[发明专利]充电桩故障原因诊断方法及装置

权利要求书

1.一种充电桩故障原因诊断方法，其特征在于，包括：

在目标充电桩发生故障时获取该目标充电桩的故障类型；

将所述目标充电桩的故障类型作为预测样本输入预设的贝叶斯网络模型，并将该贝叶斯网络模型的输出作为该目标充电桩的故障类型对应的故障原因诊断结果；

其中，所述贝叶斯网络模型包含有贝叶斯网络的拓扑结构及对应的条件概率表，且所述贝叶斯网络的拓扑结构用于表示充电桩的各个故障类型与各个故障原因诊断结果之间的对应关系。

2.根据权利要求1所述的充电桩故障原因诊断方法，其特征在于，还包括：

根据充电桩的多种故障类型及其对应的已知故障原因诊断结果，生成训练样本集；

应用所述训练样本集，基于对应的评分函数及搜索算法建立贝叶斯网络的拓扑结构；

基于极大似然估计方法确定所述贝叶斯网络的拓扑结构中的各结点处的条件概率，得到各个所述结点的条件概率表。

3.根据权利要求2所述的充电桩故障原因诊断方法，其特征在于，所述根据充电桩的多种故障类型及其对应的已知故障原因诊断结果，生成训练样本集，包括：

自电力系统的遥测数据、遥信数据电力模块监控数据和交易数据中的至少一份数据中提取多个充电桩的历史运行数据；

在所述历史运行数据中提取充电桩的多种故障类型对应的充电桩故障特征数据，并根据各种故障类型分别对应的充电桩故障特征数据之间的从属关系建立充电桩故障指标体系；

对所述充电桩故障指标体系对应的充电桩故障特征数据进行预处理；

根据经预处理后的充电桩故障特征数据生成训练样本集。

4.根据权利要求3所述的充电桩故障原因诊断方法，其特征在于，所述对所述充电桩故障指标体系对应的充电桩故障特征数据进行预处理，包括：

对所述充电桩故障指标体系对应的充电桩故障特征数据进行数据清洗和/或属性规约处理；

将经数据清洗和/或属性规约处理后的充电桩故障特征数据进行数据变换。

5.一种充电桩故障原因诊断装置，其特征在于，包括：

目标充电桩的故障类型获取模块，用于在目标充电桩发生故障时获取该目标充电桩的故障类型；

目标故障原因诊断模块，用于将所述目标充电桩的故障类型作为预测样本输入预设的贝叶斯网络模型，并将该贝叶斯网络模型的输出作为该目标充电桩的故障类型对应的故障原因诊断结果；

其中，所述贝叶斯网络模型包含有贝叶斯网络的拓扑结构及对应的条件概率表，且所述贝叶斯网络的拓扑结构用于表示充电桩的各个故障类型与各个故障原因诊断结果之间的对应关系。

6.根据权利要求5所述的充电桩故障原因诊断装置，其特征在于，还包括：

训练样本集生成模块，用于根据充电桩的多种故障类型及其对应的已知故障原因诊断结果，生成训练样本集；

贝叶斯网络拓扑结构建立模块，用于应用所述训练样本集，基于对应的评分函数及搜索算法建立贝叶斯网络的拓扑结构；

条件概率获取模块，用于基于极大似然估计方法确定所述贝叶斯网络的拓扑结构中的各结点处的条件概率，得到各个所述结点的条件概率表。

7.根据权利要求6所述的充电桩故障原因诊断装置，其特征在于，所述训练样本集生成模块包括：

历史运行数据获取单元，用于自电力系统的遥测数据、遥信数据电力模块监控数据和交易数据中的至少一份数据中提取多个充电桩的历史运行数据；

充电桩故障指标体系建立单元，用于在所述历史运行数据中提取充电桩的多种故障类型对应的充电桩故障特征数据，并根据各种故障类型分别对应的充电桩故障特征数据之间的从属关系建立充电桩故障指标体系；

数据预处理单元，用于对所述充电桩故障指标体系对应的充电桩故障特征数据进行预处理；

训练样本集生成单元，用于根据经预处理后的充电桩故障特征数据生成训练样本集。