[发明专利]充电桩故障原因诊断方法及装置

说明书

本申请提供一种充电桩故障原因诊断方法及装置，方法包括：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。本申请能够实现充电桩的故障原因自动诊断，且诊断过程高效且诊断结果准确，进而能够对在充电桩发生故障时快速确认该故障发生的原因，进而能够及时且有针对性对充电桩进行维修。

技术领域

本申请涉及充电桩设备技术领域，具体涉及一种充电桩故障原因诊断方法及装置。

背景技术

随着科技飞速发展及人们环保意识的日益提高，越来越多的电力驱动车辆受到人们的青睐。而作为电力驱动车辆的重要配套设备，充电桩也应运而生。随着越来越多的充电桩投入应用，如何在充电桩发生故障时确认其故障原因以对其进行及时维修，也成为了保证充电桩的运行质量课题中的重要研究方法。

现有技术中，充电桩的故障原因诊断方式通常采用人工计划性检修充电桩的方式来实现，若在巡检过程中发现故障，则针对该故障进行故障原因的排查，并最终确认该故障的发生原因。

然而，由于现有的充电桩的故障原因诊断方式是通过人工计划性检修来确定发生故障的原因，此种方式仅能够在人工检修排查故障原因后才能够确认，使得针对充电桩的故障原因诊断过程被动且效率低下，另外，由于人工计划性巡视策略缺乏定制依据，容易导致过度检修和缺乏检修的现象，产生资源浪费和错配。

发明内容

针对现有技术中的问题，本申请提供一种充电桩故障原因诊断方法及装置，能够实现充电桩的故障原因自动诊断，且诊断过程高效且诊断结果准确，进而能够对在充电桩发生故障时快速确认该故障发生的原因，进而能够及时且有针对性对充电桩进行维修。

为解决上述技术问题，本申请提供以下技术方案：

第一方面，本申请提供一种充电桩故障原因诊断方法，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。

进一步地，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。

进一步地，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。