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龙图腾网恭喜南京简充电气科技有限公司申请的专利基于人工智能的高精度充电桩测量数据处理系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119442186B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510038960.5，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权基于人工智能的高精度充电桩测量数据处理系统及方法是由刘文;蒋成杰;韩雪飞;张柳;姜钧介设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的高精度充电桩测量数据处理系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人工智能的高精度充电桩测量数据处理系统及方法，涉及充电智能管理技术领域，包括分析标记设备运行数据中的设备运行参数与充电桩之间的设备匹配程度；获取充电桩的历史环境监测记录，从异常设备运行数据中获取异常设备运行参数，分析历史环境监测记录中的环境监测指标与充电桩内的异常设备运行参数之间的数据关联性；获取充电桩的历史数据测量记录，建立充电桩的充电故障预测模型，获取历史环境监测记录，获取关联环境数据，对充电故障预测模型进行优化；对当前周期内的充电桩的充电状态进行监测，并使用充电故障预测模型，对充电桩进行故障预测，对充电桩充电进行管理。

本发明授权基于人工智能的高精度充电桩测量数据处理系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的高精度充电桩测量数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S100：获取充电桩的故障时间数据，获取所述充电桩的历史数据测量记录，获取所述充电桩的标记设备运行数据，分析所述标记设备运行数据中的设备运行参数与所述充电桩之间的设备匹配程度，得到异常设备运行数据；步骤S200：获取所述充电桩的历史环境监测记录，从所述异常设备运行数据中获取异常设备运行参数，分析所述历史环境监测记录中的环境监测指标与所述充电桩内的异常设备运行参数之间的数据关联性，得到关联环境数据；步骤S300：建立所述充电桩的充电故障预测模型，获取所述关联环境数据，对所述充电故障预测模型进行优化；步骤S400：对当前周期内的所述充电桩的充电状态进行监测，并使用所述充电故障预测模型，对所述充电桩进行故障预测，对所述充电桩充电进行管理；所述步骤S100包括：步骤S101：对所述充电桩的故障时间数据进行获取，从所述故障时间数据中获取所述充电桩发生故障的若干个历史时段，分别对所述若干个历史时段内的充电桩的设备状态进行监测，得到若干个历史数据测量记录；步骤S102：从所述历史数据测量记录中，获取测量的所述充电桩的各项设备运行参数的平均值；步骤S103：从所述标记设备运行数据中，获取所述充电桩的各项设备运行参数预设的阈值；步骤S104：分析所述标记设备运行数据中的各项设备运行参数与所述充电桩之间的设备匹配程度，具体分析过程为：从所述若干个历史数据测量记录中，获取平均值均小于阈值的设备运行参数，并记为所述充电桩的标记设备运行参数；获取所述充电桩的若干项标记设备运行参数，计算所述充电桩与所述若干项标记设备运行参数的设备匹配值，其中，所述充电桩与第a项标记设备运行参数的设备匹配值Ba： ，其中，Ca为所述第a项标记设备运行参数的阈值；Da,i为所述若干个历史数据测量记录中，第i个历史数据测量记录内的所述第a项标记设备运行参数的平均值；j为所述若干个历史数据测量记录的总个数；步骤S105：设置设备匹配阈值B´，当Ba≤B´，判定所述标记设备运行数据中，所述第a项标记设备运行参数与所述充电桩之间不具有设备匹配，并将所述第a项标记设备运行参数，记为所述充电桩的异常设备运行参数；步骤S106：获取所述充电桩的若干项异常设备运行参数，并进行汇集，得到所述充电桩的异常设备运行数据。

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