JP7478226B2 - 充電ステーション監視方法および装置 - Google Patents
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Claims (15)
- 方法(100)であって、
複数の電気自動車(EV)充電ステーションを備える電気自動車(EV)充電ネットワークから訓練データセットを取得するステップ(101)と、
前記訓練データセットを用いて機械学習モデルを訓練するステップ(102)と、
前記EV充電ネットワークから入力データセットを取得するステップ(103)と、
訓練された前記機械学習モデルに前記入力データセットを入力するステップ(104)と、
訓練された前記機械学習モデルから出力データセットを取得するステップ(105)と、
前記出力データセットに基づいて前記複数のEV充電ステーションの少なくとも1つのEV充電ステーションの誤動作を識別するステップ(106)と、
を含み、
前記訓練データセットおよび/または前記入力データセットは、前記EV充電ネットワークの外部の少なくとも1つのリソースからの追加情報と、前記複数のEV充電ステーションの少なくとも1つのEV充電ステーションの位置に関する外部リソース情報と、をさらに含む、方法(100)。 - 請求項1に記載の方法(100)であって、
前記EV充電ネットワークから検証データセットを取得するステップと、
訓練された前記機械学習モデルを、前記検証データセットを使用して検証するステップと、
をさらに含む方法(100)。 - 請求項2に記載の方法(100)であって、前記検証データセットは、前記EV充電ネットワークの外部の少なくとも1つのリソースからの追加情報をさらに含む、方法(100)。
- 請求項1から3のいずれか1項に記載の方法(100)であって、前記出力データセットは、
前記複数のEV充電ステーションのサブセットの表示、または
少なくとも1つの充電事象の表示、
のうちの少なくとも1つを含む、方法(100)。 - 請求項1から4のいずれか1項に記載の方法(100)であって、前記訓練データセットおよび/または前記入力データセットは、
前記複数のEV充電ステーションの少なくとも1つのEV充電ステーションの使用履歴、
前記複数のEV充電ステーションの少なくとも1つのEV充電ステーションの位置、
前記複数のEV充電ステーションの少なくとも1つのEV充電ステーションのタイプ、
前記複数のEV充電ステーションの少なくとも1つのEV充電ステーションのエラー履歴、または
前記複数のEV充電ステーションの少なくとも1つのEV充電ステーションの位置における気象情報、
のうちの少なくとも1つを含む、方法(100)。 - 請求項1から5のいずれか1項に記載の方法(100)であって、前記機械学習モデルは、
線形回帰、
ブースト決定木回帰、
ニューラルネットワーク、または
ポアソン回帰、
のうちの少なくとも1つを含む、方法(100)。 - 請求項1から6のいずれか1項に記載の方法(100)であって、前記訓練データセットを用いて前記機械学習モデルを訓練する前に、
前記訓練データセットに対して特徴抽出を実行するステップ、
前記訓練データセットに対して特徴変換を実行するステップ、または
前記訓練データセットに対して特徴スケーリングを実行するステップ、
のうちの少なくとも1つをさらに含む、方法(100)。 - プログラムコードを備えるコンピュータプログラム製品であって、前記プログラムコードは、前記コンピュータプログラム製品がコンピュータ上で実行されるときに、請求項1から7のいずれか1項に記載の方法を実行するように構成される、コンピュータプログラム製品。
- 計算装置(200)であって、
複数の電気自動車(EV)充電ステーション(401)を備える電気自動車(EV)充電ネットワーク(301)から訓練データセット(303)を取得し、
前記訓練データセット(303)を用いて機械学習モデル(305)を訓練し、
前記EV充電ネットワーク(301)から入力データセット(304)を取得し、
訓練された前記機械学習モデル(305)に前記入力データセット(304)を入力し、
訓練された前記機械学習モデル(305)から出力データセット(306)を取得し、
前記出力データセット(306)に基づいて前記複数のEV充電ステーションの少なくとも1つのEV充電ステーション(401)の誤動作を識別するように、
構成され、
前記訓練データセット(303)および/または前記入力データセット(304)は、前記EV充電ネットワークの外部の少なくとも1つのリソースからの追加情報と、前記複数のEV充電ステーションの少なくとも1つのEV充電ステーションの位置に関する外部リソース情報と、をさらに含む、計算装置(200)。 - 請求項9に記載の計算装置(200)であって、
前記EV充電ネットワーク(301)から検証データセットを取得し、
訓練された前記機械学習モデル(305)を、前記検証データセットを使用して検証するように、
さらに構成される、計算装置(200)。 - 請求項10に記載の計算装置(200)であって、前記検証データセットは、前記EV充電ネットワークの外部の少なくとも1つのリソース(402)からの追加情報を、さらに含む、計算装置(200)。
- 請求項9から11のいずれか1項に記載の計算装置(200)であって、前記出力データセット(306)は、
前記複数のEV充電ステーションのサブセットの表示、または
少なくとも1つの充電事象の表示、
のうちの少なくとも1つを含む、計算装置(200)。 - 請求項9から12のいずれか1項に記載の計算装置(200)であって、前記訓練データセット(303)および/または前記入力データセット(304)は、
前記複数のEV充電ステーションの少なくとも1つのEV充電ステーションの使用履歴、
前記複数のEV充電ステーションの少なくとも1つのEV充電ステーションの位置、
前記複数のEV充電ステーションの少なくとも1つのEV充電ステーションのタイプ、
前記複数のEV充電ステーションの少なくとも1つのEV充電ステーションのエラー履歴、または
前記複数のEV充電ステーションの少なくとも1つのEV充電ステーションの位置における気象情報、
のうちの少なくとも1つを含む、計算装置(200)。 - 請求項9から13のいずれか1項に記載の計算装置(200)であって、前記機械学習モデル(305)は、
線形回帰、
ブースト決定木回帰、
ニューラルネットワーク、または
ポアソン回帰、
のうちの少なくとも1つを備える、計算装置(200)。 - 請求項9から14のいずれか1項に記載の計算装置(200)であって、前記訓練データセット(303)を用いて前記機械学習モデル(305)を訓練する前に、
前記訓練データセット(303)に対して特徴抽出を実行すること、
前記訓練データセット(303)に対して特徴変換を実行すること、または
前記訓練データセット(303)に対して特徴スケーリングを実行すること、
のうちの少なくとも1つを実行するように、さらに構成される、計算装置(200)。
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