[發明專利]充電模式識別方法、裝置、終端設備及存儲介質

有效

• 申請號: 201910151495.0
• 申請日: 2019-02-28
• 公開（公告）號: CN109948664B
• 公開（公告）日: 2021-05-14
• 發明（設計）人: 帥春燕;劉曉波
• 申請（專利權）人: 深圳智鏈物聯科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;B60L53/66
• 代理公司: 深圳中一聯合知識產權代理有限公司 44414
• 代理人: 李艷麗

1.一種充電模式識別方法，其特征在于，包括：

獲取電動車的充電數據，所述充電數據包括充電電流數據和充電電壓數據；

將所述充電數據輸入預先訓練的隨機森林模型，得到充電數據的充電模式；

所述充電數據的特征通過充電電流曲線來體現，充電電流曲線特征包括17個，分別為：凹槽、第一階段、第二階段、第三階段、第一階段部分振蕩、第二階段部分振蕩、第三階段部分振蕩、凸、開始電流小于0.6A、中間為0、單個階梯、中間階梯、陡降緩升凹槽、多個持續階梯、持續上升、過短的一階段、電流為0；

將不同的充電電流曲線特征進行組合得到不同的充電模式；

其中，所述凹槽特征對應一段呈凹槽形狀的電流曲線；

所述第一階段特征表示正常的三段式充電曲線中的第一段的曲線；

所述第二階段特征表示正常的三段式充電曲線中的持續下降段，且下降的時間長度為半個小時；

所述第三階段特征表示正常的三段式充電曲線中的持續下降段之后充電時長大于1個小時，且所述充電電流最大值小于等于2A時，電流值低于0.4A，所述充電電流最大值大于2A時，電流值低于0.7A的一段曲線；

所述第一階段部分振蕩表示電流有持續明顯震蕩，振幅大于等于0.3A，同時發生在三段式充點曲線的第一段位置；

所述第二階段部分振蕩表示電流持續明顯震蕩，振幅大于等于0.3A，同時發生在三段式充點曲線的第二段位置；

所述第三階段部分振蕩表示電流持續明顯震蕩，振幅大于等于0.3A，同時發生在三段式充點曲線的第三段位置；

所述凸表示電流曲線有明顯的“凸”字形狀；

所述單個階梯表示電流值陡降，下降大于0.3A，臺階長度大于一個小時，下降后的電流值大于等于0.6A；

所述中間階梯表示兩個下降段之間有一平穩段，且最大電流值大于等于1.5A，第一次跳變值大于等于0.6A；

所述陡降緩升凹槽表示電流曲線的圖像為凹槽，凹槽下降階段陡降，上升階段緩慢上升。

2.根據權利要求1所述的充電模式識別方法，其特征在于，在獲取電動車的充電數據之前，還包括：

獲取訓練樣本集和對應的充電模式標簽；

根據所述訓練樣本集和所述充電模式標簽，對所述隨機森林模型進行訓練。

3.根據權利要求1所述的充電模式識別方法，其特征在于，所述獲取電動車的充電數據，包括：

在電動車充電過程中，接收充電樁上報的遙測報文；

解析所述遙測報文，得到所述充電數據。

4.根據權利要求1所述的充電模式識別方法，其特征在于，所述隨機森林模型為包括n棵決策樹的模型，n為大于零的正整數；

將所述充電數據輸入預先訓練的所述隨機森林模型，得到所述充電數據的充電模式，包括：

通過所述n棵決策樹對充電電流數據進行分類，得到n個分類結果；

通過投票機制從所述n個分類結果中確定最終分類結果，所述最終分類結果為n個分類結果中數量大于等于n/2的分類結果，將最終分類結果作為所述充電模式。

5.根據權利要求1至4任一項所述的充電模式識別方法，其特征在于，在將所述充電數據輸入預先訓練的所述隨機森林模型，得到充電數據的充電模式之后，還包括：

根據所述充電模式，確定用戶的充電行為。

6.根據權利要求5所述的充電模式識別方法，其特征在于，在根據所述充電模式，確定用戶的充電行為之后，還包括：

根據所述充電行為，生成對應的充電信息和充電建議信息；

將所述充電信息和充電建議信息呈現給用戶。