【摘 要】
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随着新能源电动汽车产业的快速的规模化发展,市场对充电桩等充电设备的需求也在不断增强,而充电基础设施与电动汽车的充电过程通常是大规模的功率电流要求非常高的过程,并且很容易受温度、交通状况等外界环境影响,这便导致了近年来电动汽车在充电过程中出现的安全事故增加,因此对充电桩的在线监测和安全评估便成为了研究和关注的重点。本文结合相关背景对充电汽车充电设施的各项数据进行分析判断,利用数据挖掘的方法对充电设施
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随着新能源电动汽车产业的快速的规模化发展,市场对充电桩等充电设备的需求也在不断增强,而充电基础设施与电动汽车的充电过程通常是大规模的功率电流要求非常高的过程,并且很容易受温度、交通状况等外界环境影响,这便导致了近年来电动汽车在充电过程中出现的安全事故增加,因此对充电桩的在线监测和安全评估便成为了研究和关注的重点。本文结合相关背景对充电汽车充电设施的各项数据进行分析判断,利用数据挖掘的方法对充电设施的充电过程进行状态评估及故障预测,预先对可能发生故障的充电设备进行检查和维修,以此来预防充电过程安全事故的发生。电动汽车充电桩智能状态监测系统中的一个关键是建立面向充电桩的状态评估模型和故障预测模型,利用数据挖掘技术对采集到的数据进行分析处理,调用决策树、随机森林和LSTM长短期记忆周期等方法进行模型的建立,将处理后的数据集输入模型进行训练学习,并不断优化来提高状态评估和故障预测的准确性,实现对充电桩运行状态的智能监测和预警,从而有利于保障电动汽车的充电安全。本课题通过深入了解系统的实际需求和业务功能,并对系统开发背景和国内外研究现状进行了解分析后,选择采用Django框架来完成系统的开发设计工作,以系统展示的方式将模型使用与用户进行交互及反馈,通过该系统对充电桩的充电过程进行状态评估及故障预警,通过调用建立的模型,进行分析得到充电桩的状态及故障预警,使用户能够及时获取充电桩的状态并采取措施规避风险。
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