CN116228205A - 一种充电桩断电风险诊断方法、装置及存储介质 - Google Patents

一种充电桩断电风险诊断方法、装置及存储介质 Download PDF

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CN116228205A CN202310322209.9A CN202310322209A CN116228205A CN 116228205 A CN116228205 A CN 116228205A CN 202310322209 A CN202310322209 A CN 202310322209A CN 116228205 A CN116228205 A CN 116228205A
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Abstract

本申请公开了一种充电桩断电风险诊断方法、装置及存储介质，用于充电桩断电风险诊断。本申请公开的充电桩断电风险诊断方法包括：充确定充电口i的风险影响得分，温度异常得分，接触异常得分，电流跃迁得分，然后根据所述电流跃迁得分，接触异常得分，温度异常得分和风险影响得分确定风险评估得分，根据充电桩区域中所有充电口的风险评估得分确定所述充电桩区域的整体风险得分；当所述整体风险得分大于设定的第七判定阈值时，判定所述充电桩区域断电时存在安全风险。本申请还提供了一种充电桩断电风险诊断装置及存储介质。

Description

一种充电桩断电风险诊断方法、装置及存储介质
技术领域
本申请涉及计算技术领域，尤其涉及一种充电桩断电风险诊断方法、装置和存储介质。
背景技术
随着新能源战略的部署、实施、落实，加上技术的快速发展和资本的持续涌入，新能源电动车发展迅猛，电动车保有量持续攀升。作为电池得能量补给，充电桩的安全也关系到车辆的充电安全。为了保证车辆的充电安全，充电桩都带有自动断电功能的。如果电动车在充电过程中出现自动断开，那么可能是车辆的用电设备出现问题，或者是充电桩出现问题，亦或是车辆在充电过程中受到了干扰。但现有技术中，无法确切地判断引起断电的原因，从而无法判断是否需要维修电工进行检测维修。
发明内容
针对上述技术问题，本申请实施例提供了一种充电桩断电风险诊断方法方法、装置及存储介质，用以提高充电桩风险判断的准确性。
第一方面，本申请实施例提供的一种充电桩断电风险诊断方法，包括：
确定充电口i的风险影响得分
Figure SMS_1
；
确定充电口i的温度异常得分
Figure SMS_2
；
确定充电口i的接触异常得分
Figure SMS_3
；
确定充电口i的电流跃迁得分
Figure SMS_4
；
根据所述电流跃迁得分，接触异常得分，温度异常得分和风险影响得分确定风险 评估得分
Figure SMS_5
；
根据充电桩区域中所有充电口的风险评估得分确定所述充电桩区域的整体风险得分；
当所述整体风险得分大于设定的第七判定阈值
Figure SMS_6
时，判定所述充电桩区域断电 时存在安全风险；
其中，i为所述充电桩区域内的充电口编号。
本发明中，对欲诊断的充电桩区域内的每一个充电口，首先计算风险影响得分，温度异常得分，接触异常得分和电流跃迁得分，然后综合计算充电口的风险评估得分。再根据充电桩区域内的所有充电口的风险评估得分确定整个充电桩区域的整体风险得分，最后根据整体风险得分与设定的第七判定阈值进行比较，从而判断充电桩区域是否存在安全风险。
优选的，所述确定充电口的风险影响得分
Figure SMS_7
包括：
根据充电口的外界影响得分
Figure SMS_8
和车辆影响得分
Figure SMS_9
，确定所述充电口的风险影 响得分
Figure SMS_10
。
优选的，根据以下公式计算风险影响得分
Figure SMS_11
：
Figure SMS_12
；
其中，
外界影响得分
Figure SMS_13
为：
Figure SMS_14
；
车辆影响得分
Figure SMS_15
为：
Figure SMS_16
；
其中，
Figure SMS_17
为历史数据训练得到的第三修正常数；nt1、nt2为设定的时间长度为正整 数且nt2>nt1；nt1天前第一笔订单的序号
Figure SMS_18
，nt2天前第一笔订单的序号
Figure SMS_19
；
Figure SMS_20
为订单j的电流结束状态得分，j为订单的序号，订单数量为
Figure SMS_21
。
优选的，所述订单j的电流结束状态得分
Figure SMS_22
通过以下方式确定：
Figure SMS_23
；
其中，
Figure SMS_24
为电流过载得分，
Figure SMS_25
为电流骤降得分，其中
Figure SMS_26
为设定的第一判断阈 值，
Figure SMS_27
为设定的第二判断阈值。
优选的，所述电流过载得分
Figure SMS_28
通过以下方式确定：
Figure SMS_29
；
Figure SMS_30
；
Figure SMS_31
为历史数据训练得到的第一修正常数，
Figure SMS_32
为设定的第三判断阈值；
Figure SMS_33
为订单j 的第k个电流数据点的电流数据，
Figure SMS_34
为订单j的电流数据点的数量， k为电流数据点的编号。
优选的，所述电流骤降得分
Figure SMS_35
通过以下方式确定：
Figure SMS_36
；
Figure SMS_37
为历史数据训练得到的第二修正常数；
Figure SMS_38
为订单j 的第
Figure SMS_39
个电流数据点的电流数据，
Figure SMS_40
为订单j的 电流数据点的数量，k为电流数据点的编号。
优选的，所述确定充电口的温度异常得分
Figure SMS_41
包括：
获取充电桩区域内第i个充电口在预定时长tb内的温度数据{
Figure SMS_42
}，
Figure SMS_43
为 温度的数据个数，计算充电口i的温度异常得分
Figure SMS_44
：
Figure SMS_45
；
其中
Figure SMS_46
为设定的第五判断阈值，
Figure SMS_47
为设定的第六判断阈值。
优选的，所述确定充电口的接触异常得分
Figure SMS_48
包括：
获取断电时连续
Figure SMS_49
帧图像，根据充电口i的位置特征获取充电口i区域的图像，统 计所述充电口i区域的图像中每张图像s中像素点灰度值大于设定的第四判断阈值
Figure SMS_50
的像 素点的个数
Figure SMS_51
，计算充电口i的接触异常得分：
Figure SMS_52
；
Figure SMS_53
为历史数据训练得到的第五修正常数，s为所述充电口i区域的图像中图像的编 号。
优选的，所述确定充电口的电流跃迁得分
Figure SMS_54
包括：
当充电桩发生断电时，获取充电口i正在执行的订单的电流数据{
Figure SMS_55
}，
Figure SMS_56
为电流数据的个数，计算充电口i的电流跃迁得分
Figure SMS_57
：
Figure SMS_58
；
Figure SMS_59
为历史数据训练得到的第四修正常数；
当充电口i没有正在执行的订单则
Figure SMS_60
。
本发明中，计算出第i个充电口风险影响得分，温度异常得分，接触异常得分和电流跃迁得分后，优选的，根据以下公式计算第i个充电口的风险评估得分：
Figure SMS_61
。
本发明中，计算出充电桩区域中所有充电口的风险评估得分后，所述充电桩区域 的整体风险得分
Figure SMS_62
通过以下公式确定：
Figure SMS_63
；
其中，充电桩区域的充电口数量为
Figure SMS_64
。
第二方面，本申请实施例还提供一种充电桩断电风险诊断装置，包括：
计算模块一，被配置用于确定充电口i的风险影响得分
Figure SMS_65
；
计算模块二，被配置用于确定充电口i的温度异常得分
Figure SMS_66
；
计算模块三，被配置用于确定充电口i的接触异常得分
Figure SMS_67
；
计算模块四，被配置用于确定充电口i的电流跃迁得分
Figure SMS_68
；
综合模块，被配置用于根据所述电流跃迁得分，接触异常得分，温度异常得分和风 险影响得分确定风险评估得分
Figure SMS_69
；根据充电桩区域中所有充电口的风险评估得分确定所 述充电桩区域的整体风险得分；
判断模块，被配置用于判断当所述整体风险得分大于设定的第七判定阈值
Figure SMS_70
时， 判定所述充电桩区域断电时存在安全风险；
其中，i为所述充电桩区域的充电口编号。
第三方面，本申请实施例还提供一种充电桩断电风险诊断装置，包括：存储器、处理器和用户接口；
所述存储器，用于存储计算机程序；
所述用户接口，用于与用户实现交互；
所述处理器，用于读取所述存储器中的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现本发明提供的充电桩断电风险诊断方法。
第四方面，本申请实施例还提供一种处理器可读存储介质，所述处理器可读存储介质存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本发明提供的充电桩断电风险诊断方法。
本发明中，综合考虑了外界影响，车辆影响，电流过载，电流骤降，温度异常，接触异常，电流跃迁等因素，计算每个充电口的风险评估得分，再综合充电桩区域内的所有充电口的风险评估得分确定整个充电桩区域的整体风险得分，最后根据整体风险得分与设定的第七判定阈值进行比较，从而判断充电桩区域是否存在安全风险。本发明的方法提高了充电桩风险诊断的准确性，从而有效的判断是否需要维修电工进行检测维修。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅是本申请的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的充电桩断电风险诊断方法流程示意图；
图2 为本申请实施例提供的充电桩断电风险诊断装置示意图；
图3为本申请实施例提供的另一种充电桩断电风险诊断装置结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部份实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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它实施例，都属于本发明保护的范围。
下面对文中出现的一些词语进行解释：
1、本发明实施例中术语“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
2、本申请实施例中术语“多个”是指两个或两个以上，其它量词与之类似。
针对现有技术中，无法确切地判断引起断电的原因，从而无法判断是否需要维修电工进行检测维修的问题，本发明提出一种充电桩风险诊断方法，首先计算风险影响得分，温度异常得分，接触异常得分和电流跃迁得分，然后综合计算充电口的风险评估得分。再根据充电桩区域内的所有充电口的风险评估得分确定整个充电桩区域的整体风险得分，最后根据整体风险得分与设定的第七判定阈值进行比较，从而判断充电桩区域是否存在安全风险。
通过搭载在充电桩上的检测装置对场景进行规划，对每个充电口进行结构化处理 得到每个充电口的位置特征
Figure SMS_72
并将位置特征进行储存，其中
Figure SMS_77
为充电桩 区域的左顶点坐标，
Figure SMS_80
为充电桩区域的宽，
Figure SMS_74
为充电桩区域的高，i为充电口序号或者编 号，充电口数据量为
Figure SMS_75
。对任一充电口i提取每一笔订单j信息包括：订单开始的时间
Figure SMS_78
，订 单过程中的电流数据{
Figure SMS_81
}，订单投诉记录
Figure SMS_71
。其中
Figure SMS_76
为订单j的电流数据点的 数量，
Figure SMS_79
表示订单存在投诉，
Figure SMS_82
表示订单不存在投诉，j为订单的序号，订单数量 为
Figure SMS_73
。
其中，充电桩区域是欲判断是否存在充电桩风险的区域，
Figure SMS_83
为充电桩区域的 左顶点坐标，
Figure SMS_84
为充电桩区域的宽，
Figure SMS_85
为充电桩区域的高。该充电桩区域可以根据诊断的 需要事先进行规划。
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实施例，并不是全部的实施例。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，都属于本申请保护的范围。
需要说明的是，本申请实施例的展示顺序仅代表实施例的先后顺序，并不代表实施例所提供的技术方案的优劣。
实施例一
参见图1，本申请实施例提供的一种充电桩断电风险诊断方法示意图，如图1所示，该方法包括步骤S101到S103：
S101、计算充电口i预定的得分。
优选的，本发明中，针对充电桩区域中的每一个充电口，均需要分别计算预定的得分。优选的，预定的得分包括风险影响得分，温度异常得分，接触异常得分和电流跃迁得分。即S101可包括以下4个步骤S101-1、S101-2、S101-3和S101-4。需要说明的是，这4个步骤执行时不分先后顺序，只要在执行S102之前均执行完毕即可。i为所述充电桩区域内的充电口编号，下面对第i个充电口，分别对这4个步骤进行说明：
S101-1、确定充电口i的风险影响得分
Figure SMS_86
。
优选的，根据充电口的外界影响得分
Figure SMS_87
和车辆影响得分
Figure SMS_88
，确定所述充电口的 风险影响得分
Figure SMS_89
。
优选的，根据以下公式计算风险影响得分
Figure SMS_90
：
Figure SMS_91
；
其中，
外界影响得分
Figure SMS_92
为：
Figure SMS_93
；
车辆影响得分
Figure SMS_94
为：
Figure SMS_95
；
其中，
Figure SMS_96
为历史数据训练得到的第三修正常数；nt1、nt2为设定的时间长度为正整 数且nt2>nt1；nt1天前第一笔订单的序号
Figure SMS_97
，nt2天前第一笔订单的序号
Figure SMS_98
；
需要说明的是，第三修正常数
Figure SMS_99
为实数，
Figure SMS_100
表示外界影响和车辆影响对充电口风 险产生的影响程度。
Figure SMS_101
为订单j的电流结束状态得分，j为订单的序号，订单数量为
Figure SMS_102
。
作为一种优选示例，所述订单j的电流结束状态得分
Figure SMS_103
通过以下方式确定：
Figure SMS_104
；
其中，
Figure SMS_105
为电流过载得分，
Figure SMS_106
为电流骤降得分，其中
Figure SMS_107
为设定的第一判断阈 值，
Figure SMS_108
为设定的第二判断阈值。
作为一种优选示例，电流过载得分
Figure SMS_109
通过以下方式确定：
Figure SMS_110
；
Figure SMS_111
；
Figure SMS_112
为历史数据训练得到的第一修正常数，
Figure SMS_113
为设定的第三判断阈值；
需要说明的是，第一修正常数
Figure SMS_114
是正整数，
Figure SMS_115
为根据统计出现电流过载时过载电 流出现的个数的最大值加权得到。
Figure SMS_116
为订单j 的第k个电流数据点的电流数据，
Figure SMS_117
为订单j的电流数据点的数量， k为电流数据点的编号。
作为一种优选示例，电流骤降得分
Figure SMS_118
通过以下方式确定：
Figure SMS_119
；
Figure SMS_120
为历史数据训练得到的第二修正常数，
Figure SMS_121
为大于1的正整数，根据电动车充电器 自我断电时电流下降过程的点的个数的最大值加权得到。
Figure SMS_122
为订单j 的第
Figure SMS_123
个电流数据点的电流数据，
Figure SMS_124
为订单j的 电流数据点的数量，k为电流数据点的编号。
本步骤中，结合充电口i的电流数据，根据历史数据训练得到第二修正常数，从而 计算电流骤降得分；结合充电口i的电流数据，根据历史数据训练得到的第一修正常数，结 合设定的第三判断阈值计算电流过载得分。结合电流骤降得分和电流过载得分，计算出电 流结束状态得分。然后，本发明根据电流结束状态的分定义了车辆影响得分
Figure SMS_125
和外界影 响得分
Figure SMS_126
，并根据车辆影响得分
Figure SMS_127
和外界影响得分
Figure SMS_128
计算出风险影响得分
Figure SMS_129
。
S101-2、确定充电口i的温度异常得分
Figure SMS_130
。
温度是影响充电口风险的重要因素，本发明中，通过获取充电桩区域内第i个充电 口在预定时长tb内的温度数据{
Figure SMS_131
}，
Figure SMS_132
为温度的数据个数，计算充电口i的温度 异常得分
Figure SMS_133
：
Figure SMS_134
；
其中
Figure SMS_135
为设定的第五判断阈值，
Figure SMS_136
为设定的第六判断阈值。
本发明中，预定时长tb可根据需要进行设定，本发明不做限定。在预定时长tb内，至少需要包括2个温度数据。需要说明的是，包括的温度数据越多越好。
本步骤中，第六判断阈值
Figure SMS_137
比第五判断阈值
Figure SMS_138
小，并通过本步骤的处理，将温度 数据变换到区间[
Figure SMS_139
,
Figure SMS_140
]内。第六判断阈值
Figure SMS_141
和第五判断阈值
Figure SMS_142
的设定值，可以根据环 境温度，充电设备正常工作温度范围等因素确定。
S101-3：确定充电口i的接触异常得分
Figure SMS_143
。
充电口的图像能反映出充电口的风险状态，本发明实施例中，获取断电时连续
Figure SMS_144
帧图像，根据充电口i的位置特征获取充电口i区域的图像，统计所述充电口i区域的图像中 每张图像s中像素点灰度值大于设定的第四判断阈值
Figure SMS_145
的像素点的个数
Figure SMS_146
，计算充电口 i的接触异常得分：
Figure SMS_147
；
Figure SMS_148
为历史数据训练得到的第五修正常数，s为所述充电口i区域的图像中图像的编 号。
需要说明的是，第五修正常数
Figure SMS_149
为实数，使得接触异常得分的数值分布在0到100 之间。
本步骤中，断电时连续
Figure SMS_150
帧图像为灰度图像，从而方便计算每张图像s中像素点灰 度值。
S101-4：确定充电口i的电流跃迁得分
Figure SMS_151
。
充电口的电流跃迁异常能反映出充电口的异常状态，本发明实施例中，在当充电 桩发生断电时，获取充电口i正在执行的订单的电流数据{
Figure SMS_152
}，
Figure SMS_153
为电流数据 的个数，计算充电口i的电流跃迁得分
Figure SMS_154
：
Figure SMS_155
；
Figure SMS_156
为历史数据训练得到的第四修正常数，为实数，使得电流跃迁得分的数值分布 在0到100之间；
当充电口i没有正在执行的订单则
Figure SMS_157
。
经过S101-1，S101-2， S101-3和S101-4后，对充电口i的预定的得分的计算完毕，然后执行S102。
S102、根据所述电流跃迁得分，接触异常得分，温度异常得分和风险影响得分确定 风险评估得分
Figure SMS_158
；
作为一种优选示例，根据以下公式计算充电口i的风险评估得分
Figure SMS_159
：
Figure SMS_160
针对充电桩区域中的所有充电口，均执行S101和S102，直到充电桩区域中的所有充电口的风险评估得分均计算完毕，然后执行S103。
S103、根据充电桩区域中所有充电口的风险评估得分确定所述充电桩区域的整体 风险得分，当所述整体风险得分大于设定的第七判定阈值
Figure SMS_161
时，判定所述充电桩区域断电 时存在安全风险。
作为一种优选示例，所述根据充电桩区域中所有充电口的风险评估得分确定所述充电桩区域的整体风险得分包括：
所述充电桩区域的整体风险得分
Figure SMS_162
通过以下公式确定：
Figure SMS_163
；
其中，充电桩区域的充电口数量为
Figure SMS_164
。
当充电桩区域的整体风险得分gf>
Figure SMS_165
时，判定所述充电桩区域断电时存在安全风 险，进而可以发送信息至相关管理部分进行处理，例如停止充电服务，需要维修电工进行检 测维修等。
需要说明的是，本发明中，第一判断阈值ts1为大于0的实数，而且与第一修正常数c1相关。第二判断阈值ts2为大于0的实数，并且与第二修正常数c2相关。第三判断阈值ts3为电流阈值，为大于0的实数。第四判断阈值ts4为大于等于0小于等于255的整数。第五判断阈值ts5为大于0的实数，且大于第六判断阈值ts6。第六判断阈值ts6和第七判断阈值ts7均为大于0的实数。
本发明中，对欲诊断的充电桩区域内的每一个充电口，首先计算风险影响得分，温度异常得分，接触异常得分和电流跃迁得分，然后综合计算充电口的风险评估得分。再根据充电桩区域内的所有充电口的风险评估得分确定整个充电桩区域的整体风险得分，最后根据整体风险得分与设定的第七判定阈值进行比较，从而判断充电桩区域是否存在安全风险。
本发明中，综合考虑了外界影响，车辆影响，电流过载，电流骤降，温度异常，接触异常，电流跃迁等因素，计算每个充电口的风险评估得分，再综合充电桩区域内的所有充电口的风险评估得分确定整个充电桩区域的整体风险得分，最后根据整体风险得分与设定的第七判定阈值进行比较，从而判断充电桩区域是否存在安全风险。本发明的方法提高了充电桩风险诊断的准确性，从而有效的判断是否需要维修电工进行检测维修。
实施例二
基于同一个发明构思，本发明实施例还提供了一种充电桩断电风险诊断装置，如图2所示，该装置包括：
计算模块一201，被配置用于确定充电口i的风险影响得分
Figure SMS_166
；
计算模块二202，被配置用于确定充电口i的温度异常得分
Figure SMS_167
；
计算模块三203，被配置用于确定充电口i的接触异常得分
Figure SMS_168
；
计算模块四204，被配置用于确定充电口i的电流跃迁得分
Figure SMS_169
；
综合模块205，被配置用于根据所述电流跃迁得分，接触异常得分，温度异常得分 和风险影响得分确定风险评估得分
Figure SMS_170
；根据充电桩区域中所有充电口的风险评估得分确 定所述充电桩区域的整体风险得分；
判断模块206，被配置用于判断当所述整体风险得分大于设定的第七判定阈值
Figure SMS_171
时，判定所述充电桩区域断电时存在安全风险；
其中，i为所述充电桩区域的充电口编号。
作为一种优选示例，计算模块一201还被配置用于根据充电口的外界影响得分
Figure SMS_172
和车辆影响得分
Figure SMS_173
，确定所述充电口的风险影响得分
Figure SMS_174
：
Figure SMS_175
；
其中，
外界影响得分
Figure SMS_176
为：
Figure SMS_177
；
车辆影响得分
Figure SMS_178
为：
Figure SMS_179
；
其中，
Figure SMS_180
为历史数据训练得到的第三修正常数；nt1、nt2为设定的时间长度为正整 数且nt2>nt1；nt1天前第一笔订单的序号
Figure SMS_181
，nt2天前第一笔订单的序号
Figure SMS_182
；
Figure SMS_183
为订单j的电流结束状态得分，j为订单的序号，订单数量为
Figure SMS_184
。
所述订单j的电流结束状态得分
Figure SMS_185
通过以下方式确定：
Figure SMS_186
；
其中，
Figure SMS_187
为电流过载得分，
Figure SMS_188
为电流骤降得分，其中
Figure SMS_189
为设定的第一判断阈 值，
Figure SMS_190
为设定的第二判断阈值。
所述电流过载得分
Figure SMS_191
通过以下方式确定：
Figure SMS_192
；
Figure SMS_193
；
Figure SMS_194
为历史数据训练得到的第一修正常数，
Figure SMS_195
为设定的第三判断阈值；
Figure SMS_196
为订单j 的第k个电流数据点的电流数据，
Figure SMS_197
为订单j的电流数据点的数量， k为电流数据点的编号。
所述电流骤降得分
Figure SMS_198
通过以下方式确定：
Figure SMS_199
；
Figure SMS_200
为历史数据训练得到的第二修正常数；
Figure SMS_201
为订单j 的第
Figure SMS_202
个电流数据点的电流数据，
Figure SMS_203
为订单j的 电流数据点的数量，k为电流数据点的编号。
作为一种优选示例，计算模块二202还被配置用于获取充电桩区域内第i个充电口 在预定时长tb内的温度数据{
Figure SMS_204
}，
Figure SMS_205
为温度的数据个数，计算充电口i的温度异 常得分
Figure SMS_206
：
Figure SMS_207
；
其中
Figure SMS_208
为设定的第五判断阈值，
Figure SMS_209
为设定的第六判断阈值。
作为一种优选示例，计算模块三203还被配置用于获取断电时连续
Figure SMS_210
帧图像，根据 充电口i的位置特征获取充电口i区域的图像，统计所述充电口i区域的图像中每张图像s中 像素点灰度值大于设定的第四判断阈值
Figure SMS_211
的像素点的个数
Figure SMS_212
，计算充电口i的接触异常 得分：
Figure SMS_213
；
Figure SMS_214
为历史数据训练得到的第五修正常数，s为所述充电口i区域的图像中图像的编 号。
作为一种优选示例，计算模块四204还被配置用于当充电桩发生断电时，获取充电 口i正在执行的订单的电流数据{
Figure SMS_215
}，
Figure SMS_216
为电流数据的个数，计算充电口i的 电流跃迁得分
Figure SMS_217
：
Figure SMS_218
；
Figure SMS_219
为历史数据训练得到的第四修正常数；
当充电口i没有正在执行的订单则
Figure SMS_220
。
作为一种优选示例，综合模块205还被配置用于根据所述电流跃迁得分，接触异常 得分，温度异常得分和风险影响得分确定风险评估得分
Figure SMS_221
：
Figure SMS_222
；
作为一种优选示例，综合模块205还被配置用于根据充电桩区域中所有充电口的风险评估得分确定所述充电桩区域的整体风险得分：
Figure SMS_223
；
其中，充电桩区域的充电口数量为
Figure SMS_224
。
需要说明的是，本实施例提供的计算模块一201，能实现实施例一中步骤S101-1包含的全部功能，解决相同技术问题，达到相同技术效果，在此不再赘述；
需要说明的是，本实施例提供的计算模块二202，能实现实施例一中步骤S101-2包含的全部功能，解决相同技术问题，达到相同技术效果，在此不再赘述；
需要说明的是，本实施例提供的计算模块三203，能实现实施例一中步骤S101-3包含的全部功能，解决相同技术问题，达到相同技术效果，在此不再赘述；
需要说明的是，本实施例提供的计算模块四204，能实现实施例一中步骤S101-4包含的全部功能，解决相同技术问题，达到相同技术效果，在此不再赘述；
需要说明的是，实施例二提供的装置与实施例一提供的方法属于同一个发明构思，解决相同的技术问题，达到相同的技术效果，实施例二提供的装置能实现实施例一的所有方法，相同之处不再赘述。
实施例三
基于同一个发明构思，本发明实施例还提供了一种充电桩断电风险诊断装置，如图3所示，该装置包括：
包括存储器302、处理器301和用户接口303；
所述存储器302，用于存储计算机程序；
所述用户接口303，用于与用户实现交互；
所述处理器301，用于读取所述存储器302中的计算机程序，所述处理器301执行所述计算机程序时，实现：
确定充电口i的风险影响得分
Figure SMS_225
；
确定充电口i的温度异常得分
Figure SMS_226
；
确定充电口i的接触异常得分
Figure SMS_227
；
确定充电口i的电流跃迁得分
Figure SMS_228
；
根据所述电流跃迁得分，接触异常得分，温度异常得分和风险影响得分确定风险 评估得分
Figure SMS_229
；
根据充电桩区域中所有充电口的风险评估得分确定所述充电桩区域的整体风险得分；
当所述整体风险得分大于设定的第七判定阈值
Figure SMS_230
时，判定所述充电桩区域断电 时存在安全风险；
其中，i为所述充电桩区域内的充电口编号。
其中，在图3中，总线架构可以包括任意数量的互联的总线和桥，具体由处理器301代表的一个或多个处理器和存储器302代表的存储器的各种电路链接在一起。总线架构还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口提供接口。处理器301负责管理总线架构和通常的处理，存储器302可以存储处理器301在执行操作时所使用的数据。
处理器301可以是CPU、ASIC、FPGA或CPLD，处理器301也可以采用多核架构。
处理器301执行存储器302存储的计算机程序时，实现实施例一中的任一充电桩断电风险诊断方法。
需要说明的是，实施例三提供的装置与实施例一提供的方法属于同一个发明构思，解决相同的技术问题，达到相同的技术效果，实施例三提供的装置能实现实施例一的所有方法，相同之处不再赘述。
本申请还提出一种处理器可读存储介质。其中，该处理器可读存储介质存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现实施例一中的任一充电桩断电风险诊断方法。
需要说明的是，本申请实施例中对单元的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。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。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种充电桩断电风险诊断方法，其特征在于，包括：
确定充电口i的风险影响得分
Figure QLYQS_1
；
确定充电口i的温度异常得分
Figure QLYQS_2
；
确定充电口i的接触异常得分
Figure QLYQS_3
；
确定充电口i的电流跃迁得分
Figure QLYQS_4
；
根据所述电流跃迁得分，接触异常得分，温度异常得分和风险影响得分确定风险评估得分
Figure QLYQS_5
；
根据充电桩区域中所有充电口的风险评估得分确定所述充电桩区域的整体风险得分；
当所述整体风险得分大于设定的第七判定阈值
Figure QLYQS_6
时，判定所述充电桩区域断电时存在安全风险；
其中，i为所述充电桩区域内的充电口编号。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：
所述确定充电口i的风险影响得分
Figure QLYQS_7
包括：
根据充电口的外界影响得分
Figure QLYQS_8
和车辆影响得分/>
Figure QLYQS_9
，确定所述充电口i的风险影响得分/>
Figure QLYQS_10
；
所述根据充电口的外界影响得分
Figure QLYQS_11
和车辆影响得分/>
Figure QLYQS_12
，确定所述充电口i的风险影响得分/>
Figure QLYQS_13
包括：
根据以下公式计算风险影响得分
Figure QLYQS_14
：
Figure QLYQS_15
；
其中，
外界影响得分
Figure QLYQS_16
为：
Figure QLYQS_17
；
车辆影响得分
Figure QLYQS_18
为：
Figure QLYQS_19
；
其中，
Figure QLYQS_20
为历史数据训练得到的第三修正常数；nt1、nt2为设定的时间长度为正整数且nt2>nt1；nt1天前第一笔订单的序号/>
Figure QLYQS_21
，nt2天前第一笔订单的序号/>
Figure QLYQS_22
；
Figure QLYQS_23
为订单j的电流结束状态得分，j为订单的序号，订单数量为/>
Figure QLYQS_24
。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：
所述订单j的电流结束状态得分
Figure QLYQS_25
通过以下方式确定：
Figure QLYQS_26
；
其中，
Figure QLYQS_27
为电流过载得分，/>
Figure QLYQS_28
为电流骤降得分，其中/>
Figure QLYQS_29
为设定的第一判断阈值，/>
Figure QLYQS_30
为设定的第二判断阈值；/>
所述电流过载得分
Figure QLYQS_31
通过以下方式确定：
Figure QLYQS_32
；
Figure QLYQS_33
；
Figure QLYQS_34
为历史数据训练得到的第一修正常数，/>
Figure QLYQS_35
为设定的第三判断阈值；
Figure QLYQS_36
为订单j 的第k个电流数据点的电流数据，/>
Figure QLYQS_37
为订单j的电流数据点的数量，k为电流数据点的编号。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：
所述电流骤降得分
Figure QLYQS_38
通过以下方式确定：
Figure QLYQS_39
；
Figure QLYQS_40
为历史数据训练得到的第二修正常数；
Figure QLYQS_41
为订单j 的第/>
Figure QLYQS_42
个电流数据点的电流数据，/>
Figure QLYQS_43
为订单j的电流数据点的数量，k为电流数据点的编号；
所述确定充电口的温度异常得分
Figure QLYQS_44
包括：
获取充电桩区域内第i个充电口在预定时长tb内的温度数据{
Figure QLYQS_45
}，/>
Figure QLYQS_46
为温度的数据个数，计算充电口i的温度异常得分/>
Figure QLYQS_47
：
Figure QLYQS_48
；
其中
Figure QLYQS_49
为设定的第五判断阈值，/>
Figure QLYQS_50
为设定的第六判断阈值。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定充电口的接触异常得分
Figure QLYQS_51
包括：
获取断电时连续
Figure QLYQS_52
帧图像，根据充电口i的位置特征获取充电口i区域的图像，统计所述充电口i区域的图像中每张图像s中像素点灰度值大于设定的第四判断阈值/>
Figure QLYQS_53
的像素点的个数/>
Figure QLYQS_54
，计算充电口i的接触异常得分：
Figure QLYQS_55
；
Figure QLYQS_56
为历史数据训练得到的第五修正常数，s为所述充电口i区域的图像中图像的编号。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定充电口的电流跃迁得分
Figure QLYQS_57
包括：
当充电桩发生断电时，获取充电口i正在执行的订单的电流数据{
Figure QLYQS_58
}，/>
Figure QLYQS_59
为电流数据的个数，计算充电口i的电流跃迁得分/>
Figure QLYQS_60
：/>
Figure QLYQS_61
；
Figure QLYQS_62
为历史数据训练得到的第四修正常数；
当充电口i没有正在执行的订单则
Figure QLYQS_63
。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：
所述根据所述电流跃迁得分，接触异常得分，温度异常得分和风险影响得分确定风险评估得分
Figure QLYQS_64
包括：
Figure QLYQS_65
；
所述根据充电桩区域中所有充电口的风险评估得分确定所述充电桩区域的整体风险得分包括：
所述充电桩区域的整体风险得分
Figure QLYQS_66
通过以下公式确定：
Figure QLYQS_67
；
其中，充电桩区域的充电口数量为
Figure QLYQS_68
。
8.一种充电桩断电风险诊断装置，其特征在于，包括：
计算模块一，被配置用于确定充电口i的风险影响得分
Figure QLYQS_69
；
计算模块二，被配置用于确定充电口i的温度异常得分
Figure QLYQS_70
；
计算模块三，被配置用于确定充电口i的接触异常得分
Figure QLYQS_71
；
计算模块四，被配置用于确定充电口i的电流跃迁得分
Figure QLYQS_72
；
综合模块，被配置用于根据所述电流跃迁得分，接触异常得分，温度异常得分和风险影响得分确定风险评估得分
Figure QLYQS_73
；根据充电桩区域中所有充电口的风险评估得分确定所述充电桩区域的整体风险得分；
判断模块，被配置用于判断当所述整体风险得分大于设定的第七判定阈值
Figure QLYQS_74
时，判定所述充电桩区域断电时存在安全风险；
其中，i为所述充电桩区域的充电口编号。
9.一种充电桩断电风险诊断装置，其特征在于，包括存储器、处理器和用户接口；
所述存储器，用于存储计算机程序；
所述用户接口，用于与用户实现交互；
所述处理器，用于读取所述存储器中的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1到7之一所述的充电桩断电风险诊断方法。
10.一种处理器可读存储介质，其特征在于，所述处理器可读存储介质存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7之一所述的充电桩断电风险诊断方法。
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