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申请/专利权人：国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司;国网江苏省电力有限公司

摘要：本发明公开了一种基于CNN和随机森林的充电桩状态评估方法及装置，方法包括：采集充电桩数据；建立状态分级策略，根据状态分级策略对预处理后的充电桩数据进行分级，获得状态集；划分训练集和测试集；对每一次划分的训练集建立数据特征矩阵，并将数据特征矩阵输入至卷积神经网络进行训练，收敛时保存卷积神经网络参数；将卷积神经网络的全连接层特征作为随机森林的输入，对全连接层特征进行重采样，生成随机充电桩数据特征集，根据所述随机充电桩数据特征集生成对应的决策树；将实时状态集输入至所述随机森林，获得每个决策树的判别结果，将每个决策树的判别结果取众数作为充电桩状态；该方法使得对于充电桩整体状态的判断更全面、更为准确。

主权项：1.一种基于CNN和随机森林的充电桩状态评估方法，其特征在于，包括：采集充电桩数据并进行预处理；建立状态分级策略，根据所述状态分级策略对预处理后的充电桩数据进行分级，获得状态集；根据所述状态集划分训练集和测试集；对每一次划分的训练集建立数据特征矩阵，并将所述数据特征矩阵输入至卷积神经网络进行训练，当所述卷积神经网络收敛时保存卷积神经网络参数；根据所述卷积神经网络参数，将所述卷积神经网络的全连接层特征作为随机森林的输入，对所述全连接层特征进行重采样，生成随机充电桩数据特征集，根据所述随机充电桩数据特征集生成对应的决策树，多个决策树形成随机森林，根据所述测试集对所述随机森林进行评估；采集实时充电桩数据进行处理获得实时状态集，将所述实时状态集输入至所述随机森林，获得每个决策树的判别结果，将每个决策树的判别结果取众数，获得充电桩的实时状态；所述充电桩数据包括充电桩在预设时段内多个时刻下的电压值、电流值、稳流精度和稳压精度；根据所述状态分级策略对预处理后的充电桩数据进行分级，获得状态集，包括：判断每个时刻下的电压值、电流值、稳流精度和稳压精度是否超过对应的预设阈值；根据每个电压值、电流值、稳流精度和稳压精度是否超过对应的预设阈值以及超过预设阈值的程度，计算相应的得分；根据计算得到的相应的得分和状态分级策略，获得每一组电压值、电流值、稳流精度和稳压精度对应的状态，多组电压值、电流值、稳流精度和稳压精度对应的状态形成所述状态集；将所述数据特征矩阵输入至卷积神经网络进行训练，包括：对所述数据特征矩阵进行二维卷积操作，获得多个卷积层特征图；对所述卷积层特征图进行relu激活函数非线性处理，获得卷积线性整流特征；对所述卷积线性整流特征进行标准化处理；对标准化后的卷积线性整流特征进行最大池化操作，获得池化层特征；对所述池化层特征进行卷积操作，获得全连接层特征；根据所述随机充电桩数据特征集生成对应的决策树，包括：将所述随机充电桩数据特征集中的各个采样集作为决策树的根节点，充电桩的状态作为叶子结点；对属性进行划分形成分支结点：设定属性个数，从多个属性中随机选择部分属性作为子集，计算所述子集中各个属性的基尼指数，选择基尼指数最小的属性作为最优划分属性，对采样集进行划分形成分支节点，重复上述步骤进行划分，直到基尼指数小于预设阈值。

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