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申请/专利权人：江西驴充充充电技术有限公司

摘要：本发明公开了一种具有电子漏电保护技术的充电桩及其方法，其获取充电回路中的剩余电流信号；对所述剩余电流信号进行分析以得到剩余电流多尺度关联特征向量；以及，基于所述剩余电流多尺度关联特征向量，确定是否自动切断充电电源。这样，可以基于充电回路中的剩余电流信号来检测是否发生电子漏电风险，从而判断是否自动切断充电电源，以此来提高充电桩的安全性，避免充电桩电子漏电引发起火事故。

主权项：1.一种具有电子漏电保护技术的充电桩，其特征在于，包括：剩余电流信号采集系统，用于获取充电回路中的剩余电流信号；信号分析系统，用于对所述剩余电流信号进行分析以得到剩余电流多尺度关联特征向量；以及充电电源控制系统，用于基于所述剩余电流多尺度关联特征向量，确定是否自动切断充电电源；其中，还包括用于对包含嵌入层的转换器模块、包含第一卷积层和第二卷积层的多尺度邻域特征提取器和分类器进行训练的训练模块；其中，所述训练模块，包括；训练数据获取单元，用于获取训练数据，所述训练数据包括充电回路中的训练剩余电流信号，以及，所述是否自动切断充电电源的真实值；训练域转换单元，用于对所述训练剩余电流信号进行格拉姆角和场变换得到训练剩余电流时序矩阵；训练矩阵划分单元，用于对所述训练剩余电流时序矩阵进行矩阵划分以得到多个训练剩余电流局部矩阵；训练上下文关联特征提取单元，用于将所述多个训练剩余电流局部矩阵通过所述包含嵌入层的转换器模块以得到多个训练上下文剩余电流局部特征向量；训练多尺度深度关联特征提取单元，用于将所述多个训练上下文剩余电流局部特征向量排列为训练一维特征向量后通过所述包含第一卷积层和第二卷积层的多尺度邻域特征提取器以得到训练剩余电流多尺度关联特征向量；分类损失单元，用于将所述训练剩余电流多尺度关联特征向量通过所述分类器以得到分类损失函数值；以及模型训练单元，用于基于所述分类损失函数值并通过梯度下降的方向传播来对所述包含嵌入层的转换器模块、所述包含第一卷积层和第二卷积层的多尺度邻域特征提取器和所述分类器进行训练，其中，在所述训练的每一轮迭代中，对所述分类器的权重矩阵进行权重本征支持的半空间结构化约束迭代；其中，在所述训练的每一轮迭代中，以如下优化公式对所述分类器的权重矩阵进行权重本征支持的半空间结构化约束迭代；其中，所述优化公式为： 其中，V是所述训练剩余电流多尺度关联特征向量，M是所述分类器的权重矩阵，Ve是矩阵MTM的本征值组成的本征集合向量，·T表示向量的转置向量，和分别表示矩阵乘法和加法，M'表示迭代后的所述分类器的权重矩阵。

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