充换电站、云平台及充换电站云边协同系统的制作方法

本发明涉及充换电，具体涉及一种充换电站、云平台及充换电站云边协同系统。

背景技术：

1、新能源车辆主要通过充换电站来补充电能，充换电站是充换电服务的执行终端，具有复杂、非标和全自动等特点，故障诊断与维修较困难，从充换电站提供服务的特点来说，无论是充换电过程中出现故障还是车辆导航到充换电站被告知无法使用，都会影响新能源车辆的使用，因此如何提高充换电站的可靠性成为亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、本发明实施例提出一种充换电站、云平台及充换电站云边协同系统，旨在解决充换电站可靠性低的技术问题。

2、第一方面，本技术实施例提出了一种充换电站，所述充换电站包括边缘计算装置，所述边缘计算装置包括数据采集模块和数据处理模块，所述数据采集模块的输出端与所述数据处理模块的输入端连接；

3、所述数据采集模块，用于采集充换电站的电站数据；

4、所述数据处理模块，用于根据所述电站数据确定充换电站的电站特征数据帧。

5、该实施例提出一种充换电站，该充换电站包括边缘计算装置，边缘计算装置的采集模块用于采集充换电站的电站数据，数据处理模块用于根据电站数据确定充换电站的电站特征数据帧，能够通过电站特征数据帧确定充换电站的状态，从而在充换电站出现故障前及时对其进行维护，提高了充换电站的可靠性。

6、在一些实施例中，所述边缘计算装置还包括工况分割模块，所述数据采集模块的输出端与所述工况分割模块的输入端连接，所述工况分割模块的输出端与所述数据处理模块的输入端连接；

7、所述工况分割模块，用于根据所述充换电站的电站信号特征从所述电站数据中提取有效电站数据；

8、所述数据处理模块，还用于根据所述有效电站数据确定所述充换电站的电站特征数据帧。

9、该实施例中的边缘计算装置还包括工况分割模块，工况分割模块用于根据充换电站的电站信号特征从电站数据中提取有效电站数据，数据处理模块根据有效电站数据确定充换电站的电站特征数据帧，能够将电站数据中的部分无效数据过滤，降低了数据量，从而提高了数据处理效率。

10、在一些实施例中，所述电站信号特征包括数据信号特征；

11、所述工况分割模块，还用于根据所述电站数据的数据信号特征从所述电站数据中提取有效电站数据。

12、该实施例中的电站特征信号包括数据特征信号，工况分割模块能够根据电站数据自身的信号特征提取有效电站信号，从而将部分无效数据过滤，降低了数据量。

13、在一些实施例中，所述电站信号特征还包括外部信号特征；

14、所述工况分割模块，还用于根据与所述电站数据相关联的外部信号特征从所述电站数据中提取有效电站数据。

15、该实施例中的电站特征信号包括外部信号特征，工况分割模块能够根据与电站数据相关联的外部信号特征从电站数据中提取有效电站数据，从而将部分无效数据过滤，降低了数据量。

16、在一些实施例中，所述数据处理模块包括特征提取单元和汇聚单元，所述特征提取单元的输入端与所述工况分割模块的输出端连接，所述汇聚单元的输入端与所述特征提取单元的输出端连接；

17、所述特征提取单元，用于从所述有效电站数据中提取电站特征数据；

18、所述汇聚单元，用于对所述电站特征数据进行汇聚处理，获得充换电站的电站特征数据帧。

19、该实施例中的数据处理模块包括特征提取单元和汇聚单元，特征提取单元从有效电站数据中提取电站特征数据，汇聚单元对电站特征数据进行汇聚处理获得充换电站的电站特征数据帧，能够将充换电站中各部件对应的特征进行整合，提高了电站特征数据帧的可用性。

20、在一些实施例中，所述数据处理模块包括特征提取单元、汇聚单元、故障检测单元和物模型，所述汇聚单元的输入端和所述故障检测单元的输入端均与所述特征提取单元的输出端连接，所述汇聚单元的输出端和所述故障检测单元的输出端均与所述物模型的输入端连接；

21、所述汇聚单元，还用于对所述电站特征数据进行汇聚处理，获得所述充换电站的状态数据；

22、所述故障检测单元，用于根据所述电站特征数据确定所述充换电站的故障事件数据；

23、所述物模型，用于将所述状态数据和所述故障事件数据编译为所述充换电站的电站特征数据帧。

24、该实施例中的数据处理模块包括汇聚单元、故障检测单元和物模型，汇聚单元将电站特征数据处理为充换电站的状态数据，故障检测单元根据电站特征数据确定故障事件数据，物模型将状态数据和故障事件数据编译为充换电站的电站特征数据帧，在保留充换电站状态数据的同时完成对充换电站的故障检测。

25、在一些实施例中，所述边缘计算装置还包括原始数据库；

26、所述原始数据库，用于存储所述有效电站数据。

27、该实施例中的原始数据库用于存储有效电站数据，能够通过原始数据库存储的有效电站数据进行故障回放及算法开发，提高了数据利用率。

28、在一些实施例所述电站数据包括充电数据、振动数据和温度数据。

29、该实施例中能够基于充电数据、振动数据和温度数据确定充换电站的状态，提高了充换电站状态监测的准确度。

30、第二方面，本发明实施例还提出一种云平台，所述云平台用于根据上文所述的充换电站上传的电站特征数据帧确定所述充换电站的状态评估及故障预测数据。

31、该实施例中的云平台根据充换电站上传的电站特征数据帧确定充换电站的状态评估及故障预测数据，能够将数据处理任务进行云边分解，提升了数据处理效率，并且云平台可对多个充换电站的电站特征数据帧进行处理，从单站可靠性管理转变为站点群可靠性管理，降低了充换电站的运维成本。

32、在一些实施例中，所述云平台包括物联网平台；

33、所述物联网平台，用于从所述电站特征数据帧中解析出所述充换电站的状态数据，并根据所述状态数据确定所述充换电站的状态评估及故障预测数据。

34、该实施例中的云平台包括物联网平台，物联网平台根据从电站特征数据帧中解析出的状态数据确定充换电站的状态评估及故障预测数据，能够对充换电站的状态进行预测，从而在充换电站出现故障前对其进行维护，提高了充换电站的可靠性。

35、在一些实施例中，所述物联网平台，还用于对所述状态数据进行状态融合，并根据获得的融合特征确定所述充换电站的状态评估及故障预测数据。

36、本实施例中的物联网平台根据状态数据的融合特征确定充换电站的状态评估及故障预测数据，提高了充换电站状态预测的准确度。

37、在一些实施例中，所述物联网平台，还用于将所述融合特征输入状态评估与故障预测模型，所述状态评估与故障预测模型输出所述充换电站的状态评估及故障预测数据。

38、该实施例中物联网平台将融合特征输入状态评估与故障预测模型，获得充换电站的状态评估及故障预测数据，能够根据状态评估及故障预测数据进行运维决策，提高了充换电站的运维效率。

39、在一些实施例中，所述物联网平台，还用于根据所述状态评估及故障预测数据决策所述充换电站的运维计划。

40、该实施例中物理网平台根据状态评估及故障预测数据决策充换电站的运维计划，使得相关人员能够根据运维计划对充换电站进行维护，提高了充换电站的运维效率。

41、在一些实施例中，所述物联网平台，还用于从所述电站特征数据帧中解析出故障事件数据，并根据所述故障事件数据和预设触发规则输出所述充换电站的故障提示信息。

42、该实施例中的物联网平台根据从电站特征数据帧中解析出的故障事件数据和预设触发规则输出充换电站的故障提示信息，能够在充换电站出现故障时及时发出提醒，提高了充换电站的运维效率。

43、在一些实施例中，所述物联网平台，还用于对所述充换电站中的边缘计算装置进行参数配置。

44、本实施例中的物联网平台用于对充换电站中的边缘计算装置进行参数配置，能够根据具体的场景对边缘计算装置进行参数调整。

45、第三方面，本发明实施例还提出一种充换电站云边协同系统，所述充换电站云边协同系统包括如上文所述的充换电站和如上文所述的云平台。

46、第四方面，本发明实施例还提出一种边缘计算装置，所述边缘计算装置包括：

47、数据采集模块，用于采集充换电站的电站数据；

48、数据处理模块，用于根据所述电站数据确定所述充换电站的电站特征数据帧。

49、第五方面，本发明实施例还提出一种计算机存储介质，所述计算机存储介质设置在如上文所述的充换电站和上文所述的云平台。

50、上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。