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龙图腾网获悉深圳市国汇计量质量检测有限公司申请的专利基于人工智能的充电桩远程监控预警方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120422713B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510542145.2，技术领域涉及：B60L53/68；该发明授权基于人工智能的充电桩远程监控预警方法及系统是由吴少波;颜兆飞;戴捷苗设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的充电桩远程监控预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的充电桩远程监控预警方法，涉及人工智能充电相关技术领域，包括部署仿生传感器网络和计算机视觉监测单元，对充电桩进行实时监测，数据预处理，运用群体智能算法和分工协作子模型进行分析，判断是否存在故障及确定故障类型，故障诊断结果输出与决策，启动遗传编程进化的维修策略模块，生成初始维修策略。本发明还公开了一种基于人工智能的充电桩远程监控预警系统，包括仿生传感器网络、计算机视觉监测单元、数据采集与传输模块、中央处理系统、预警单元、控制单元、人机交互界面。本发明通过部署仿生传感器网络，对充电桩进行多维度的实时监测，全面地了解充电桩的状态，提高故障检测的准确性。

本发明授权基于人工智能的充电桩远程监控预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的充电桩远程监控预警方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：传感器数据采集：部署仿生传感器网络和计算机视觉监测单元，对充电桩进行实时监测，采集包括物理化学参数、图像信息； 步骤二：数据预处理：对采集到的传感器数据和图像数据进行预处理；对于传感器数据，进行滤波、去噪操作；对于图像数据，进行灰度化、裁剪、缩放预处理操作； 步骤三：故障诊断：将采集到的数据输入故障诊断模型中，运用群体智能算法和分工协作子模型进行分析，判断是否存在故障及确定故障类型；所述故障诊断模型包括群体智能算法模型和分工协作子模型；群体智能算法模型为粒子群优化算法；粒子群优化辅助诊断方式如下： 粒子编码与初始化：将每种可能的故障模式编码为一个粒子的位置向量；每个维度对应一种故障模式，取值为0或1，表示该故障模式是否发生；在解空间中随机生成多个粒子，作为初始种群； 适应度函数构建：根据故障诊断的目标构建适应度函数；适应度函数基于故障模式与传感器数据、图像数据的匹配程度进行评估； 粒子更新与迭代：根据粒子群优化算法的速度和位置更新公式，循环迭代地更新粒子的速度和位置； 所述分工协作子模型模拟方式如下： 子模型划分：根据故障类型和数据处理特点，将故障诊断任务划分为不同的子模型，将基于传感器数据的故障诊断作为一个子模型，将基于图像数据的故障诊断作为另一个子模型，每个子模型负责分析特定类型的数据并初步判断故障； 基于传感器数据的子模型：该子模型采用神经网络算法对传感器数据进行处理，其中输入层节点数与传感器数据的种类数相等，隐藏层根据实际需求设置一层或多层，输出层节点数与可能的故障模式数一致，通过训练神经网络，使该网络能够依据传感器数据识别并分类故障模式； 基于图像数据的子模型：采用卷积神经网络对图像数据进行分析，CNN由卷积层、池化层和全连接层组成，对于充电桩图像的故障诊断，先使用卷积层提取图像的特征，然后通过池化层降低特征维度，最后通过全连接层将特征映射到故障模式空间； 协作与融合机制：两个子模型分别得到初步的故障诊断结果后，通过融合模块进行协作与融合，融合模块采用加权融合的方法将两个子模型的结果进行综合分析； 步骤四：故障诊断结果输出与决策：根据融合后的故障诊断结果，判断充电桩是否存在故障以及具体的故障类型，如果结果指示存在某种故障，则及时发出警报并采取相应的措施，同时，记录故障信息； 步骤五：维修策略生成与优化：根据故障诊断结果，启动遗传编程进化的维修策略模块，生成初始维修策略，并进行优化。

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