基于CNN和LSTM混合网络的电动汽车充电桩运行状态预测方法
基本信息
| 申请号 | CN202111232291.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113989550A | 公开（公告）日 | 2022-01-28 |
| 申请公布号 | CN113989550A | 申请公布日 | 2022-01-28 |
| 分类号 | G06V10/764（2022.01）I;G06V10/774（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 甄昊涵;吴丹;钱勇生;俞磊;陈海宾;雷珽;李樵;郑陆海;郭鑫鑫;李新强;王爱国 | 申请（专利权）人 | 上海添唯认证技术有限公司 |
| 代理机构 | 上海璀汇知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 王文颖 |
| 地址 | 200120上海市浦东新区中国（上海）自由贸易试验区源深路1122号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提出一种基于CNN和LSTM混合网络的电动汽车充电桩运行状态预测方法，解决了充电桩故障检测效率低、精度低的问题。首先，通过获取充电桩的相关历史典型故障数据、信息参数和运行环境等运行状态数据，分析故障桩的影响因素并确定充电桩运行状态的关键指标量，再对关键指标量进行量化量级分析处理，利用改进的层次分析法确定关键指标量的权重，搭建一种CNN和LSTM混合网络架构，利用CNN和LSTM混合网络对训练样本进行训练，并结合测试样本调整相关参数，提升分类准确率。本发明模型效率高，实用性强。 |
