[发明专利]基于人工智能的配电设备风险检测方法

说明书

本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于人工智能的配电设备风险检测方法，该方法包括：获取充电桩的历史运行数据，基于历史运行数据计算每个充电桩的健康度评分；根据充电桩的历史运行数据、历史运行时长和健康度评分计算充电区域内任意两个充电桩的匹配度；基于所述匹配度获取充电桩匹配对；基于实时的充电桩的运行数据和健康度评分计算所述充电桩匹配对中两充电桩的运行状态相似度；监测每个充电桩匹配对的所述运行状态相似度，进行配电设备风险的检测。本发明可对充电桩的状态进行准确的监测。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，具体涉及一种基于人工智能的配电设备风险检测方法。

背景技术

随着新能源汽车行业的蓬勃发展，电动汽车数量迅速增多，而与电动汽车续航配套的充电桩却频频出现安全问题，电动汽车充电需要大功率电量输入，市场上充电桩缺少一套配电风险监控方案。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种基于人工智能的配电设备风险检测方法，所采用的技术方案具体如下：

本发明一个实施例提供了一种基于人工智能的配电设备风险检测方法，该方法包括以下具体步骤：

获取充电桩的历史运行数据，基于历史运行数据计算每个充电桩的健康度评分；

根据充电桩的历史运行数据、历史运行时长和健康度评分计算充电区域内任意两个充电桩的匹配度；

基于所述匹配度获取充电桩匹配对；基于实时的充电桩的运行数据和健康度评分计算所述充电桩匹配对中两充电桩的运行状态相似度；

监测每个充电桩匹配对的所述运行状态相似度，进行配电设备风险的检测。

进一步地：根据充电桩的历史运行数据、历史运行时长和健康度评分计算充电区域内任意两个充电桩的匹配度，具体为：

表示和两个充电桩的匹配度，和分别为和两个充电桩的历史运行数据序列，表示和两个序列的相似度，和分别为和两个充电桩的历史运行时长，和分别为和两个充电桩的健康度评分。

进一步地：基于所述匹配度，利用KM算法，获取充电桩匹配对。

进一步地：基于实时的充电桩的运行数据和健康度评分计算所述充电桩匹配对中两充电桩的运行状态相似度，具体为：

表示充电桩匹配对中和两个充电桩的运行状态相似度，和分别为和两个充电桩的实时健康度评分，和分别为和两个充电桩的实时运行数据序列，表示和两个序列的相似度。

进一步地：所述运行数据包括多个一级运行数据，每个一级运行数据包括多个二级运行数据，利用层次分析法获取一级运行数据的一级权重，利用熵权法获取二级运行数据的二级权重，结合一级权重和二级权重获取每个二级运行数据的综合权重，基于所有充电桩的二级运行数据和综合权重，利用Topsis算法，计算每个充电桩的健康度评分。

进一步地：监测每个充电桩匹配对的所述运行状态相似度，进行配电设备风险的检测，具体为：

对于每个充电桩匹配对，根据当前获取的运行状态相似度与历史运行状态相似度的差值，进行配电设备风险的检测。

进一步地：对于孤立的充电桩，基于运行数据和健康度评分，计算孤立充电桩与充电区域内其他充电桩的运行状态相似度；

根据当前获取的孤立充电桩对应的运行状态相似度与历史运行状态相似度的差值，进行配电设备风险的检测。