CN117709941A - 一种针对充电桩的运维方法、装置及电子设备 - Google Patents

Abstract

一种针对充电桩的运维方法、装置及电子设备，涉及数据处理领域。在该方法中，获取充电桩的运行数据，运行数据包括运行时长、充电电流以及充电电压；将运行数据输入预设故障识别模型，得到运行数据对应的运行状态；若运行状态为运行异常中止，则确定充电桩发生软件故障并生成故障日志；将故障日志发送至运维平台；响应于运维平台发送的针对充电桩的执行命令，执行命令为对充电桩进行重启的命令或对充电桩进行升级的命令；根据执行命令对充电桩执行相对应的操作。实施本申请提供的技术方案，以便于运维人员及时获取充电桩的故障信息，提升充电网络的可靠性。

Description

一种针对充电桩的运维方法、装置及电子设备

技术领域

本申请涉及数据处理领域，具体涉及一种针对充电桩的运维方法、装置及电子设备。

背景技术

随着电动汽车行业的迅速发展，充电桩作为其基础设施的重要组成部分，其稳定性和维护性对于电动汽车用户的日常使用至关重要。充电桩故障会直接影响到电动汽车的充电效率和用户的充电体验。因此，实时监控充电桩的运行状况，并及时进行维护和故障排除，是保障电动汽车充电网络正常运行的重要环节。

目前，相关方法中充电桩的维护主要依赖于定期检查或是用户报告故障后的被动响应。随着充电桩数量的大规模增加，相关维护方法容易导致维护不及时，运维人员不能及时获取充电桩的故障信息，进而影响整个充电网络的可靠性。

因此，亟需一种针对充电桩的运维方法、装置及电子设备。

发明内容

本申请提供了一种针对充电桩的运维方法、装置及电子设备，以便于运维人员及时获取充电桩的故障信息，提升充电网络的可靠性。

在本申请的第一方面提供了一种针对充电桩的运维方法，该方法包括获取充电桩的运行数据，所述运行数据包括运行时长、充电电流以及充电电压；将所述运行数据输入所述预设故障识别模型，得到所述运行数据对应的运行状态；若所述运行状态为运行异常中止，则确定所述充电桩发生软件故障并生成故障日志；将所述故障日志发送至运维平台；响应于所述运维平台发送的针对所述充电桩的执行命令，所述执行命令为对所述充电桩进行重启的命令或对所述充电桩进行升级的命令；根据所述执行命令对所述充电桩执行相对应的操作。

通过采用上述技术方案，通过获取充电桩的运行数据，包括运行时长、充电电流和充电电压等参数，将这些数据输入预设故障识别模型。通过模型的分析，实现对充电桩运行状态的实时监控和异常诊断，可以迅速发现潜在的故障问题。在识别到运行状态为运行异常中止时，可以自动确定充电桩发生软件故障，并生成相应的故障日志。生成的故障日志会被自动发送至运维平台，实现了故障信息的快速传递。这有助于运维人员及时获取故障情况，缩短故障响应时间，提高了维护效率。运维平台可以根据接收到的故障日志，发送相应的执行命令，如重启命令或升级命令。充电桩会响应这些命令，实现了远程操作，减少了对现场的依赖，提高了维护的便捷性，进而提升充电网络的可靠性。

可选的，将所述运行数据输入所述预设故障识别模型，得到所述运行数据对应的运行状态之前，所述方法还包括：获取所述充电桩的历史运行数据，所述历史运行数据包括历史充电时长、历史充电电流以及历史充电电压；获取对所述历史运行数据的标注，所述标注为所述历史运行数据对应的运行状态，所述标注包括正常运行标注和运行异常中止标注；将所述历史运行数据划分为训练集和测试集；将所述训练集输入至预设机器学习模型进行训练，并使用所述测试集对所述预设机器学习模型进行测试，得到所述预设机器学习模型的准确度；在确定所述准确度超过预设准确度阈值时，停止训练，得到所述预设故障识别模型。

通过采用上述技术方案，通过获取充电桩的历史运行数据，包括历史充电时长、历史充电电流以及历史充电电压，通过这些历史运行数据的标注，形成数据集。历史数据集包含了丰富的信息，能够反映充电桩在不同工况下的运行状态，为机器学习模型提供了更为全面的训练样本。机器学习模型能够从训练集数据中学到规律和特征，使得模型能够更好地理解充电桩的正常运行和异常情况。在训练过程中，通过使用测试集评估模型的准确度。当模型的准确度超过预设的准确度阈值时，停止训练。这有助于确保模型在处理新数据时具有足够的准确性。通过历史运行数据的标注和机器学习模型的训练，能够更快速、更准确地识别充电桩的运行异常中止状态。

可选的，根据所述执行命令对所述充电桩执行相对应的操作，具体包括：若所述执行命令为对所述充电桩进行重启的命令，则控制所述充电桩进行软重启；若所述执行命令为对所述充电桩进行升级的命令，则获取程序升级包并将所述程序升级包发送至所述充电桩。

通过采用上述技术方案，当运维平台发送对充电桩进行重启的命令时，充电桩执行软重启操作。从而迅速而有效地解决一些运行中的软件问题，如程序崩溃、内存泄露，使充电桩迅速恢复到正常运行状态；当运维平台发送对充电桩进行升级的命令时，获取程序升级包并进行软件升级，可以通过软件升级修复已知的安全漏洞，提高充电桩的安全性。

可选的，根据所述执行命令对所述充电桩执行相对应的操作之后，所述方法还包括：获取所述运维平台发送的针对所述充电桩的第一维护任务，所述第一维护任务包括所述充电桩的预设重启时间和预设重启模式，所述预设重启模式包括软重启和硬重启；当所述预设重启时间在充电需求低峰时间段时，确定所述预设重启时间对应的预设重启模式并将所述第一维护任务调度至所述预设重启时间；若所述预设重启模式为软重启，则在所述预设重启时间发送软重启命令至所述充电桩的相关程序以便于所述相关程序进行重启；若所述预设重启模式为硬重启，则在所述预设重启时间断开所述充电桩的AC接触器的连接。

通过采用上述技术方案，获取运维平台发送的第一维护任务，其中包括充电桩的预设重启时间和重启模式。在充电需求低峰时间段内进行任务调度，确保维护任务在相对合适的时间执行，不会影响充电需求高峰时段的使用。根据预设重启模式的设定，可以在软重启和硬重启之间进行选择。软重启通过发送软重启命令至相关程序，实现远程软件重启；硬重启则通过断开充电桩的AC接触器连接，实现硬件重启。

可选的，当所述预设重启时间在低峰时段时，确定所述预设重启时间对应的预设重启模式之前，所述方法还包括：获取所述充电桩的历史使用数据；根据所述历史使用数据确定所述充电桩的充电需求高峰时间段和充电需求低峰时间段。

通过采用上述技术方案，通过分析历史使用数据，可以识别出充电桩的充电需求高峰时间段和充电需求低峰时间段。

可选的，获取所述运维平台发送的针对所述充电桩的重启规划之后，所述方法还包括：若所述预设重启时间在充电需求高峰时间段，则推迟所述第一维护任务至所述下一个充电需求低峰时间段。

通过采用上述技术方案，将第一维护任务推迟至充电需求低峰时间段，有助于避免在用户充电需求高峰时段执行维护，从而减少对用户的影响。

可选的，根据所述历史使用数据确定所述充电桩的充电需求高峰时间段和充电需求低峰时间段之后，所述方法还包括：获取所述充电桩的累计运行时长；若所述充电桩的累计运行时长大于预设时长阈值，则生成第二维护任务并将所述第二维护任务调度至所述充电需求低峰时间段，所述第二维护任务为针对所述充电桩的重启任务。

通过采用上述技术方案，通过监测充电桩的累计运行时长并在其超过预设时长阈值时执行重启任务，有助于防止充电桩因运行时长过长导致的性能下降或潜在故障。

在本申请的第二方面提供了一种针对充电桩的运维装置，该装置包括获取模块和处理模块；所述获取模块，用于获取充电桩的运行数据，所述运行数据包括运行时长、充电电流以及充电电压；所述处理模块，用于将所述运行数据输入所述预设故障识别模型，得到所述运行数据对应的运行状态；所述处理模块，还用于若所述运行状态为运行异常中止，则确定所述充电桩发生软件故障并生成故障日志；所述处理模块，还用于将所述故障日志发送至运维平台；所述处理模块，还用于响应于所述运维平台发送的针对所述充电桩的执行命令，所述执行命令为对所述充电桩进行重启的命令或对所述充电桩进行升级的命令；所述处理模块，还用于根据所述执行命令对所述充电桩执行相对应的操作。

在本申请的第三方面提供了一种电子设备，包括处理器、存储器、用户接口及网络接口，存储器用于存储指令，用户接口和网络接口用于给其他设备通信，处理器用于执行存储器中存储的指令，以使电子设备执行上述任意一项的方法。

在本申请的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机指令。当指令被执行时，执行上面所示的方法步骤。

综上所述，本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

1、通过获取充电桩的运行数据，包括运行时长、充电电流和充电电压等参数，将这些数据输入预设故障识别模型。通过模型的分析，实现对充电桩运行状态的实时监控和异常诊断，可以迅速发现潜在的故障问题。在识别到运行状态为运行异常中止时，可以自动确定充电桩发生软件故障，并生成相应的故障日志。生成的故障日志会被自动发送至运维平台，实现了故障信息的快速传递。这有助于运维人员及时获取故障情况，缩短故障响应时间，提高了维护效率。运维平台可以根据接收到的故障日志，发送相应的执行命令，如重启命令或升级命令。充电桩会响应这些命令，实现了远程操作，减少了对现场的依赖，提高了维护的便捷性，进而提升充电网络的可靠性。

2、通过获取充电桩的历史运行数据，包括历史充电时长、历史充电电流以及历史充电电压，通过这些历史运行数据的标注，形成数据集。历史数据集包含了丰富的信息，能够反映充电桩在不同工况下的运行状态，为机器学习模型提供了更为全面的训练样本。机器学习模型能够从训练集数据中学到规律和特征，使得模型能够更好地理解充电桩的正常运行和异常情况。在训练过程中，通过使用测试集评估模型的准确度。当模型的准确度超过预设的准确度阈值时，停止训练。这有助于确保模型在处理新数据时具有足够的准确性。通过历史运行数据的标注和机器学习模型的训练，能够更快速、更准确地识别充电桩的运行异常中止状态。

3、当运维平台发送对充电桩进行重启的命令时，充电桩执行软重启操作。从而迅速而有效地解决一些运行中的软件问题，如程序崩溃、内存泄露，使充电桩迅速恢复到正常运行状态；当运维平台发送对充电桩进行升级的命令时，获取程序升级包并进行软件升级，可以通过软件升级修复已知的安全漏洞，提高充电桩的安全性。

附图说明

图1是本申请实施例提供的一种针对充电桩的运维方法的流程示意图；

图2是本申请实施例提供的一种针对充电桩的运维装置的模块示意图；

图3是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

附图标记说明：201、获取模块；202、处理模块；300、电子设备；301、处理器；302、通信总线；303、用户接口；304、网络接口；305、存储器。

具体实施方式

为了使本领域的技术人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。

在本申请实施例的描述中，“例如”或者“举例来说”等词用于表示作例子、例证或说明。本申请实施例中被描述为“例如”或者“举例来说”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其他实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“例如”或者“举例来说”等词旨在以具体方式呈现相关概念。

在本申请实施例的描述中，术语“多个”的含义是指两个或两个以上。例如，多个系统是指两个或两个以上的系统，多个屏幕终端是指两个或两个以上的屏幕终端。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。

本申请通过在充电桩集成智能硬件，实现对充电桩的远程维护，解决了相关技术中运维人员不能及时获取充电桩的维护数据的问题。在申请提供的一种针对充电桩的运维方法、装置及电子设备中，通过智能硬件的集成和配置实现了对充电桩的智能监控和远程管理；该智能硬件中包括电源管理系统、中央处理单元(CPU)、存储设备、通信接口等，运维人员预先在充电桩中建立调试口或通信口，如RS-232、RS-485或无线模块，以便于与该智能硬件进行通信，将控制电路并入充电桩的交流(AC)接触器控制中，以使该智能硬件可以控制充电桩充电过程，同时，在该智能硬件中配置需要上报的消息、状态信息和支持下发配置的命令，如远程控制充电桩进行重启、开关。配置智能硬件以定期执行重启命令，以维护充电桩的稳定性和清理资源。这个周期可以根据实际需求设置，例如每周或每月自动重启。

本申请提供了一种针对充电桩的运维方法，参照图1，图1是本申请实施例的提供的一种针对充电桩的运维方法的流程示意图。该方法应用于充电桩内部的智能硬件，包括步骤S101至步骤S106，上述步骤如下：

步骤S101：获取充电桩的运行数据，运行数据包括运行时长、充电电流以及充电电压。

在步骤S101中，充电桩内置的传感器和测量设备会实时监测和记录充电过程中的关键参数。这些参数包括：充电电流、充电电压以及运行时长。智能硬件的CPU从各传感器读取数据。

步骤S102：将运行数据输入预设故障识别模型，得到运行数据对应的运行状态。

在步骤S102之前，该方法还包括：获取充电桩的历史运行数据，历史运行数据包括历史充电时长、历史充电电流以及历史充电电压；对历史运行数据进行标注，标注为历史运行数据对应的运行状态，标注包括正常运行标注和运行异常中止标注；将历史运行数据划分为训练集和测试集；将训练集输入至预设机器学习模型进行训练，并使用测试集对预设机器学习模型进行测试，得到预设机器学习模型的准确度；在确定准确度超过预设准确度阈值时，停止训练，得到预设故障识别模型。

具体地，从充电桩中获取历史运行数据，包括历史充电时长、历史充电电流和历史充电电压。对历史运行数据进行标注，即为每个数据点分配相应的运行状态标签。将正常运行标注为1，运行异常中止标注为0。将标注后的历史运行数据划分为训练集和测试集。将80%的数据用于训练集，20%的数据用于测试集。该比例也可以根据实际情况进行调整，选择机器学习模型中的二分类模型作为训练模型，使用训练集对所选的二分类模型进行训练。使用测试集对训练好的模型进行测试，评估其在新数据上预测的准确度。设定预设准确度阈值，该预设准确度阈值用于判断模型在测试集上的表现是否满足预期。若准确度超过预设准确度阈值，则停止训练，得到预设故障识别模型。

在步骤S102中，使用预设故障识别模型对充电桩的运行数据进行预测，得到运行状态，运行状态包括正常运行和运行异常中止。如果模型输出表明充电桩处于运行异常中止状态，执行以下步骤。若确定充电桩发生故障，则生成相对应的故障日志，故障日志包括有关故障的详细信息，包括时间戳、充电桩标识以及故障类型。

步骤S103：若运行状态为运行异常中止，则确定充电桩发生软件故障并生成故障日志。

在步骤S103中，若模型输出的结果为0，则代表充电桩当前运行状态为运行异常中止状态进而确定充电桩发生软件故障，软件故障的原因可以包括系统崩溃、死机、程序运行错误。若确定充电桩发生软件故障，智能硬件生成故障日志。该日志包含以下信息：时间戳、充电桩标识、故障类型以及模型输出信息。时间戳为故障发生的时间；充电桩标识包括唯一标识故障充电桩的信息，故障类型指明是软件故障，模型输出信息包括预设故障识别模型的输出数据。

步骤S104：将故障日志发送至运维平台。

在步骤S104中，智能硬件中配置有运维平台的地址信息，以使该故障日志可以发送至指定的运维平台。

步骤S105：响应于运维平台发送的针对充电桩的执行命令，执行命令为对充电桩进行重启的命令或对充电桩进行升级的命令。

在步骤S105中，运维平台人员接收到智能硬件发送的故障日志后会对故障日志进行分析判断，判断异常中止的原因，若是充电桩的操作系统或软件出现卡死、响应缓慢，则发送重启命令至智能硬件，重启可以帮助重置系统状态、清除临时文件和缓存，恢复正常运作；若是充电桩的部分程序由于未升级导致的卡顿或配置不匹配的原因，则发送升级命令至智能硬件，智能硬件收到升级命令后会对充电桩的相关程序进行升级。

步骤S106：根据执行命令对充电桩执行相对应的操作。

在步骤S106中，若执行命令为对充电桩进行重启的命令，则控制充电桩进行软重启；若执行命令为对充电桩进行升级的命令，则获取程序升级包并将程序升级包发送至充电桩。

具体地，若智能硬件接收到的执行命令为对充电桩进行重启的命令，则将执行软重启操作，即对充电桩的相关操作系统和应用程序进行重启。若智能硬件接收到的命令为软件升级命令，则智能硬件会对该命令中的信息进行解析，得到升级包的地址，根据该升级包的地址对升级包进行获取并在充电桩中下载该升级包。

在步骤S106之后，该方法还包括：获取运维平台发送的针对充电桩的第一维护任务，第一维护任务包括充电桩的预设重启时间和预设重启模式，预设重启模式包括软重启和硬重启；当预设重启时间在充电需求低峰时间段时，确定预设重启时间对应的预设重启模式并将第一维护任务调度至预设重启时间；若预设重启模式为软重启，则在预设重启时间发送软重启命令至充电桩的相关程序以便于相关程序进行重启；若预设重启模式为硬重启，则在预设重启时间断开充电桩的AC接触器的连接。

具体地，运维平台会发送包含预设重启时间和预设重启模式的第一维护任务至智能硬件，智能硬件接收并解析第一维护任务信息，得到充电桩的预设重启时间和预设重启模式，同时，智能硬件会接收并判断预设重启时间是否在充电需求低峰时间段，若该预设重启时间在充电需求低峰时间段，则将第一维护任务调度至预设重启时间并进一步确定对应的预设重启模式，判断重启方式是软重启还是硬重启，若预设模式为软重启，则智能硬件在预设重启时间发送软重启命令充电桩的内部控制系统。充电桩的内部控制系统接受重启命令后，关闭所有相关程序，并重新启动操作系统，而不断开电源。若预设重启模式为硬重启，则在预设重启时间，控制内部管理系统断开AC接触器的连接。

在一种可能的实施方式中，当预设重启时间在低峰时段时，确定预设重启时间对应的预设重启模式之前，方法还包括：获取充电桩的历史使用数据；根据历史使用数据确定充电桩的充电需求高峰时间段和充电需求低峰时间段。

具体地，智能硬件通过充电桩的相关数据收集设备，获取充电桩的历史使用数据，历史使用数据包括每小时的充电桩的使用情况，如充电量、充电时长；根据历史使用数据，将每天的时间划分为不同的时间段，将每小时作为一个时间段；通过计算充电桩的平均充电量、总充电量以及用户充电次数来衡量充电需求的大小，根据计算得到的充电需求数据采用时间序列分析，确定充电需求高峰时间段和充电需求低峰时间段。

在一种可能的实施方式中，获取运维平台发送的针对充电桩的重启规划之后，方法还包括：若预设重启时间在充电需求高峰时间段，则推迟第一维护任务至下一个充电需求低峰时间段。

具体地，若预设重启时间在充电需求高峰时间段内，则计算下一个充电需求低峰时间段的到来时间。并将该维护任务推迟至下一个充电需求低峰时间段。

举例来说，第一维护任务的预设重启时间计划在18:00至19:00之间进行维护重启。而智能硬件检测到18:00至19:00、19:00至20:00、20:00至21:00为高峰时段。下一个充电需求低峰时间段为21:00-22:00，则第一维护任务会被推迟调度至21:00至22:00的低峰时段。在21:00自动开始维护重启，期间充电桩不对外提供服务。若第一维护任务需要30分钟，则在20:30维护任务完成，充电桩重新开始提供服务。

在一种可能的实施方式中，根据历史使用数据确定充电桩的充电需求高峰时间段和充电需求低峰时间段之后，方法还包括：获取充电桩的累计运行时长；若充电桩的累计运行时长大于预设时长阈值，则生成第二维护任务并将第二维护任务调度至充电需求低峰时间段，第二维护任务为针对充电桩的重启任务。

具体地，智能硬件通过充电桩的相关数据收集设备，获取充电桩的累计运行时长以及预设的时长阈值。对获取的累计运行时长进行比较，判断是否大于预设的时长阈值。若累计运行时长大于预设时长阈值，则生成第二维护任务。根据上述步骤中的方法，计算下一个充电需求低峰时间段的到来时间，并将第二维护任务调度至距离当前时间最近的充电需求低峰时间段。第二维护任务是一个重启任务，目的是重新启动充电桩以确保充电桩的稳定性，避免充电桩因为较长时间的工作而产生进程或服务性能下降或充电桩响应速度变慢的问题。

参照图2，本申请还提供了一种针对充电桩的运维装置，该装置为充电桩内部的智能硬件，充电桩内部的智能硬件包括获取模块201和处理模块202；获取模块201，用于获取充电桩的运行数据，运行数据包括运行时长、充电电流以及充电电压；处理模块202，用于将运行数据输入预设故障识别模型，得到运行数据对应的运行状态；处理模块202，还用于若运行状态为运行异常中止，则确定充电桩发生软件故障并生成故障日志；处理模块202，还用于将故障日志发送至运维平台；处理模块202，还用于响应于运维平台发送的针对充电桩的执行命令，执行命令为对充电桩进行重启的命令或对充电桩进行升级的命令；处理模块202，还用于根据执行命令对充电桩执行相对应的操作。

在一种可能的实施方式中，处理模块202将运行数据输入预设故障识别模型，得到运行数据对应的运行状态之前，方法还包括：获取模块201获取充电桩的历史运行数据，历史运行数据包括历史充电时长、历史充电电流以及历史充电电压；获取模块201获取对历史运行数据的标注，标注为历史运行数据对应的运行状态，标注包括正常运行标注和运行异常中止标注；处理模块202将历史运行数据划分为训练集和测试集；将训练集输入至预设机器学习模型进行训练，并使用测试集对预设机器学习模型进行测试，得到预设机器学习模型的准确度；处理模块202在确定准确度超过预设准确度阈值时，停止训练，得到预设故障识别模型。

在一种可能的实施方式中，处理模块202根据执行命令对充电桩执行相对应的操作，具体包括：若执行命令为对充电桩进行重启的命令，则处理模块202控制充电桩进行软重启；若执行命令为对充电桩进行升级的命令，则获取模块201获取程序升级包并将程序升级包发送至充电桩。

在一种可能的实施方式中，处理模块202根据执行命令对充电桩执行相对应的操作之后，方法还包括：获取模块201获取运维平台发送的针对充电桩的第一维护任务，第一维护任务包括充电桩的预设重启时间和预设重启模式，预设重启模式包括软重启和硬重启；当预设重启时间在充电需求低峰时间段时，处理模块202确定预设重启时间对应的预设重启模式并将第一维护任务调度至预设重启时间；若预设重启模式为软重启，则处理模块202在预设重启时间发送软重启命令至充电桩的相关程序以便于相关程序进行重启；若预设重启模式为硬重启，则处理模块202在预设重启时间断开充电桩的AC接触器的连接。

在一种可能的实施方式中，当预设重启时间在低峰时段时，处理模块202确定预设重启时间对应的预设重启模式之前，方法还包括：获取模块201获取充电桩的历史使用数据；处理模块202根据历史使用数据确定充电桩的充电需求高峰时间段和充电需求低峰时间段。

在一种可能的实施方式中，获取模块201获取运维平台发送的针对充电桩的重启规划之后，方法还包括：若预设重启时间在充电需求高峰时间段，则处理模块202推迟第一维护任务至下一个充电需求低峰时间段。

在一种可能的实施方式中，处理模块202根据历史使用数据确定充电桩的充电需求高峰时间段和充电需求低峰时间段之后，方法还包括：获取模块201获取充电桩的累计运行时长；若充电桩的累计运行时长大于预设时长阈值，则处理模块202生成第二维护任务并将第二维护任务调度至充电需求低峰时间段，第二维护任务为针对充电桩的重启任务。

需要说明的是：上述实施例提供的装置在实现其功能时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的装置和方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

本申请还提供一种电子设备。参照图3，图3是本申请实施例的提供的一种电子设备的结构示意图。该电子设备300可以包括：至少一个处理器301，至少一个网络接口304，用户接口303，存储器305，至少一个通信总线302。

其中，通信总线302用于实现这些组件之间的连接通信。

其中，用户接口303可以包括显示屏（Display）、摄像头（Camera），可选用户接口303还可以包括标准的有线接口、无线接口。

其中，网络接口304可选的可以包括标准的有线接口、无线接口（如WI-FI接口）。

其中，处理器301可以包括一个或者多个处理核心。处理器301利用各种接口和线路连接整个服务器内的各个部分，通过运行或执行存储在存储器305内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储器305内的数据，执行服务器的各种功能和处理数据。可选的，处理器301可以采用数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）、现场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array，FPGA）、可编程逻辑阵列（Programmable LogicArray，PLA）中的至少一种硬件形式来实现。处理器301可集成中央处理器（CentralProcessing Unit，CPU）、图像处理器（Graphics Processing Unit，GPU）和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中，CPU主要处理操作系统、用户界面和应用程序等；GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制；调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调器也可以不集成到处理器301中，单独通过一块芯片进行实现。

其中，存储器305可以包括随机存储器（Random Access Memory，RAM），也可以包括只读存储器（Read-Only Memory）。可选的，该存储器305包括非瞬时性计算机可读介质（non-transitory computer-readable storage medium）。存储器305可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器305可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于至少一个功能的指令（比如触控功能、声音播放功能、图像播放功能等）、用于实现上述各个方法实施例的指令等；存储数据区可存储上面各个方法实施例中涉及的数据等。存储器305可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器301的存储装置。参照图3，作为一种计算机存储介质的存储器305中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及一种针对充电桩的运维方法的应用程序。

在图3所示的电子设备300中，用户接口303主要用于为用户提供输入的接口，获取用户输入的数据；而处理器301可以用于调用存储器305中存储一种针对充电桩的运维方法的应用程序，当由一个或多个处理器301执行时，使得电子设备300执行如上述实施例中一个或多个所述的方法。需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必需的。

本申请还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有指令。当由一个或多个处理器301执行时，使得电子设备300执行如上述实施例中一个或多个所述的方法。

在上述实施例中，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种实施方式中，应该理解到，所披露的装置，可通过其他的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如单元的划分，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，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服务接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其他的形式。

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网络单元上。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。

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器中。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器中，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方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述者，仅为本公开的示例性实施例，不能以此限定本公开的范围。即但凡依本公开教导所作的等效变化与修饰，皆仍属本公开涵盖的范围内。本领域技术人员在考虑说明书及实践真理的公开后，将容易想到本公开的其他实施方案。

本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未记载的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的范围和精神由权利要求限定。

Claims (10)

1.一种针对充电桩的运维方法，其特征在于，所述方法包括：

获取充电桩的运行数据，所述运行数据包括运行时长、充电电流以及充电电压；

将所述运行数据输入预设故障识别模型，得到所述运行数据对应的运行状态；

若所述运行状态为运行异常中止，则确定所述充电桩发生软件故障并生成故障日志；

将所述故障日志发送至运维平台；

响应于所述运维平台发送的针对所述充电桩的执行命令，所述执行命令为对所述充电桩进行重启的命令或对所述充电桩进行升级的命令；

根据所述执行命令对所述充电桩执行相对应的操作。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述运行数据输入所述预设故障识别模型，得到所述运行数据对应的运行状态之前，所述方法还包括：

获取所述充电桩的历史运行数据，所述历史运行数据包括历史充电时长、历史充电电流以及历史充电电压；

获取对所述历史运行数据的标注，所述标注为所述历史运行数据对应的运行状态，所述标注包括正常运行标注和运行异常中止标注；

将所述历史运行数据和所述历史运行数据对应的标记划分为训练集和测试集；

将所述训练集输入至预设机器学习模型进行训练，并使用所述测试集对所述预设机器学习模型进行测试，得到所述预设机器学习模型的准确度；

在确定所述准确度超过预设准确度阈值时，停止训练，得到所述预设故障识别模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述执行命令对所述充电桩执行相对应的操作，具体包括：

若所述执行命令为对所述充电桩进行重启的命令，则控制所述充电桩进行软重启；

若所述执行命令为对所述充电桩进行升级的命令，则获取程序升级包并将所述程序升级包发送至所述充电桩。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述执行命令对所述充电桩执行相对应的操作之后，所述方法还包括：

获取所述运维平台发送的针对所述充电桩的第一维护任务，所述第一维护任务包括所述充电桩的预设重启时间和预设重启模式，所述预设重启模式包括软重启和硬重启；

当所述预设重启时间在充电需求低峰时间段时，确定所述预设重启时间对应的预设重启模式并将所述第一维护任务调度至所述预设重启时间；

若所述预设重启模式为软重启，则在所述预设重启时间发送软重启命令至所述充电桩的相关程序以便于所述相关程序进行重启；

若所述预设重启模式为硬重启，则在所述预设重启时间断开所述充电桩的AC接触器的连接。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述当所述预设重启时间在低峰时段时，确定所述预设重启时间对应的预设重启模式之前，所述方法还包括：

获取所述充电桩的历史使用数据；

根据所述历史使用数据确定所述充电桩的充电需求高峰时间段和充电需求低峰时间段。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取所述运维平台发送的针对所述充电桩的重启规划之后，所述方法还包括：

若所述预设重启时间在充电需求高峰时间段，则推迟所述第一维护任务至所述下一个充电需求低峰时间段。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史使用数据确定所述充电桩的充电需求高峰时间段和充电需求低峰时间段之后，所述方法还包括：

获取所述充电桩的累计运行时长；

若所述充电桩的累计运行时长大于预设时长阈值，则生成第二维护任务并将所述第二维护任务调度至所述充电需求低峰时间段，所述第二维护任务为针对所述充电桩的重启任务。

8.一种针对充电桩的运维装置，其特征在于，所述装置包括获取模块(201)和处理模块(202)；

所述获取模块(201)，用于获取充电桩的运行数据，所述运行数据包括运行时长、充电电流以及充电电压；

所述处理模块(202)，用于将所述运行数据输入预设故障识别模型，得到所述运行数据对应的运行状态；

所述处理模块(202)，还用于若所述运行状态为运行异常中止，则确定所述充电桩发生软件故障并生成故障日志；

所述处理模块(202)，还用于将所述故障日志发送至运维平台；

所述处理模块(202)，还用于响应于所述运维平台发送的针对所述充电桩的执行命令，所述执行命令为对所述充电桩进行重启的命令或对所述充电桩进行升级的命令；

所述处理模块(202)，还用于根据所述执行命令对所述充电桩执行相对应的操作。

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器(301)、存储器(305)、用户接口(303)及网络接口(304)，所述存储器(305)用于存储指令，所述用户接口(303)和网络接口(304)用于给其他设备通信，所述处理器(301)用于执行所述存储器(305)中存储的指令，以使所述电子设备(300)执行如权利要求1-7任意一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有指令，当所述指令被执行时，执行如权利要求1-7任意一项所述的方法。