通过对充电桩的使用数据进行监测，可第一时间发现异常数据并实现预警，在执行预警操作时可联动充电站管理人员、车主及维护人员三方联系人第一时间进行预警。