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申请/专利权人:国网(山东)电动汽车服务有限公司
摘要:本发明提出了一种基于时序数据增强的充电桩故障预测方法,属于充电桩技术领域,包括以下步骤:S1:采集充电桩运行的源数据集,通过卡尔曼滤波对源数据集过滤噪声,获取中间数据集;S2:建立时序生成对抗网络,实现对中间数据集的数据增强;S3:基于增强后的中间数据集,通过多层感知机网络,实现对充电桩故障数据的预测,得到目标数据集;S4:基于中间数据集和目标数据集,得到最终的充电桩故障预测方法。本发明提出的充电桩故障预测方法,可有效提高充电桩的运行稳定性和故障检测的准确性,对智能充电网络的可靠性和安全性具有重要意义。
主权项:1.一种基于时序数据增强的充电桩故障预测方法,其特征在于,包括以下步骤:S1:采集充电桩运行的源数据集,通过卡尔曼滤波对源数据集过滤噪声,获取中间数据集;S2:建立时序生成对抗网络,实现对中间数据集的数据增强;S3:基于增强后的中间数据集,通过多层感知机网络,实现对充电桩故障数据的预测,得到目标数据集;S4:基于中间数据集和目标数据集,得到最终的充电桩故障预测方法。
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百度查询: 国网(山东)电动汽车服务有限公司 一种基于时序数据增强的充电桩故障预测方法
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