本发明涉及充电设备,特别涉及一种充电设备的故障判断方法、装置、设备及介质。
背景技术:
1、在现有技术中,大部分的充电设备都会有其对应的核心运行指标以及故障值指标,所以,在对充电设备进行故障判断时,通常是根据厂家所设定的故障值指标来判断充电设备是否发生故障。但是,由于此种方法不能适应充电设备本身数据的变化规律,所以,充电设备的此种故障判断方法存在较高的误判率。目前,针对这一技术问题,还没有较为有效的解决办法。
技术实现思路
1、有鉴于此,本发明的目的在于提供一种充电设备的故障判断方法、装置、设备及介质,以进一步提高在对充电设备进行故障检测时的准确率。其具体方案如下:
2、一种充电设备的故障判断方法,包括:
3、获取目标充电管理平台中所有充电设备的运行数据,得到目标运行数据,并对所述目标运行数据进行预处理,得到目标处理数据;
4、从所述目标处理数据中提取与指定类型充电设备相对应的处理数据,得到目标特征数据;
5、对所述目标特征数据进行机器学习,以确定所述目标特征数据中的目标异常数据,并获取与所述目标异常数据相对应的第一故障判别规则;
6、若根据所述第一故障判别规则和第二故障判别规则确定出所述指定类型充电设备中存在发生故障的充电设备,则提示预警信息;其中,所述第二故障判别规则为根据所述指定类型充电设备的属性特征所设定的故障判别规则。
7、优选的,所述获取目标充电管理平台中所有充电设备的运行数据,得到目标运行数据的过程,包括:
8、获取所述目标充电管理平台中所有集控器、ccu、直流充电模块、pdu、交流充电模块、主控板、充电板、充电弓、pcu和acd的运行数据,得到所述目标运行数据。
9、优选的,所述对所述目标运行数据进行预处理,得到目标处理数据的过程,包括:
10、按照预设频率对所述目标运行数据中属于同一充电设备的运行数据进行聚合处理,并将所述目标运行数据中的无效数据剔除,以得到所述目标处理数据。
11、优选的,所述提示预警信息的过程,包括:
12、通过钉钉移动办公平台和/或移动通信设备向目标运维人员发送对故障充电设备进行维修的运维工单。
13、优选的,还包括:
14、实时获取所述目标运维人员对所述故障充电设备进行维修时的故障维修信息,并根据所述故障维修信息对所述第一故障判别规则进行更新。
15、优选的,所述对所述目标特征数据进行机器学习,以确定所述目标特征数据中的目标异常数据,并获取与所述目标异常数据相对应的第一故障判别规则的过程,包括:
16、从所述目标特征数据中提取所述指定类型充电设备中所有充电设备在相同检测条件下所对应的第一特征数据,并从所述目标特征数据中提取所述指定类型充电设备中任意充电设备在不同运行时刻下所对应的第二特征数据;
17、利用统计分析法对所述第一特征数据和所述第二特征数据进行数据分析,以确定所述目标特征数据中的所述目标异常数据;
18、对所述目标异常数据进行故障分类,以得到与各类别下异常数据所对应的故障分类标签;
19、根据所述故障分类标签获取与所述目标异常数据相对应的所述第一故障判别规则。
20、优选的,所述对所述目标运行数据进行预处理,得到目标处理数据的过程之后,还包括:
21、将所述目标处理数据存储于kafka,并利用flume将存储于所述kafka的所述目标处理数据加载至es,以对所述目标处理数据进行可视化展示。
22、相应的,本发明还公开了一种充电设备的故障判断装置,包括:
23、数据处理模块,用于获取目标充电管理平台中所有充电设备的运行数据,得到目标运行数据,并对所述目标运行数据进行预处理,得到目标处理数据;
24、数据提取模块,用于从所述目标处理数据中提取与指定类型充电设备相对应的处理数据,得到目标特征数据;
25、机器学习模块,用于对所述目标特征数据进行机器学习,以确定所述目标特征数据中的目标异常数据,并获取与所述目标异常数据相对应的第一故障判别规则;
26、信息预警模块,用于若根据所述第一故障判别规则和第二故障判别规则确定出所述指定类型充电设备中存在发生故障的充电设备,则提示预警信息;其中,所述第二故障判别规则为根据所述指定类型充电设备的属性特征所设定的故障判别规则。
27、相应的,本发明还公开了一种充电设备的故障判断设备,包括:
28、存储器,用于存储计算机程序;
29、处理器,用于执行所述计算机程序时实现如前述所公开的一种充电设备的故障判断方法的步骤。
30、相应的,本发明还公开了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如前述所公开的一种充电设备的故障判断方法的步骤。
31、可见,在本发明中,首先是获取目标充电管理平台中所有充电设备的运行数据,得到目标运行数据,并对目标运行数据进行预处理,得到目标处理数据;然后,再从目标处理数据中提取与指定类型充电设备相对应的处理数据,得到目标特征数据,并对目标特征数据进行机器学习,从而确定出目标特征数据中的目标异常数据;之后,再根据目标异常数据获取与其相对应的第一故障判别规则,并根据第一故障判别规则和第二故障判别规则判断指定类型充电设备中是否存在发生故障的充电设备;其中,第二故障判别规则为根据指定类型充电设备的属性特征所设定的故障判别规则。如果判断出指定类型充电设备中存在发生故障的充电设备时,则提示预警信息。相较于现有技术而言,由于该方法在对充电设备进行故障判断的过程中除了使用充电设备自身属性特征所对应的故障判别规则之外,还对充电设备的运行数据进行了机器学习,并根据充电设备的动态运行数据确定出了与其相对应的故障判别规则,这样就可以使得充电设备的故障判别规则不仅能够与充电设备的属性特征相适配,而且,也可以使得充电设备的故障判别规则能够与充电设备的运行数据变化规律相适配,所以,通过该方法就可以进一步提高在对充电设备进行故障检测时的准确率。相应的,本发明所提供的一种充电设备的故障判断装置、设备及介质,同样具有上述有益效果。
技术特征:1.一种充电设备的故障判断方法,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的故障判断方法,其特征在于,所述获取目标充电管理平台中所有充电设备的运行数据,得到目标运行数据的过程,包括:
3.根据权利要求1所述的故障判断方法,其特征在于,所述对所述目标运行数据进行预处理,得到目标处理数据的过程,包括:
4.根据权利要求1所述的故障判断方法,其特征在于,所述提示预警信息的过程,包括:
5.根据权利要求4所述的故障判断方法,其特征在于,还包括:
6.根据权利要求1所述的故障判断方法,其特征在于,所述对所述目标特征数据进行机器学习,以确定所述目标特征数据中的目标异常数据,并获取与所述目标异常数据相对应的第一故障判别规则的过程,包括:
7.根据权利要求1至6任一项所述的故障判断方法,其特征在于,所述对所述目标运行数据进行预处理,得到目标处理数据的过程之后,还包括:
8.一种充电设备的故障判断装置,其特征在于,包括:
9.一种充电设备的故障判断设备,其特征在于,包括:
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的一种充电设备的故障判断方法的步骤。
技术总结本申请公开了一种充电设备的故障判断方法、装置、设备及介质,属于充电设备技术领域。该方法包括:获取目标充电管理平台中所有充电设备的运行数据,得到目标运行数据,并对目标运行数据进行预处理,得到目标处理数据;从目标处理数据中提取与指定类型充电设备相对应的处理数据,得到目标特征数据;对目标特征数据进行机器学习,以确定目标特征数据中的目标异常数据,并获取与目标异常数据相对应的第一故障判别规则;若根据第一故障判别规则和第二故障判别规则确定出指定类型充电设备中存在发生故障的充电设备,则提示预警信息。通过该方法可以进一步提高在对充电设备进行故障检测时的准确率。
技术研发人员:郑国旺,罗松,黄伟,魏亮
受保护的技术使用者:青岛特来电新能源科技有限公司
技术研发日:技术公布日:2024/5/19