本發(fā)明涉及充電樁監(jiān)測(cè)的，尤其涉及一種充電樁集群數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程在線監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著電動(dòng)車輛（ev）的快速普及，充電樁作為其關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，正在受到越來(lái)越多的關(guān)注，電動(dòng)車的增加直接導(dǎo)致了對(duì)充電樁的需求提升，充電樁集群的管理面臨缺乏實(shí)時(shí)監(jiān)控的問(wèn)題，不同位置分布的充電樁所面對(duì)的工作量不同，各個(gè)充電樁的設(shè)備使用經(jīng)歷導(dǎo)致各個(gè)充電樁的設(shè)備性能狀況也不同，目前對(duì)充電樁的監(jiān)測(cè)通過(guò)依賴于人工，這種方式效率較低，且無(wú)法兼顧充電樁集群所在區(qū)域的充電使用效率。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種充電樁集群數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程在線監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中人工檢測(cè)充電樁集群效率較低的問(wèn)題。

2、本發(fā)明是這樣實(shí)現(xiàn)的，第一方面，本發(fā)明提供一種充電樁集群數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程在線監(jiān)測(cè)方法，包括：

3、獲取充電樁集群中的各個(gè)充電樁單元的規(guī)格信息與位置信息，根據(jù)各個(gè)所述充電樁單元的規(guī)格信息構(gòu)建用于對(duì)各個(gè)所述充電樁單元進(jìn)行數(shù)字反饋的單元數(shù)字模型，并根據(jù)各個(gè)所述充電樁單元的位置信息對(duì)各個(gè)所述單元數(shù)字模型進(jìn)行組合處理，得到用于對(duì)所述充電樁集群進(jìn)行數(shù)字反饋的集群數(shù)字模型；

4、持續(xù)對(duì)所述充電樁集群中的各個(gè)所述充電樁單元進(jìn)行多維度數(shù)據(jù)采集，以得到各個(gè)所述充電樁單元的指標(biāo)參量，并將各個(gè)所述指標(biāo)參量分別代入至所述集群數(shù)字模型中的各個(gè)所述單元數(shù)字模型；其中，所述指標(biāo)參量包括工作狀態(tài)特征、工作參數(shù)特征及工作環(huán)境特征；

5、令所述集群數(shù)字模型根據(jù)各個(gè)所述指標(biāo)參量對(duì)所述充電樁集群進(jìn)行用電狀況的分析，得到各個(gè)時(shí)間段的用電分布特征，并對(duì)各個(gè)時(shí)間段的用電分布特征進(jìn)行綜合分析，得到所述充電樁集群的用電趨勢(shì)特征；

6、令所述集群數(shù)字模型根據(jù)各個(gè)所述指標(biāo)參量對(duì)各個(gè)所述充電樁單元分別進(jìn)行性能評(píng)估，以得到各個(gè)所述充電樁單元的性能評(píng)估特征；

7、根據(jù)所述充電樁集群的用電趨勢(shì)特征和各個(gè)所述充電樁單元的性能評(píng)估特征對(duì)所述充電樁集群進(jìn)行資源調(diào)度趨勢(shì)的預(yù)測(cè)處理，以得到所述充電樁集群的資源調(diào)度趨勢(shì)；其中，所述資源調(diào)度趨勢(shì)用于描述所述充電樁集群在未來(lái)時(shí)間段中的充放電需求和設(shè)備性能預(yù)測(cè)狀況。

8、第二方面，本發(fā)明提供一種充電樁集群數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，用于實(shí)現(xiàn)第一方面任意一項(xiàng)所述的一種充電樁集群數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程在線監(jiān)測(cè)方法，包括：

9、數(shù)字模擬模塊，用于獲取充電樁集群中的各個(gè)充電樁單元的規(guī)格信息與位置信息，根據(jù)各個(gè)所述充電樁單元的規(guī)格信息構(gòu)建用于對(duì)各個(gè)所述充電樁單元進(jìn)行數(shù)字反饋的單元數(shù)字模型，并根據(jù)各個(gè)所述充電樁單元的位置信息對(duì)各個(gè)所述單元數(shù)字模型進(jìn)行組合處理，得到用于對(duì)所述充電樁集群進(jìn)行數(shù)字反饋的集群數(shù)字模型；

10、數(shù)據(jù)采集模塊，用于持續(xù)對(duì)所述充電樁集群中的各個(gè)所述充電樁單元進(jìn)行多維度數(shù)據(jù)采集，以得到各個(gè)所述充電樁單元的指標(biāo)參量，并將各個(gè)所述指標(biāo)參量分別代入至所述集群數(shù)字模型中的各個(gè)所述單元數(shù)字模型；其中，所述指標(biāo)參量包括工作狀態(tài)特征、工作參數(shù)特征及工作環(huán)境特征；

11、趨勢(shì)分析模塊，用于令所述集群數(shù)字模型根據(jù)各個(gè)所述指標(biāo)參量對(duì)所述充電樁集群進(jìn)行用電狀況的分析，得到各個(gè)時(shí)間段的用電分布特征，并對(duì)各個(gè)時(shí)間段的用電分布特征進(jìn)行綜合分析，得到所述充電樁集群的用電趨勢(shì)特征；

12、性能評(píng)估模塊，用于令所述集群數(shù)字模型根據(jù)各個(gè)所述指標(biāo)參量對(duì)各個(gè)所述充電樁單元分別進(jìn)行性能評(píng)估，以得到各個(gè)所述充電樁單元的性能評(píng)估特征；

13、綜合分析模塊，用于根據(jù)所述充電樁集群的用電趨勢(shì)特征和各個(gè)所述充電樁單元的性能評(píng)估特征對(duì)所述充電樁集群進(jìn)行資源調(diào)度趨勢(shì)的預(yù)測(cè)處理，以得到所述充電樁集群的資源調(diào)度趨勢(shì)；其中，所述資源調(diào)度趨勢(shì)用于描述所述充電樁集群在未來(lái)時(shí)間段中的充放電需求和設(shè)備性能預(yù)測(cè)狀況。

14、本發(fā)明提供了一種充電樁集群數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程在線監(jiān)測(cè)方法，具有以下有益效果：

15、本發(fā)明通過(guò)收集充電樁單元的規(guī)格和位置信息，基于規(guī)格信息為每個(gè)充電樁單元建立數(shù)字模型，并根據(jù)位置信息組合成集群數(shù)字模型，對(duì)充電樁單元進(jìn)行多維度數(shù)據(jù)采集，獲取工作狀態(tài)、工作參數(shù)和環(huán)境特征等指標(biāo)參量，將指標(biāo)參量代入集群數(shù)字模型，分析用電狀況，提取用電分布特征和趨勢(shì)，依據(jù)指標(biāo)參量對(duì)各個(gè)充電樁單元進(jìn)行性能評(píng)估，得出性能特征，利用用電趨勢(shì)和性能評(píng)估特征，預(yù)測(cè)充電樁集群未來(lái)的資源調(diào)度趨勢(shì)，通過(guò)上述步驟，可以實(shí)現(xiàn)充電樁集群的智能管理，優(yōu)化資源使用，提升充電效率，解決了現(xiàn)有技術(shù)中人工檢測(cè)充電樁集群效率較低的問(wèn)題。

技術(shù)特征：

1.一種充電樁集群數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程在線監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，包括：

2.如權(quán)利要求1所述的充電樁集群數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程在線監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，獲取充電樁集群中的各個(gè)充電樁單元的規(guī)格信息與位置信息，根據(jù)各個(gè)所述充電樁單元的規(guī)格信息構(gòu)建用于對(duì)各個(gè)所述充電樁單元進(jìn)行數(shù)字反饋的單元數(shù)字模型，并根據(jù)各個(gè)所述充電樁單元的位置信息對(duì)各個(gè)所述單元數(shù)字模型進(jìn)行組合處理，得到用于對(duì)所述充電樁集群進(jìn)行數(shù)字反饋的集群數(shù)字模型的步驟包括：

3.如權(quán)利要求1所述的充電樁集群數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程在線監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，持續(xù)對(duì)所述充電樁集群中的各個(gè)所述充電樁單元進(jìn)行多維度數(shù)據(jù)采集，以得到各個(gè)所述充電樁單元的指標(biāo)參量，并將各個(gè)所述指標(biāo)參量分別代入至所述集群數(shù)字模型中的各個(gè)所述單元數(shù)字模型的步驟包括：

4.如權(quán)利要求1所述的充電樁集群數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程在線監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，令所述集群數(shù)字模型根據(jù)各個(gè)所述指標(biāo)參量對(duì)所述充電樁集群進(jìn)行用電狀況的分析，得到各個(gè)時(shí)間段的用電分布特征，并對(duì)各個(gè)時(shí)間段的用電分布特征進(jìn)行綜合分析，得到所述充電樁集群的用電趨勢(shì)特征的步驟包括：

5.如權(quán)利要求4所述的充電樁集群數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程在線監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，基于所述用電分布序列對(duì)所述充電樁集群進(jìn)行用電趨勢(shì)特征分析，得到所述充電樁集群的用電趨勢(shì)特征的步驟包括：

6.如權(quán)利要求1所述的充電樁集群數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程在線監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，令所述集群數(shù)字模型根據(jù)各個(gè)所述指標(biāo)參量對(duì)各個(gè)所述充電樁單元分別進(jìn)行性能評(píng)估，以得到各個(gè)所述充電樁單元的性能評(píng)估特征的步驟包括：

7.如權(quán)利要求5所述的充電樁集群數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程在線監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，根據(jù)所述充電樁集群的用電趨勢(shì)特征和各個(gè)所述充電樁單元的性能評(píng)估特征對(duì)所述充電樁集群進(jìn)行資源調(diào)度趨勢(shì)的預(yù)測(cè)處理，以得到所述充電樁集群的資源調(diào)度趨勢(shì)的步驟包括：

8.一種充電樁集群數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，用于實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-7任意一項(xiàng)所述的一種充電樁集群數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程在線監(jiān)測(cè)方法，包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及充電樁監(jiān)測(cè)的技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種充電樁集群數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程在線監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，本發(fā)明通過(guò)收集充電樁單元的規(guī)格和位置信息，基于規(guī)格信息為每個(gè)充電樁單元建立數(shù)字模型，并根據(jù)位置信息組合成集群數(shù)字模型，對(duì)充電樁單元進(jìn)行多維度數(shù)據(jù)采集，獲取工作狀態(tài)、工作參數(shù)和環(huán)境特征等指標(biāo)參量，將指標(biāo)參量代入集群數(shù)字模型，分析用電狀況，提取用電分布特征和趨勢(shì)，依據(jù)指標(biāo)參量對(duì)各個(gè)充電樁單元進(jìn)行性能評(píng)估，得出性能特征，利用用電趨勢(shì)和性能評(píng)估特征，預(yù)測(cè)充電樁集群未來(lái)的資源調(diào)度趨勢(shì)，通過(guò)上述步驟，可以實(shí)現(xiàn)充電樁集群的智能管理，優(yōu)化資源使用，提升充電效率，解決了現(xiàn)有技術(shù)中人工檢測(cè)充電樁集群效率較低的問(wèn)題。

技術(shù)研發(fā)人員：鄭宏利,張杰
受保護(hù)的技術(shù)使用者：深圳市榮為信科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/2