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申请/专利权人：山东中奥电力设备股份有限公司

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于电参数分析的充电桩故障智能监测方法及系统，包括：获取若干天内充电桩的电流数据时序序列；将电流数据时序序列划分为若干序列段；根据序列段数量获取目标电流数据时序序列；根据目标电流数据时序序列及序列段数量获取目标电流数据时序序列的波动稳定性值；根据波动稳定性值从目标电流数据时序序列中筛选出异常波动序列；根据目标电流数据时序序列和异常波动序列获取若干个区间及干扰序列；根据干扰序列和区间的个数及异常波动序列获取电流数据时序序列的有效程度；根据有效程度获取异常电流数据时序序列。本发明通过考虑不同电流数据时序序列的有效程度，提高了充电桩的故障检测的准确性。

主权项：1.基于电参数分析的充电桩故障智能监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取一天内一个充电桩的若干个电流数据时序序列，连续获取若干天；将每个电流数据时序序列划分为若干序列段；根据序列段数量获取目标电流数据时序序列；根据每个目标电流数据时序序列的电流数据及序列段数量获取每个目标电流数据时序序列的波动稳定性值；根据所有目标电流数据时序序列的波动稳定性值，从目标电流数据时序序列中筛选出若干个异常波动序列；根据目标电流数据时序序列和异常波动序列获取若干个区间及干扰序列；根据干扰序列的个数、区间的个数及异常波动序列获取每天电流数据时序序列的有效程度；根据每天电流数据时序序列的有效程度，获取异常电流数据时序序列；所述根据每个目标电流数据时序序列的电流数据及序列段数量获取每个目标电流数据时序序列的波动稳定性值，包括的具体计算步骤如下： 式中：表示第天的第个目标电流数据时序序列的波动稳定性值；表示第天的第个目标电流数据时序序列的序列段数量；表示第天的第个目标电流数据时序序列上第个序列段中所有电流数据的方差；表示线性归一化函数；表示以自然数为底的指数函数；所述根据所有目标电流数据时序序列的波动稳定性值，从目标电流数据时序序列中筛选出若干个异常波动序列，包括的具体步骤如下：针对第m天的每个目标电流数据时序序列的波动稳定性值，使用K-means聚类方法将所有目标电流数据时序序列的波动稳定性值聚类为若干个个聚类簇；根据每个聚类簇内所有目标电流数据时序序列的波动稳定性值的均值，将所有目标电流数据时序序列的波动稳定性值的均值最小的聚类簇记为异常波动簇；将异常波动簇内的目标电流数据时序序列记为异常波动序列；所述根据目标电流数据时序序列和异常波动序列获取若干个区间及干扰序列，包括的具体步骤如下：在每天中，按照时间顺序，依次将所有目标电流数据时序序列排列，得到一个新目标时序序列；在新目标时序序列中，依次将所有相邻的异常波动序列构成一个区间；在新目标时序序列中，将非异常波动序列记为干扰序列；所述根据干扰序列的个数、区间的个数及异常波动序列获取每天电流数据时序序列的有效程度，包括的具体计算步骤如下： 式中：表示第天的电流数据时序序列的有效程度；表示第天的干扰序列的个数；表示第天的目标电流数据时序序列的数量的个数；表示第天的区间个数；表示第天的第个区间内最后一个异常波动序列的波动稳定性值；表示第天的第个区间内第一个异常波动序列的波动稳定性值；为取绝对值；所述根据每天电流数据时序序列的有效程度，获取异常电流数据时序序列，包括的具体步骤如下：根据每天电流数据时序序列的有效程度，得到每天的电流数据时序序列的异常程度；根据每天中的每个电流数据时序序列的异常程度获取异常电流数据时序序列；所述根据每天电流数据时序序列的有效程度，得到每天的电流数据时序序列的异常程度，包括的具体计算步骤如下： 式中：表示第天的电流数据时序序列的异常程度；表示预设天数；所述根据每天中的每个电流数据时序序列的异常程度获取异常电流数据时序序列，包括的具体步骤如下：令第天中的每个电流数据时序序列的异常程度为；将每天的每个电流数据时序序列的异常程度作为样本点，使用LOF算法对所有天的所有电流数据时序序列进行异常检测，得到若干个异常电流数据时序序列。

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