[发明专利]一种电动汽车充电设备故障分析、预警方法及系统

权利要求书

1.一种电动汽车充电设备故障分析方法，其特征在于，包括：

获取历史时段内的充电设备数据、充电过程数据和充电过程中发生的故障数据；

根据历史时段内的充电设备数据、充电过程数据和充电过程中发生的故障数据，获得不同充电设备厂家在不同充电过程中的故障数据集；

基于所述故障数据集，对不同充电设备厂家在不同充电过程中发生的故障进行关联分析，获得不同充电设备厂家的故障关联规则集。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取历史时段内的充电设备数据、充电过程数据和充电过程中发生的故障数据，包括：

对历史时段内的充电设备数据、充电过程数据和充电过程中发生的故障数据分别进行采样；

对采样的充电设备的厂家、充电过程的次数和充电过程中发生的故障数据分别进行标识；

所述故障数据包括在充电过程中发生的充电设备故障、电动汽车中动力电池故障和配电网故障，以及各种故障类型的故障次数。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据历史时段内的充电设备数据、充电过程数据和充电过程中发生的故障数据，获得不同充电设备厂家在不同充电过程中的故障数据集，包括：

接收并存储历史时段内的充电设备数据、充电过程数据和充电过程中发生的故障数据，以及充电设备厂家标识、充电过程次数标识和充电过程中发生的故障数据标识；

按不同充电设备的厂家标识对故障数据进行分组；

统计相同充电设备厂家标识在不同充电过程标识下各故障类型发生的次数，并根据次数对故障类型进行降序排序，进而获得不同充电设备厂家在不同充电过程中的故障数据集。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述故障数据集，对不同充电设备厂家在不同充电过程中发生的故障进行关联分析，获得不同充电设备厂家的故障关联规则集，包括：

对故障数据集进行一次扫描，获得所有故障的支持度计数，删除小于支持度阈值的故障，将剩下的频繁故障按照支持度计数进行降序排列后得到头表；

对故障数据集进行二次扫描，从故障数据集中剔除非频繁故障，将剩余的频繁故障按照头表中频繁故障次序进行降序排列，将排列后的剩余频繁故障插入树结构，建立FP树；

从头表的最后一项频繁故障依次向上获取FP树中对应的条件模式基，删除条件模式基中小于支持度阈值的频繁故障项并创建条件FP树，得到所有的频繁故障项集；

对于每个频繁故障项集r，任取r的非空子集t，根据置信度计算公式计算任意组合的故障类型标识的置信度，进而获得不同充电设备厂家在不同充电过程中的故障关联规则集。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将排列后的剩余频繁故障插入树结构，建立FP树，包括：

建立以Null为根节点的树结构；

将剩余频繁故障中排列在先的节点作为父节点，排列在后的节点作为子节点，插入树结构中；

若频繁故障存在于当前父节点的子节点中，则将子节点的计数值加1；否则，创建新的子节点，直至所有充电过程中的所有故障数据均插入树结构中，得到建立好的FP树。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得不同充电设备厂家的故障关联规则集之后，还包括：

通过下式计算故障关联规则集中规则的兴趣因子：

如果规则的兴趣因子I(A，B)＝1，则表示故障A和B相互独立，并删除该规则否则保留。

7.一种电动汽车充电设备故障分析系统，其特征在于，包括：

故障数据远传模块，用于获取历史时段内的充电设备数据、充电过程数据和充电过程中发生的故障数据；

故障数据集构建模块，用于根据历史时段内的充电设备数据、充电过程数据和充电过程中发生的故障数据，获得不同充电设备厂家在不同充电过程中的故障数据集；

故障数据分析模块，用于基于所述故障数据集，对不同充电设备厂家在不同充电过程中发生的故障进行关联分析，获得不同充电设备厂家的故障关联规则集。