[发明专利]充电行为识别方法、装置、终端设备及存储介质

说明书

本申请实施例适用于电动车技术领域，公开了一种充电行为识别方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质，其中，所述方法包括：获取充电桩上传的充电电流数据；判断所述充电电流数据是否符合第一预设条件，所述第一预设条件为在充电起始时间和结束时间之间存在电流持续小于或等于预设电流阈值的时间段；当所述充电电流数据符合第一预设条件时，确定充电过程中存在异常充电行为。本申请实施例可以对充电过程中电动车电池是否存在实质意义上的充电行为进行识别，从而提高了充电桩的使用效率。

技术领域

本申请属于电动车技术领域，尤其涉及一种充电行为识别方法、装置、终端设备及存储介质。

背景技术

随着科学技术的不断发展，电动车的应用也越来越广泛。

目前，车主使用充电站为电动车充电时，在完成相应的充电订单支付之后，充电桩的相应插座就会通电，此时，车主可以通过电动车的适配器、充电线将电动车连接至充电桩的相应插座，以对电动车进行充电。

但是，由于用户操作等原因，用户虽然在特定时间段内提交了充电订单，但可能并未进行实质上的充电行为。这种行为可能会使电动车的电池损失不少充电工作时间，从而影响到充电桩的使用效率。而对于这种类似“刷单”的异常充电行为，目前还没有行之有效的识别方法。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本申请的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种充电行为识别方法、装置、终端设备及存储介质，以解决现有技术中无法识别电动车电池是否存在实质上的充电行为，从而降低了充电桩的使用效率的问题。

本申请实施例的第一方面，提供了一种充电行为识别方法，所述方法包括：

获取充电桩上传的电动车的充电电流数据；

判断所述充电电流数据是否符合第一预设条件，所述第一预设条件为在充电起始时间和结束时间之间存在电流持续小于或等于预设电流阈值的时间段；

当所述充电电流数据符合第一预设条件时，确定充电过程中存在异常充电行为。

在本申请的一些实施例中，在确定充电过程中存在异常充电行为之前，还包括：

判断与所述充电电流数据对应的充电功率数据是否符合第二预设条件，所述第二预设条件为在充电起始时间和结束时间之间存在功率持续小于或等于预设功率阈值的时间段；

所述确定充电过程中存在异常充电行为，包括：

当所述充电电流数据符合第一预设条件且与所述充电电流数据对应的充电功率数据符合第二预设条件时，确定充电过程中存在异常充电行为。

在本申请的一些实施例中，所述判断所述充电电流数据是否符合第一预设条件，包括：

根据所述充电电流数据，生成充电电流曲线；

将所述充电电流曲线转化为充电曲线图片；

将所述充电曲线图片输入已预先训练的神经网络模型，得到与所述充电电流曲线对应的充电模式；

当所述充电模式为预设充电模式时，则确定所述充电电流数据符合所述第一预设条件；

当所述充电模式为非预设充电模式时，则确定所述充电电流数据不符合所述第一预设条件。

在本申请的一些实施例中，所述神经网络模型的训练过程具体为：

获取训练样本数据集，所述训练样本数据集为包括所有充电模式对应的电流曲线样本图片的数据集；

对所述训练样本数据集进行数据预处理操作；