CN117533180A - 一种充电桩安全防护的评估方法及*** - Google Patents

一种充电桩安全防护的评估方法及*** Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种充电桩安全防护的评估方法及***，涉及充电桩安全防护评估领域，***包括数据采集模块、数据分析模块、风险评估模块、安全保护模块以及优化充电策略与调度模块；数据采集模块用于获取充电桩当前时刻的目标环境参数、电流波动参数和电压波动参数；数据分析模块用于确定当前时刻充电桩的参数特征；风险评估模块用于确定当前时刻充电桩的运行状态；安全保护模块用于切断故障充电桩的供电电源，并将充电桩标记为故障充电桩；优化充电策略与调度模块用于对修复后的故障充电桩进行充电能力测试评估，并制定充电策略和调度方案。本发明通过数据采集、分析、风险评估和安全保护模块的协同作用，提高了充电***的整体性能和可维护性。

Description

一种充电桩安全防护的评估方法及***
技术领域
本发明涉及充电桩安全防护评估技术领域，特别是涉及一种充电桩安全防护的评估方法及***。
背景技术
随着电动汽车市场份额逐年攀升，充电安全问题已成为电动汽车行业快速发展的主要挑战。电池本身的安全状态是其中的核心问题，然而，同样至关重要的还有充电桩的健康状况。作为电动汽车提供充电功率的主要传输渠道，充电桩的安全稳定运行对维持电动汽车电能供应的稳定性至关重要。
发明内容
本发明的目的是提供一种充电桩安全防护的评估方法及***，可实现对充电桩的安全保护，提供可靠的充电服务。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
第一方面，本发明提供了一种充电桩安全防护的评估***，包括：数据采集模块、数据分析模块、风险评估模块、安全保护模块以及优化充电策略与调度模块；
所述数据采集模块，用于获取当前时刻充电桩的基础参数数据；所述基础参数数据包括目标环境参数、电流波动参数和电压波动参数；所述目标环境参数包括所述充电桩所在区域的温度、湿度、空气质量和环境振动；
所述数据分析模块，与所述数据采集模块数据连接，用于对当前时刻所述充电桩的基础参数数据进行处理，确定当前时刻所述充电桩的参数特征；
所述风险评估模块，与所述数据分析模块数据连接，用于将当前时刻所述充电桩的参数特征输入到训练好的风险评估模型中，得到当前时刻所述充电桩的运行状态；其中，训练好的风险评估模型为以历史时刻充电桩的参数特征为输入，以历史时刻充电桩的运行状态为标签训练得到的模型；所述运行状态包括正常运行状态和异常运行状态；
所述安全保护模块，与所述风险评估模块数据连接，用于在所述充电桩处于异常运行状态时切断所述充电桩的供电电源，并将所述充电桩标记为故障充电桩；
优化充电策略与调度模块用于对修复后的所述故障充电桩进行充电能力测试评估，并制定所述故障充电桩的充电策略和调度方案。
可选的，还包括：故障诊断模块，用于接收输入数据，并将所述输入数据与故障库中的参考数据进行比对，确定所述充电桩的故障类型；所述输入数据包括充电桩的参数特征以及对应的充电桩的运行状态。
可选的，还包括：远程监控模块；
所述远程监控模块，与所述数据采集模块数据连接，用于实时远程监测充电桩的基础参数数据；
所述远程监控模块，与所述数据分析模块数据连接，用于实时远程监测充电桩的参数特征；
所述远程监控模块，与所述风险评估模块数据连接，用于实时远程监测充电桩的运行状态。
可选的，所述数据采集模块包括传感器单元和检测单元；
所述传感器单元，包括环境感应器和电力参数感应器，用于获取所述充电桩的基础参数数据；
所述检测单元，至少包括数据接口，用于将所述基础参数数据的数据传输至所述数据分析模块和所述远程监控模块。
可选的，还包括：预警通知模块，用于当所述风险评估模块输出的运行状态为异常运行状态时，进行告警通知。
第二方面，本发明提供了一种充电桩安全防护的评估方法，包括：
获取当前时刻充电桩的基础参数数据；所述基础参数数据包括目标环境参数、电流波动参数和电压波动参数；所述目标环境参数包括所述充电桩所在区域的温度、湿度、空气质量和环境振动；
对当前时刻所述充电桩的基础参数数据进行处理，确定当前时刻所述充电桩的参数特征；
将当前时刻所述充电桩的参数特征输入到训练好的风险评估模型中，得到当前时刻充电桩的运行状态；其中，训练好的风险评估模型为以历史时刻充电桩的参数特征为输入，以历史时刻充电桩的运行状态为标签训练得到的模型；所述运行状态包括正常运行状态和异常运行状态；
在所述充电桩处于异常运行状态时切断所述充电桩的供电电源，并将所述充电桩标记为故障充电桩；
对修复后的所述故障充电桩进行充电能力测试评估，并制定所述故障充电桩的充电策略和调度方案。
可选的，所述对当前时刻所述充电桩的基础参数数据进行处理，确定当前时刻所述充电桩的参数特征，具体包括：
对基础参数数据进行数据预处理，得到处理后的基础参数数据；所述数据预处理包括数据清洗、噪声去除和数据缺失值填充。
基于频域特征提取法，提取所述处理后的基础参数数据中的特征信息，得到所述基础参数数据的参数特征；所述参数特征包括电流稳定性、电压波动幅度或温度变化。
可选的，在确定当前时刻所述充电桩的参数特征，在将所述参数特征输入到训练好的风险评估模型之前，还包括：
基于线性回归模型和聚类算法建立所述风险评估模型。
可选的，基于线性回归模型和聚类算法建立所述风险评估模型，具体包括：
基于线性回归模型，建立所述充电桩的预测模型；
基于聚类算法，建立所述充电桩的异常检测模型；
根据所述充电桩的预测模型和异常监测模型，确定所述风险评估模型。
可选的，在得到当前时刻所述充电桩的运行状态之后，还包括：
当所述充电桩的运行状态为故障运行时，输出告警通知指令。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
本发明提供了一种充电桩安全防护的评估方法及***，***包括：数据采集模块：用于获取充电桩的基础参数数据，其中包括目标环境参数(如温度、湿度、空气质量、环境振动)、电流波动参数和电压波动参数。数据分析模块用于对采集到的基础参数数据进行处理，以确定充电桩的当前参数特征。风险评估模块用于当前时刻充电桩的参数特征输入到已经训练好的风险评估模型中，以判断当前充电桩的运行状态，包括正常运行状态和异常运行状态。安全保护模块用于负责在充电桩处于异常运行状态时采取安全保护措施。当在检测到异常运行状态时，该模块会切断充电桩的供电电源，同时标记该充电桩为故障充电桩。优化充电策略与调度模块用于专注于对修复后的故障充电桩进行充电能力测试评估，并制定相应的充电策略和调度方案。这有助于确保故障充电桩在修复后能够正常运行，并且充电***能够在整体上保持高效和可靠。本发明通过数据采集、分析、风险评估和安全保护模块的协同作用，实现了对充电桩的实时监测、故障诊断和安全保护，同时通过优化充电策略与调度模块，提高了充电***的整体性能和可维护性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例一提供的一种充电桩安全防护的评估***的结构示意图；
图2为本发明实施例二提供的一种充电桩安全防护的评估方法流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种充电桩安全防护的评估方法及***，可实现对充电桩的安全保护，提供可靠的充电服务。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
实施例一
如图1所示，本实施例提供了一种充电桩安全防护的评估***，包括：数据采集模块、数据分析模块、风险评估模块、安全保护模块以及优化充电策略与调度模块。
所述数据采集模块，用于获取当前时刻充电桩的基础参数数据；所述基础参数数据包括目标环境参数、电流波动参数和电压波动参数；所述目标环境参数包括所述充电桩所在区域的温度、湿度、空气质量和环境振动。
所述数据分析模块，与所述数据采集模块数据连接，用于对当前时刻所述充电桩的基础参数数据进行处理，确定当前时刻所述充电桩的参数特征。
所述风险评估模块，与所述数据分析模块数据连接，用于将当前时刻所述充电桩的参数特征输入到训练好的风险评估模型中，得到当前时刻所述充电桩的运行状态；其中，训练好的风险评估模型为以历史时刻充电桩的参数特征为输入，以历史时刻充电桩的运行状态为标签训练得到的模型；所述运行状态包括正常运行状态和异常运行状态。
所述安全保护模块，与所述风险评估模块数据连接，用于在所述充电桩处于异常运行状态时切断所述充电桩的供电电源，并将所述充电桩标记为故障充电桩。
优化充电策略与调度模块用于对修复后的所述故障充电桩进行充电能力测试评估，并制定所述故障充电桩的充电策略和调度方案。
其中，在安全防护的评估***中，安全防护涉及多个方面，其中充电桩的状态评估是其中的一项重要内容。当发现充电桩存在故障或异常情况时，需要对其进行安全防护措施以确保使用者和设备的安全。
其中，当发生故障或异常情况时具体的安全防护措施可以包括以下步骤：
1)停用故障充电桩：当发生故障或异常情况时，首先需要停用该充电桩，断开电源以防止任何潜在危险。
2)标记和告知：对故障充电桩进行标记并及时告知运维人员或相关部门，确保其他人员不使用该充电桩。
3)维修或替换：运维人员应尽快修复故障充电桩或进行替换，确保其恢复正常工作状态。
4)安全验证和测试：在修复或替换之后，需要进行安全验证和测试，确保充电桩的功能和安全性符合要求。
以下是一个示例：
数据采集模块采集到当前充电桩的数据，包括电流、电压、温度等参数。经数据分析模块及风险评估模块进行分析和评估后发现该充电桩处于异常运行状态，可能存在故障风险。此时安全保护模块收到异常报警信息，判断该充电桩存在安全隐患，立即切断电源，并发送报警通知给运维人员。运维人员接收到报警通知后，前往现场检查并修复充电桩故障。在修复完成后，进行安全验证和测试，确保充电桩恢复正常工作。优化充电策略与调度模块进行评估和调整，确保修复后的充电桩能够在合理的负荷范围内运行，并满足用户需求。通过以上步骤和操作，该充电桩能够得到安全防护，保证使用者和设备的安全。
在本实施例中，数据采集模块负责监测充电桩目标环境参数、电流波动、电压波动等参数。它包括传感器和监测装置，通过感应器感知周围环境，并通过数据接口将采集到的数据传输给数据分析模块。数据采集模块实现了对充电桩运行状态的实时监测和数据采集功能。
具体的，所述数据采集模块包括传感器单元和检测单元。
所述传感器单元包括环境感应器和电力参数感应器，用于获取所述充电桩当前时刻的基础参数数据。所述检测单元包括数据接口，用于所述基础参数数据的数据传输。
其中，环境感应器可以包括：温度感应器：测量充电桩周围的温度。湿度感应器：用于测量充电桩周围的湿度水平，湿度变化可能影响电气部件的性能。气体传感器：用于检测有害气体，例如一氧化碳，以确保操作环境的安全性。光照度感应器：用于检测光照水平，可能影响显示屏的可见性或夜间充电桩的照明需求。在充电桩***中，感应器和监测装置的作用是获取与充电桩运行和环境状态相关的数据。
其中，目标环境参数指的是对充电桩所处环境的关键参数进行测量和记录，以评估充电桩的安全防护情况。具体来说，目标环境参数可能包括以下内容：
1.温度：充电桩所在区域的环境温度，包括室内温度和室外温度。温度变化可以影响充电桩的散热情况和工作效率。
2.湿度：充电桩所在区域的相对湿度。高湿度环境可能导致电器元件受潮、绝缘性能下降等问题。
3.空气质量：检测空气中的污染物含量，例如有害气体、颗粒物等。不良的空气质量可能对充电桩和用户的健康产生不利影响。
4.环境振动：检测充电桩所处环境中的振动强度和频率。强烈或频繁的振动可能会影响充电桩的结构稳定性和电子元件的正常工作。
目标环境参数的获取可以通过传感器等设备进行实时测量，数据采集模块会收集这些参数数据，以供数据分析和风险评估模块使用。通过对目标环境参数的监测和分析，可以帮助评估充电桩的适应能力和安全性，进而采取相应的安全防护措施。
其中，电力参数感应器可以包括：电流感应器：用于测量充电桩的电流，以监测充电桩的电能传输情况。电压感应器：用于测量充电桩的电压，以确保它在规定的电压范围内工作。功率感应器：用于计算充电桩的功率消耗，有助于性能分析和电费计算。
其中，检测单元可以为通信监测装置：其中包括数据接口：用于将感应器获取的数据传输给数据分析模块，可通过标准通信协议如Modbus、CAN等进行数据传输。故障检测器：监测充电桩通信和电力传输的健康状态，发现任何故障并报告给数据分析模块。数据存储单元：用于临时存储数据，以便随时提供历史数据分析。
在本实施例所提供的一种可选实施方式中，所述数据分析模块接收来自数据采集模块的数据，并通过智能算法对数据进行处理、分析和建模。它采用机器学习和大数据分析技术，对实时数据和历史数据进行分析，提取关键信息和特征，并建立数据模型和预测模型。
其中，数据分析模块对数据进行处理，具体可以包括：
数据分析模块首先对来自数据采集模块的数据进行处理和预处理，这涉及清洗数据，处理重复值、异常值和缺失值。例如，如果某些充电桩的充电量数据缺失，可以选择使用插值方法填补缺失值或者删除这些数据点，以确保数据的准确性和一致性。
在数据分析模块中，还可以对来自数据采集模块的实时数据和历史数据进行处理和分析。以下是一些可能需要处理的数据类型：
1)电流和电压数据：从充电桩采集得到的电流和电压数据是非常重要的信息，可以用于分析充电桩的运行状态和性能。这些数据可以用来识别电压波动、电流异常或潜在的故障情况。
2)温度和湿度数据：温度和湿度数据对于充电桩的运行和安全至关重要。通过分析和处理这些数据，可以检测到潜在的过热、过湿或过冷情况，以及***的环境条件。
3)充电桩状态数据：充电桩状态数据包括充电桩的各种状态指示，例如充电开始时间、充电持续时间、充电功率等。通过分析和处理这些数据，可以得到充电桩的使用情况、效率和充电速度等信息。
4)故障诊断数据：故障诊断数据包括与充电桩故障相关的数据，例如故障代码、故障检测时间、故障类型等。通过分析和处理这些数据，可以建立故障模型和故障诊断算法，用于识别和预测充电桩潜在的运行问题和异常情况。
5)充电桩使用日志数据：充电桩使用日志记录了充电桩的使用记录和操作事件等信息。通过分析和处理使用日志数据，可以了解用户的充电行为、使用模式和趋势等，从而为充电策略调度和优化提供参考。
其中，数据分析模块对处理后的数据进行分析，具体可以包括：
在进行数据分析之前，数据分析模块可以对数据进行特征提取和选择。该过程将根据充电桩的特点和分析目标，选择与运行状态相关的特征，并进行适当的数据变换和归一化。
具体的，基于频域特征提取法，提取所述处理后的基础参数数据中的特征信息，得到所述基础参数数据的参数特征；所述参数特征包括电流稳定性、电压波动幅度或温度变化。
其中，数据分析模块进行建模，具体可以包括：
根据后续功能模块的需求，数据分析模块可以选择合适的模型类型进行建立和训练。可以使用监督学习算法(如决策树、支持向量机、神经网络等)来建立故障诊断模型，使用回归模型(如线性回归、时间序列模型等)来建立预测模型，使用聚类算法(如K均值、密度聚类等)来建立异常检测模型等。建立模型后，数据分析模块使用预处理过的数据进行模型的训练。训练过程通常包括将数据分成训练集和验证集，调整模型参数，并使用验证集评估模型的性能和准确性。模型的训练和优化可以通过交叉验证、网格搜索等技术进行。完成模型训练后，数据分析模块会将训练好的模型提供给后续功能模块使用。这些模型可以用于风险评估模块，并提供相应的预测、识别或优化功能。
在本实施例所提供的一种可选实施方式中，所述风险评估模块与所述数据分析模块数据连接，用于将所述参数特征输入到训练好的风险评估模型，得到当前时刻所述充电桩的运行状态，具体可以如下：
风险评估模块使用数据分析模块建立的风险评估模型，对充电桩当前的运行状态进行评估。通过实时监测数据和历史数据的比对，将当前数据输入到数据模型中，进行潜在风险程度的判断(提取与风险相关的特征。这可能涉及到选择与充电桩运行状态和故障风险相关的特征，例如电流异常、温度升高等)。这可以通过概率分析、故障模式识别、异常检测等技术手段来实现。
故障诊断和优化策略：根据风险评估模块的结果，故障诊断模块可以进一步分析潜在的故障情况，并提供详细的故障诊断策略。根据诊断结果，优化策略模块可以提供相应的优化措施，例如充电策略的调整、设备维护计划的制定等，以确保充电桩的安全性、可靠性和性能。
在本实施例所提供的一种可选实施方式中，所述***还包括故障诊断模块。所述故障诊断模块用于接收所述数据分析模块和所述风险评估模块的输入数据，并比对所述输入数据与故障库中的参考数据，确定所述充电桩的故障类型；所述输入数据包括所述基础参数数据的参数特征和所述充电桩的运行状态。
具体而言，故障诊断模块利用机器学习和模式识别技术，以实现对充电桩故障类型的准确识别。通过对来自数据分析模块和风险评估模块的数据进行深入分析，并与预设的故障库进行对比，故障诊断模块能够精确地识别出发生的故障类型和其原因。
并且故障诊断模块还具备远程维护功能。通过与远程监控模块的联动，它能够实现对充电桩故障的远程处理和维修。这使得维护人员可以及时响应并解决充电桩的故障，提高了***的可靠性和可维护性。整个故障诊断流程有机地结合了数据分析、机器学习、模式识别等多种技术手段，为***的稳定运行提供了全面的支持。
在本实施例所提供的一种可选实施方式中，所述***还包括远程监控模块。所述远程监控模块与所述数据采集模块数据连接，用于实时远程监测充电桩的基础参数数据；所述远程监控模块与所述数据分析模块数据连接，用于对所述充电桩当前时刻基础参数数据的参数特征进行远程监控；所述远程监控模块与所述风险评估模块数据连接，用于对当前时刻的所述充电桩的运行状态进行远程监控。
具体的，远程监控模块在充电桩***中扮演着关键角色，其主要任务是进行实时监控和远程管理。远程监控模块通过与云端平台的连接，实现对充电桩的远程监控与管理功能。它能够通过数据传输、存储和分析等功能，实时监测充电桩的状态、电流、电压等参数，并提供远程控制能力，保障操作的安全性和可控性。远程监控模块还提供数据接口供用户访问，方便用户对充电桩进行远程管理和查询。具体而言，该模块通过利用网络通信技术，与充电桩建立连接，从而实现对充电桩相关数据的实时监测和远程访问。通过这种连接，远程监控模块能够获取充电桩的运行状态、充电历史记录等关键信息，并将这些数据传输至监控中心或运营管理***。当远程监控模块检测到任何异常情况时，其会迅速发出报警通知，实现对充电桩的远程报警和远程维护。这种实时响应能力对于***的可靠性至关重要。此外，远程监控模块还具备远程诊断和远程升级的功能。通过远程诊断，它能够对充电桩进行故障识别，而通过远程升级，可以对充电桩进行软件升级，进一步提高***的稳定性和可靠性。
具体来说，以下是可能传输给远程监控模块的数据来源：
数据采集模块的数据：远程监控模块可以接收数据采集模块传输的充电桩周围环境、电流波动、电压波动等参数数据。这些数据用于实时监测充电桩的状态和运行情况。
数据分析模块的结果：数据分析模块通过智能算法对数据进行处理和分析，提取关键信息和特征，并建立数据模型和预测模型。远程监控模块可以接收数据分析模块传输的分析结果和数据模型，以了解充电桩当前运行中的潜在问题和异常情况。
风险评估模块的数据：风险评估模块基于智能算法和建立的数据模型，对充电桩***的潜在故障和安全隐患进行评估。远程监控模块可以接收风险评估模块传输的实时监测数据和评估结果，用于了解充电桩当前运行状态下的潜在风险程度和可能的故障情况。
故障诊断模块的数据：故障诊断模块利用机器学习和模式识别技术对充电桩的故障进行准确识别。远程监控模块可以接收故障诊断模块传输的识别结果和故障原因，以便进行远程故障处理和维修。
本实施例中，所述***包括充电策略与调度模块和安全保护模块，具体如下。
所述安全保护模块，与所述风险评估模块数据连接，用于在所述充电桩处于异常运行状态时切断所述充电桩的供电电源，并将所述充电桩标记为故障充电桩。
优化充电策略与调度模块用于对修复后的所述故障充电桩进行充电能力测试评估，并制定所述故障充电桩的充电策略和调度方案
其中，对修复后的充电桩进行安全验证和测试的评估，以及通过充电策略与调度模块进行评估和调整，都涉及多个方面，可以包括：
安全性评估：确保修复后的充电桩在操作中不会引发任何安全问题。这包括电气***、防火***、通信***等方面的安全性检查。
功能性测试：验证充电桩的各项功能是否已经正确修复。例如，检查充电桩是否能够正常启动、停止，是否能够与电动车通信，以及是否能够准确记录充电信息。
性能测试：评估充电桩在正常工作负荷下的性能。这可能涉及到在一定时间内对多辆电动车进行充电，以验证充电桩的稳定性和持久性。
负荷范围评估：确保充电桩能够在合理的负荷范围内运行。这包括在典型使用情况下对充电桩的负载进行测试，以确保其在高负荷时不会过载或过热。
用户需求满足评估：确保修复后的充电桩能够满足用户的需求。这可能包括检查充电速度、支付***的正常运行等，以确保用户体验良好。
充电策略与调度模块评估：评估和调整充电策略与调度模块，以确保其在修复后的充电桩上能够有效运行。这可能包括优化充电功率分配、调整充电时段等，以提高充电效率。
遵守法规标准：确保修复后的充电桩符合相关的法规标准，包括电气安全标准、环境标准等。
这些评估的目的是确保修复后的充电桩能够安全、可靠地运行，并且能够满足用户的需求。对于充电桩而言，安全性和性能是至关重要的，因此综合的评估是非常必要的。
充电策略与调度模块负责优化充电桩的充电策略并进行充电任务的智能调度。其工作原理如下：
首先，该模块通过实时监测和采集充电桩周围环境的数据，包括电流波动、电压波动等参数。这些实时数据提供了充电策略与调度模块的基础信息。基于采集到的数据，充电策略与调度模块运用先进的充电策略算法，如功率调节算法或最佳充电算法，来确定最合适的充电策略。这些算法考虑诸如电流大小、充电时间和充电频率等方面的因素，以满足充电需求并在电网负载情况下实现智能调度。充电策略与调度模块通过智能调度，根据实时需求和电网负载情况，优化充电任务的安排，以确保充电任务的均衡和高效执行。最后，确定好的充电策略会被传输给充电桩，指导其进行相应的充电操作。这一过程实现了充电桩***的智能化管理，确保充电过程既满足用户需求又最大程度地考虑了电网的稳定性和效率。整个流程使得充电策略与调度模块成为***中保障充电效率和电网稳定性的关键环节。
其中，安全保护模块在充电桩***中的主要职责是确保充电桩***的安全性和可靠性。安全保护模块采用多重安全策略，包括安装安全装置、视频监控、防火***和网络安全防护等。它通过感应器和监测设备对充电桩及其周边环境进行实时监控，实施安全防护措施，以确保充电桩的安全运行。该模块的工作原理如下：
首先，安全保护模块进行***的安全性分析和风险评估，监测并评估潜在风险，例如过压、过流、短路等。这一阶段的工作有助于提前识别可能的安全隐患，为***的安全防护奠定基础。在充电过程中，安全保护模块实时监测充电桩的运行状态，包括电流、电压等参数，以实现对***安全性的实时保护。通过不断地追踪关键参数，该模块能够快速响应潜在风险，确保充电过程始终在安全范围内进行。一旦安全保护模块检测到任何潜在的安全问题或异常情况，例如电流异常、电压异常等，它将触发相应的应急措施，比如紧急停机或发出告警通知。这样的反应机制有助于及时遏制问题的扩大，减少可能的损害。同时，为了防范潜在的网络攻击和保护用户隐私，安全保护模块还可能采用密码学和身份验证等安全手段，确保充电网络的数据传输是安全可信的。通过这一完整的工作流程，安全保护模块在充电桩***中履行了全面的安全保障职责，为用户提供了安全可靠的充电服务。
安全保护模块与其他模块之间在数据传输方面存在一定的关系。以下是可能的数据传输方式和关系：
数据采集模块传输数据：数据采集模块负责监测充电桩周围环境、电流波动、电压波动等参数，并将采集到的数据传输给安全保护模块。这些数据是安全保护模块进行实时监控和决策的依据。安全保护模块可以根据来自数据采集模块的数据，判断是否存在异常情况或安全风险。
故障诊断模块传输数据：故障诊断模块利用机器学习和模式识别技术对充电桩的故障进行识别和分析。故障诊断模块可以将识别到的故障类型和故障原因等数据传输给安全保护模块，以便进行相应的安全保护处理。例如，特定的故障情况可能需要安全保护模块触发防火***或断电保护措施。
远程监控模块传输数据：远程监控模块负责实时监控充电桩的运行状态和性能，并与安全保护模块联动，支持远程故障处理和维修。远程监控模块可以将监控到的数据传输给安全保护模块，以便进行远程的安全监控和管理。例如，远程监控模块检测到异常情况时，可以触发安全保护模块执行对应的安全保护措施。
数据分析模块传输结果：数据分析模块接收数据采集模块的数据，并进行分析和建模。数据分析模块可以将分析结果和数据模型传输给安全保护模块，以帮助安全保护模块更准确地判断充电桩当前运行的风险程度和异常情况。
实施例二
如图2所示，本实施例提供了一种基于充电桩安全防护的评估***的评估方法，包括：
步骤201：获取当前时刻充电桩的基础参数数据；所述基础参数数据包括目标环境参数、电流波动参数和电压波动参数；所述目标环境参数包括所述充电桩所在区域的温度、湿度、空气质量和环境振动。
步骤202：对当前时刻所述充电桩的基础参数数据进行处理，确定当前时刻所述充电桩的参数特征。
步骤203：将当前时刻所述充电桩的参数特征输入到训练好的风险评估模型中，得到当前时刻所述充电桩的运行状态；其中，训练好的风险评估模型为以历史时刻充电桩的参数特征为输入，以历史时刻充电桩的运行状态为标签训练得到的模型；所述运行状态包括正常运行状态和异常运行状态。
步骤204：在所述充电桩处于异常运行状态时切断所述充电桩的供电电源，并将所述充电桩标记为故障充电桩。
步骤205：对修复后的所述故障充电桩进行充电能力测试评估，并制定所述故障充电桩的充电策略和调度方案。
在本实施例所提供的一种可选实施方式中，步骤202具体包括：
对基础参数数据进行数据预处理，得到处理后的基础参数数据；所述数据预处理包括数据清洗、噪声去除和数据缺失值填充。
基于频域特征提取法，提取所述处理后的基础参数数据中的特征信息，得到所述基础参数数据的参数特征；所述参数特征包括电流稳定性、电压波动幅度或温度变化。
在本实施例所提供的一种可选实施方式中，在执行步骤203之前，还可以包括：
基于线性回归模型和聚类算法建立所述风险评估模型。
其中，基于线性回归模型和聚类算法建立所述风险评估模型，具体包括：
基于线性回归模型，建立所述充电桩的预测模型。
基于聚类算法，建立所述充电桩的异常检测模型。
根据所述充电桩的预测模型和异常监测模型，确定所述风险评估模型。
在本实施例所提供的一种可选实施方式中，在执行步骤203之后，还可以包括：
当所述充电桩的运行状态为故障运行时，输出告警通知指令。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的***而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种充电桩安全防护的评估***，其特征在于，包括：数据采集模块、数据分析模块、风险评估模块、安全保护模块以及优化充电策略与调度模块；
所述数据采集模块，用于获取当前时刻充电桩的基础参数数据；所述基础参数数据包括目标环境参数、电流波动参数和电压波动参数；所述目标环境参数包括所述充电桩所在区域的温度、湿度、空气质量和环境振动；
所述数据分析模块，与所述数据采集模块数据连接，用于对当前时刻所述充电桩的基础参数数据进行处理，确定当前时刻所述充电桩的参数特征；
所述风险评估模块，与所述数据分析模块数据连接，用于将当前时刻所述充电桩的参数特征输入到训练好的风险评估模型中，得到当前时刻所述充电桩的运行状态；其中，训练好的风险评估模型为以历史时刻充电桩的参数特征为输入，以历史时刻充电桩的运行状态为标签训练得到的模型；所述运行状态包括正常运行状态和异常运行状态；
所述安全保护模块，与所述风险评估模块数据连接，用于在所述充电桩处于异常运行状态时切断所述充电桩的供电电源，并将所述充电桩标记为故障充电桩；
优化充电策略与调度模块用于对修复后的所述故障充电桩进行充电能力测试评估，并制定所述故障充电桩的充电策略和调度方案。
2.根据权利要求1所述的一种充电桩安全防护的评估***，其特征在于，还包括：故障诊断模块，用于接收输入数据，并将所述输入数据与故障库中的参考数据进行比对，确定所述充电桩的故障类型；所述输入数据包括充电桩的参数特征以及对应的充电桩的运行状态。
3.根据权利要求1所述的一种充电桩安全防护的评估***，其特征在于，还包括：远程监控模块；
所述远程监控模块，与所述数据采集模块数据连接，用于实时远程监测充电桩的基础参数数据；
所述远程监控模块，与所述数据分析模块数据连接，用于实时远程监测充电桩的参数特征；
所述远程监控模块，与所述风险评估模块数据连接，用于实时远程监测充电桩的运行状态。
4.根据权利要求3所述的一种充电桩安全防护的评估***，其特征在于，所述数据采集模块包括传感器单元和检测单元；
所述传感器单元，包括环境感应器和电力参数感应器，用于获取所述充电桩的基础参数数据；
所述检测单元，至少包括数据接口，用于将所述基础参数数据的数据传输至所述数据分析模块和所述远程监控模块。
5.根据权利要求1所述的一种充电桩安全防护的评估***，其特征在于，还包括：预警通知模块，用于当所述风险评估模块输出的运行状态为异常运行状态时，进行告警通知。
6.一种充电桩安全防护的评估方法，其特征在于，包括：
获取当前时刻充电桩的基础参数数据；所述基础参数数据包括目标环境参数、电流波动参数和电压波动参数；所述目标环境参数包括所述充电桩所在区域的温度、湿度、空气质量和环境振动；
对当前时刻所述充电桩的基础参数数据进行处理，确定当前时刻所述充电桩的参数特征；
将当前时刻所述充电桩的参数特征输入到训练好的风险评估模型中，得到当前时刻充电桩的运行状态；其中，训练好的风险评估模型为以历史时刻充电桩的参数特征为输入，以历史时刻充电桩的运行状态为标签训练得到的模型；所述运行状态包括正常运行状态和异常运行状态；
在所述充电桩处于异常运行状态时切断所述充电桩的供电电源，并将所述充电桩标记为故障充电桩；
对修复后的所述故障充电桩进行充电能力测试评估，并制定所述故障充电桩的充电策略和调度方案。
7.根据权利要求6所述的一种充电桩安全防护的评估方法，其特征在于，所述对当前时刻所述充电桩的基础参数数据进行处理，确定当前时刻所述充电桩的参数特征，具体包括：
对基础参数数据进行数据预处理，得到处理后的基础参数数据；所述数据预处理包括数据清洗、噪声去除和数据缺失值填充；
基于频域特征提取法，提取所述处理后的基础参数数据中的特征信息，得到所述基础参数数据的参数特征；所述参数特征包括电流稳定性、电压波动幅度或温度变化。
8.根据权利要求6所述的一种充电桩安全防护的评估方法，其特征在于，在确定当前时刻所述充电桩的参数特征，在将所述参数特征输入到训练好的风险评估模型之前，还包括：
基于线性回归模型和聚类算法建立所述风险评估模型。
9.根据权利要求8所述的一种充电桩安全防护的评估方法，其特征在于，基于线性回归模型和聚类算法建立所述风险评估模型，具体包括：
基于线性回归模型，建立所述充电桩的预测模型；
基于聚类算法，建立所述充电桩的异常检测模型；
根据所述充电桩的预测模型和异常监测模型，确定所述风险评估模型。
10.根据权利要求6所述的一种充电桩安全防护的评估方法，其特征在于，在得到当前时刻所述充电桩的运行状态之后，还包括：
当所述充电桩的运行状态为故障运行时，输出告警通知指令。
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