公开(公告)号：CN116579458A

公开(公告)日：2023-08-11

申请号：CN202310349300.X

申请日：2023-04-04

Applicant: 福建省计量科学研究院(福建省眼镜质量检验站)

Inventor： 张煌辉 ,  张杰梁 ,  方杰 ,  陈启榕 ,  董琪琪 ,  姜立斌 ,  吴泓 ,  林品云 ,  金涛 ,  陈颖高 ,  陈华明 ,  李海滨

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/086

Abstract: 本发明涉及一种充电桩充电效率的预测方法及装置，其方法通过将采集的充电桩的历史充电数据按照预设比例划分成训练集和测试集，并分别进行聚类处理，生成N组已聚类训练集和N组已聚类测试集，根据每一组已聚类训练集分别对ADE算法进行初始化，再通过每一个已初始化ADE算法对LSTM网络的超参数进行寻优，得到对应的最优超参数生成N个预测模型，将N组测试集对应输入N个预测模型进行预测，得到最终的充电效率预测模型对充电桩的实时充电数据进行预测，得到实时预测结果。由此，本发明以分组训练和测试的方式生成充电效率预测模型，提高模型精确性，通过已聚类训练集初始化ADE算法对LSTM网络的超参数进行优化，避免人为选择模型参数带来的不利影响。

公开(公告)号：CN116595458A

公开(公告)日：2023-08-15

申请号：CN202310349082.X

申请日：2023-04-04

Applicant: 福建省计量科学研究院(福建省眼镜质量检验站)

Inventor： 张煌辉 ,  张杰梁 ,  方杰 ,  陈启榕 ,  董琪琪 ,  姜立斌 ,  林强 ,  刘国强 ,  金涛 ,  黄钦瑜 ,  陈华明 ,  李海滨

IPC: G06F18/243 ,  G01R31/00 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/214 ,  G06N5/01 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明涉及一种直流充电桩故障诊断的方法、装置、系统及存储介质，其方法通过将直流充电桩的故障数据分为训练故障集和测试故障集，通过S变换和PCA算法从训练故障集和测试故障集中提取前级故障特征和后级故障特征，并按照数据来源分为训练集和测试集，将训练集输入LightGBM故障诊断模型进行训练，将测试集输入训练后的LightGBM故障诊断模型进行测试，得到最终的LightGBM故障诊断模型，将直流充电桩的实时数据输入其中，从而得到诊断结果。由此，本发明通过不同的方法进行前级和后级故障特征的提取，适应直流充电桩充电模块的两级电路，提高故障特征提取的准确性，并通过训练集和测试集对LightGBM故障诊断模型进行训练和测试，进一步提高LightGBM故障诊断模型的准确性。