CN112383116A - 充电设备的状态确定方法、系统以及装置 - Google Patents

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孟凡凤
孙舟
陈海洋
陈振
袁小溪
李卓群
刘祥璐
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Abstract

本申请公开了一种充电设备的状态确定方法、系统以及装置。其中，该方法包括：确定目标充电设备的预计通讯流量，其中，预计通讯流量至少包括：目标充电设备与服务器之间的预计通讯流量；判断预计通讯流量的流量大小是否大于预设流量阈值；当预计通讯流量大于预设流量阈值时，则确定目标充电设备处于异常状态。本申请解决了由于相关技术中基于历史时间段内已经产生的通讯流量对充电桩的工作状态进行判断造成的判断存在一定的滞后性，不能及时对相关设备进行保护的技术问题。

Description

充电设备的状态确定方法、系统以及装置
技术领域
本申请涉及通信领域，具体而言，涉及一种充电设备的状态确定方法、系统以及装置。
背景技术
相关技术中，在判断充电设备(例如充电桩)是否处于工作异常或者遭受入侵等非正常工作状态时，一般均基于当前时间已产生的通讯流量进行判断，即基于历史时间段内已经产生的通讯流量对充电桩的工作状态进行判断，而不能对充电设备的工作状态实现提前预判，而当充电设备的流量已经出现问题，例如，单位时间内通讯量突然增加，再确定充电设备处于异常状态，显然具有一定的滞后性，不能及时对相关设备进行保护，相关设备，例如：与充电设备通信的服务器、与充电设备连接的待充电设备，因此，采用这种方式判断充电设备的工作状态存在一定的滞后性，且可能使与充电设备进行物理或者通信连接的相关设备遭受入侵。
针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本申请实施例提供了一种充电设备的状态确定方法、系统以及装置，以至少解决由于相关技术中基于历史时间段内已经产生的通讯流量对充电桩的工作状态进行判断造成的判断存在一定的滞后性，不能及时对相关设备进行保护的技术问题。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种充电设备的状态确定方法，包括：确定目标充电设备的预计通讯流量，其中，预计通讯流量至少包括：目标充电设备与服务器之间的预计通讯流量；判断预计通讯流量的流量大小是否大于预设流量阈值；当预计通讯流量大于预设流量阈值时，则确定目标充电设备处于异常状态。
可选地，确定目标充电设备的预计通讯流量，包括：获取目标充电设备的时间序列，其中，时间序列包括：目标充电设备在历史时间各个时间点的通讯流量；根据时间序列确定预计通讯流量。
可选地，根据时间序列确定预计通讯流量，包括：获取时间序列对应的自回归移动平均模型；根据自回归移动平均模型确定预计通信流量。
可选地，在确定目标充电设备的预计通讯流量之前，包括：获取多个充电设备向服务器发送的通讯数据；解析通讯数据得到多个充电设备各自对应的标识信息；确定标识信息中与预设标识信息一致的标识信息，其中，预设标识信息为目标充电设备对应的标识信息；将与预设标识信息一致的标识信息对应的充电设备确定为目标充电设备。
可选地，在确定目标充电设备处于异常状态之后，方法还包括：展示异常报警信息，其中，异常报警信息中至少携带有预设标识信息。
可选地，在展示异常报警信息之后，方法还包括：发送通知信息至目标充电设备，其中，通知信息用于指示目标充电设备断开与目标充电设备连接的电子设备。
根据本申请实施例的一个方面，还提供了一种充电设备的状态确定系统，包括：服务器，服务器用于确定目标充电设备的预计通讯流量，其中，预计通讯流量至少包括：目标充电设备与服务器之间的预计通讯流量；判断预计通讯流量的流量大小是否大于预设流量阈值；当预计通讯流量大于预设流量阈值时，则确定目标充电设备处于异常状态，并展示异常报警信息，发送通知信息至目标充电设备；目标充电设备，用于接收通知信息，其中，通知信息用于指示目标充电设备断开与目标充电设备连接的电子设备。
根据本申请实施例的一个方面，还提供了一种充电设备的状态确定装置，包括：第一确定模块，用于确定目标充电设备的预计通讯流量，其中，预计通讯流量至少包括：目标充电设备与服务器之间的预计通讯流量；判断模块，用于判断预计通讯流量的流量大小是否大于预设流量阈值；第二确定模块，用于当预计通讯流量大于预设流量阈值时，则确定目标充电设备处于异常状态。
根据本申请实施例的一个方面，还提供了一种非易失性存储介质，非易失性存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制非易失性存储介质所在设备执行任意一种充电设备的状态确定方法。
根据本申请实施例的一个方面，还提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行任意一种充电设备的状态确定方法。
在本申请实施例中，采用比较预计通讯流量与预设流量阈值之间的大小关系的方式，通过确定目标充电设备的预计通讯流量，其中，预计通讯流量至少包括：目标充电设备与服务器之间的预计通讯流量；判断预计通讯流量的流量大小是否大于预设流量阈值；当预计通讯流量大于预设流量阈值时，则确定目标充电设备处于异常状态，达到了预计未来时间段产生的通讯流量，并基于该通讯流量对目标充电设备的状态进行判断的目的，从而实现了提前预判目标充电设备是否处于异常状态的技术效果，进而解决了由于相关技术中基于历史时间段内已经产生的通讯流量对充电桩的工作状态进行判断造成的判断存在一定的滞后性，不能及时对相关设备进行保护的技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1是根据本申请实施例的一种可选的充电设备的状态确定方法的流程示意图；
图2是根据本申请实施例一种可选的充电设备的状态确定系统的结构示意图；
图3是根据本申请实施例的一种充电设备的状态确定装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
根据本申请实施例，提供了一种充电设备的状态确定方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
图1是根据本申请实施例的充电设备的状态确定方法，如图1所示，该方法包括如下步骤：
步骤S102，确定目标充电设备的预计通讯流量，其中，预计通讯流量至少包括：目标充电设备与服务器之间的预计通讯流量；
步骤S104，判断预计通讯流量的流量大小是否大于预设流量阈值；
步骤S106，当预计通讯流量大于预设流量阈值时，则确定目标充电设备处于异常状态。
该充电设备的状态确定方法中，首先，可确定目标充电设备的预计通讯流量，其中，预计通讯流量至少包括：目标充电设备与服务器之间的预计通讯流量；然后，判断预计通讯流量的流量大小是否大于预设流量阈值；最后，当预计通讯流量大于预设流量阈值时，则确定目标充电设备处于异常状态，达到了预计未来时间段产生的通讯流量，并基于该通讯流量对目标充电设备的状态进行判断的目的，从而实现了提前预判目标充电设备是否处于异常状态的技术效果，进而解决了由于相关技术中基于历史时间段内已经产生的通讯流量对充电桩的工作状态进行判断造成的判断存在一定的滞后性，不能及时对相关设备进行保护的技术问题。
本申请一些可选的实施例中，确定目标充电设备的预计通讯流量，包括：获取目标充电设备的时间序列，其中，时间序列包括：目标充电设备在历史时间各个时间点的通讯流量；根据时间序列确定预计通讯流量。
本申请一些实施例中，根据时间序列确定预计通讯流量，包括：获取时间序列对应的自回归移动平均模型；根据自回归移动平均模型确定预计通信流量。
需要说明的是，时间序列是各时间点上形成的数值序列，时间序列分析就是通过观察历史数据预测未来的值。时间序列分析主要是研究自身的变化规律。其中，自回归移动平均模型[ARMA(p，q)]是时间序列中最为重要的模型之一，它主要由两部分组成：AR代表p阶自回归过程，MA代表q阶移动平均过程，公式如下：
Figure BDA0002803891750000041
其中，Zt表示预计通信流量，Zt-p表示p阶自回归模型中历史时间各个时间点的通讯流量，qt-q表示q阶移动平均模型中历史时间各个时间点的通讯流量，t表示历史时间各个时间点，p表示时序数据本身的滞后数，q表示预测误差的滞后数，
Figure BDA0002803891750000042
表示p阶自回归模型的系数，θq表示q阶移动平均模型的系数。
该模型的简化形式为：
Figure BDA0002803891750000043
其中：
Figure BDA0002803891750000044
θq(B)＝1-θ1B-θ1B2-…-θqBq；
需要说明的是，ARIMA模型对时间序列的要求是平稳型。因此，当得到一个非平稳的时间序列时，首先要做的即是做时间序列的差分，直到得到一个平稳时间序列。如果对时间序列做d次差分才能得到一个平稳序列，那么可以使用ARIMA(p,d,q)模型，其中d是差分次数。
AR模型平稳性判别:特征根判别:p个特征根在单位圆内则平稳(绝对值小于1),从而也可推导出自回归系数多项式的根都在单位圆外(绝对值大于1)，根据这个判别方法找到合适的p值。
MA模型属于平稳时间序列的分析模型，简记MA(q),随机干扰序列为0均值白噪声序列,分析时同样先中心化模型。MA模型有一些性质：常数均值,常数方差,自协方差函数只与滞后阶数相关,且q阶截尾,自相关系数q阶截尾,偏自相关拖尾。可以根据这个性质找到合适的q值。
可以理解的，可以通过对历史时间段通讯数据的自学习，自动生成相对较合适的d,p,q值，并使用ARIMA(p,q,d)，根据当前时刻之前100秒的流量记录对下一时刻的流量值进行预测。
本申请一些可选的实施例中，在确定目标充电设备的预计通讯流量之前，可通过如下步骤确定目标充电设备，具体地：获取多个充电设备向服务器发送的通讯数据；解析通讯数据得到多个充电设备各自对应的标识信息；确定标识信息中与预设标识信息一致的标识信息，其中，预设标识信息为目标充电设备对应的标识信息；将与预设标识信息一致的标识信息对应的充电设备确定为目标充电设备，需要说明的是，上述标识信息包括但不限于：每个充电设备对应的IP地址。
本申请一些实施例中，在确定目标充电设备处于异常状态之后，可展示异常报警信息，其中，异常报警信息中至少携带有预设标识信息，可以理解的，展示预设标识信息，是为了便于快速确定处于异常状态的目标充电设备。
本申请一些可选的实施例中，在展示异常报警信息之后，还可以执行以下操作：发送通知信息至目标充电设备，其中，通知信息用于指示目标充电设备断开与目标充电设备连接的电子设备。
图2是根据本申请实施例一种充电设备的状态确定系统，如图2所示，该系统包括：
服务器10，服务器10用于确定目标充电设备20的预计通讯流量，其中，预计通讯流量至少包括：目标充电设备20与服务器10之间的预计通讯流量；判断预计通讯流量的流量大小是否大于预设流量阈值；当预计通讯流量大于预设流量阈值时，则确定目标充电设备20处于异常状态，并展示异常报警信息，发送通知信息至目标充电设备20；
目标充电设备20，用于接收通知信息，其中，通知信息用于指示目标充电设备20断开与目标充电设备20连接的电子设备。
该充电设备的状态确定系统中，服务器10，服务器10用于确定目标充电设备20的预计通讯流量，其中，预计通讯流量至少包括：目标充电设备20与服务器10之间的预计通讯流量；判断预计通讯流量的流量大小是否大于预设流量阈值；当预计通讯流量大于预设流量阈值时，则确定目标充电设备20处于异常状态，并展示异常报警信息，发送通知信息至目标充电设备20；目标充电设备20，用于接收通知信息，其中，通知信息用于指示目标充电设备20断开与目标充电设备20连接的电子设备，达到了预计未来时间段产生的通讯流量，并基于该通讯流量对目标充电设备的状态进行判断的目的，从而实现了提前预判目标充电设备是否处于异常状态的技术效果，进而解决了由于相关技术中基于历史时间段内已经产生的通讯流量对充电桩的工作状态进行判断造成的判断存在一定的滞后性，不能及时对相关设备进行保护的技术问题。
本申请一些可选的实施例中，在确定目标充电设备的预计通讯流量之前，可通过如下步骤确定目标充电设备，具体地：获取多个充电设备向服务器发送的通讯数据；解析通讯数据得到多个充电设备各自对应的标识信息；确定标识信息中与预设标识信息一致的标识信息，其中，预设标识信息为目标充电设备对应的标识信息；将与预设标识信息一致的标识信息对应的充电设备确定为目标充电设备，需要说明的是，上述标识信息包括但不限于：每个充电设备对应的IP地址。
本申请一些实施例中，在确定目标充电设备处于异常状态之后，可展示异常报警信息，其中，异常报警信息中至少携带有预设标识信息，可以理解的，展示预设标识信息，是为了便于快速确定处于异常状态的目标充电设备。
本申请一些可选的实施例中，在展示异常报警信息之后，还可以执行以下操作：发送通知信息至目标充电设备，其中，通知信息用于指示目标充电设备断开与目标充电设备连接的电子设备。
图3是根据本申请实施例的一种充电设备的状态确定装置，如图3所示，该装置包括：
第一确定模块40，用于确定目标充电设备的预计通讯流量，其中，预计通讯流量至少包括：目标充电设备与服务器之间的预计通讯流量；
判断模块42，用于判断预计通讯流量的流量大小是否大于预设流量阈值；
第二确定模块44，用于当预计通讯流量大于预设流量阈值时，则确定目标充电设备处于异常状态。
该充电设备的状态确定装置中，第一确定模块40，用于确定目标充电设备的预计通讯流量，其中，预计通讯流量至少包括：目标充电设备与服务器之间的预计通讯流量；判断模块42，用于判断预计通讯流量的流量大小是否大于预设流量阈值；第二确定模块44，用于当预计通讯流量大于预设流量阈值时，则确定目标充电设备处于异常状态，达到了预计未来时间段产生的通讯流量，并基于该通讯流量对目标充电设备的状态进行判断的目的，从而实现了提前预判目标充电设备是否处于异常状态的技术效果，进而解决了由于相关技术中基于历史时间段内已经产生的通讯流量对充电桩的工作状态进行判断造成的判断存在一定的滞后性，不能及时对相关设备进行保护的技术问题。
本申请一些可选的实施例中，在确定目标充电设备的预计通讯流量之前，可通过如下步骤确定目标充电设备，具体地：获取多个充电设备向服务器发送的通讯数据；解析通讯数据得到多个充电设备各自对应的标识信息；确定标识信息中与预设标识信息一致的标识信息，其中，预设标识信息为目标充电设备对应的标识信息；将与预设标识信息一致的标识信息对应的充电设备确定为目标充电设备，需要说明的是，上述标识信息包括但不限于：每个充电设备对应的IP地址。
本申请一些实施例中，在确定目标充电设备处于异常状态之后，可展示异常报警信息，其中，异常报警信息中至少携带有预设标识信息，可以理解的，展示预设标识信息，是为了便于快速确定处于异常状态的目标充电设备。
本申请一些可选的实施例中，在展示异常报警信息之后，还可以执行以下操作：发送通知信息至目标充电设备，其中，通知信息用于指示目标充电设备断开与目标充电设备连接的电子设备。
根据本申请实施例的一个方面，还提供了一种非易失性存储介质，非易失性存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制非易失性存储介质所在设备执行任意一种充电设备的状态确定方法。
具体地，上述存储介质用于存储执行以下功能的程序指令，实现以下功能:确定目标充电设备的预计通讯流量，其中，预计通讯流量至少包括：目标充电设备与服务器之间的预计通讯流量；判断预计通讯流量的流量大小是否大于预设流量阈值；当预计通讯流量大于预设流量阈值时，则确定目标充电设备处于异常状态。
根据本申请实施例的一个方面，还提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行任意一种充电设备的状态确定方法。
具体地，上述处理器用于调用存储器中的程序指令，实现以下功能：
确定目标充电设备的预计通讯流量，其中，预计通讯流量至少包括：目标充电设备与服务器之间的预计通讯流量；判断预计通讯流量的流量大小是否大于预设流量阈值；当预计通讯流量大于预设流量阈值时，则确定目标充电设备处于异常状态。
上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
在本申请的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅是本申请的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。

Claims (10)

1.一种充电设备的状态确定方法，其特征在于，包括：
确定目标充电设备的预计通讯流量，其中，所述预计通讯流量至少包括：所述目标充电设备与服务器之间的预计通讯流量；
判断所述预计通讯流量的流量大小是否大于预设流量阈值；
当所述预计通讯流量大于预设流量阈值时，则确定所述目标充电设备处于异常状态。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定目标充电设备的预计通讯流量，包括：
获取所述目标充电设备的时间序列，其中，所述时间序列包括：所述目标充电设备在历史时间各个时间点的通讯流量；
根据所述时间序列确定所述预计通讯流量。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述时间序列确定所述预计通讯流量，包括：
获取所述时间序列对应的自回归移动平均模型；
根据所述自回归移动平均模型确定所述预计通信流量。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定目标充电设备的预计通讯流量之前，包括：
获取多个充电设备向所述服务器发送的通讯数据；
解析所述通讯数据得到所述多个充电设备各自对应的标识信息；
确定所述标识信息中与预设标识信息一致的标识信息，其中，所述预设标识信息为所述目标充电设备对应的标识信息；
将与预设标识信息一致的标识信息对应的充电设备确定为所述目标充电设备。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在确定所述目标充电设备处于异常状态之后，所述方法还包括：
展示异常报警信息，其中，所述异常报警信息中至少携带有所述预设标识信息。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在展示异常报警信息之后，所述方法还包括：
发送通知信息至所述目标充电设备，其中，所述通知信息用于指示所述目标充电设备断开与所述目标充电设备连接的电子设备。
7.一种充电设备的状态确定系统，其特征在于，包括：
服务器，所述服务器用于确定目标充电设备的预计通讯流量，其中，所述预计通讯流量至少包括：所述目标充电设备与服务器之间的预计通讯流量；判断所述预计通讯流量的流量大小是否大于预设流量阈值；当所述预计通讯流量大于预设流量阈值时，则确定所述目标充电设备处于异常状态，并展示异常报警信息，发送通知信息至目标充电设备；
所述目标充电设备，用于接收所述通知信息，其中，所述通知信息用于指示所述目标充电设备断开与所述目标充电设备连接的电子设备。
8.一种充电设备的状态确定装置，其特征在于，包括：
第一确定模块，用于确定目标充电设备的预计通讯流量，其中，所述预计通讯流量至少包括：所述目标充电设备与服务器之间的预计通讯流量；
判断模块，用于判断所述预计通讯流量的流量大小是否大于预设流量阈值；
第二确定模块，用于当所述预计通讯流量大于预设流量阈值时，则确定所述目标充电设备处于异常状态。
9.一种非易失性存储介质，其特征在于，所述非易失性存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述非易失性存储介质所在设备执行权利要求1至6中任意一项所述充电设备的状态确定方法。
10.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至6中任意一项所述充电设备的状态确定方法。
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