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龙图腾网获悉深圳供电局有限公司申请的专利交流充电桩的故障预警方法及相关产品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：CN119272147B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202411311355.2，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权交流充电桩的故障预警方法及相关产品是由陈作伟;黄媚;骆守康;温克欢;庄婉铃;孙文静;谭琨;李扬;张玮设计研发完成，并于2024-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本交流充电桩的故障预警方法及相关产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种交流充电桩的故障预警方法及相关产品，该方法包括：获取目标交流充电桩的n个第一工作数据集；确定n个第一工作数据集对应的n个第一故障数据集和n个第一正常数据集；根据预设预处理算法对n个第一故障数据集和n个第一正常数据集进行预处理，得到目标故障数据和目标正常数据；根据目标比例值将目标正常数据和目标故障数据划分为训练集和测试集；根据训练集和测试集构建目标随机森林预测模型；获取当前时刻目标交流充电桩的n个第二工作数据，并将其输入目标随机森林预测模型，得到目标诊断结果；根据目标诊断结果控制智能预警系统进行相应的预警操作。采用本申请实施例，提高了充电桩故障诊断的准确率。

本发明授权交流充电桩的故障预警方法及相关产品在权利要求书中公布了：1.一种交流充电桩的故障预警方法，其特征在于，应用于智能预警系统的服务器，所述方法包括： 获取第一预设时间段内目标交流充电桩的第一工作数据，得到n个第一工作数据集；n为正整数； 确定所述n个第一工作数据集中每一第一工作数据集的故障数据和正常数据，得到n个第一故障数据集和n个第一正常数据集； 根据预设预处理算法对所述n个第一故障数据集进行预处理，得到目标故障数据； 根据所述预设预处理算法对所述n个第一正常数据集进行预处理，得到目标正常数据； 根据目标比例值将所述目标正常数据和所述目标故障数据划分为训练集和测试集； 根据所述训练集和所述测试集构建目标随机森林预测模型； 获取当前时刻所述目标交流充电桩的第二工作数据，得到n个第二工作数据； 将所述n个第二工作数据输入所述目标随机森林预测模型，得到目标诊断结果； 确定所述目标诊断结果对应的目标故障； 根据所述目标故障生成相应的故障控制指令，并通过所述故障控制指令控制所述智能预警系统进行相应的预警操作； 其中，所述n个第一故障数据集中每一第一故障数据集对应一种数据类型，数据类型包括以下任意一种：电压数据类型、电流数据类型、温度数据类型、湿度数据类型；所述根据预设预处理算法对所述n个第一故障数据集进行预处理，得到目标故障数据，包括： 提取出所述n个第一故障数据集中对应所述电压数据类型和所述电流数据类型的数据，得到目标监测数据； 根据预设的模态分解公式对所述目标监测数据进行分解，得到k个模态分量；k为正整数；所述模态分解公式具体如下： 其中，表示所述目标监测数据，上标0表示其为原始数据，下标q表示所述目标监测数据对应的数据类型标签，每个数据类型标签对应一种数据类型；t表示时间；表示所述k个模态分量中的第j个模态分量，j为小于或等于k的正整数；表示残差余项； 根据预设的马氏距离计算公式对所述k个模态分量中每一模态分量进行计算，得到k个相似度；所述马氏距离计算公式具体如下： 其中，表示所述k个模态分量中的第j个模态分量与所述n个第一故障数据集中相应的第j个原始信号的相似度；表示马氏距离；X表示所述第j个模态分量的概率密度函数；Y表示所述第j个原始信号的概率密度函数；表示X-Y的转置矩阵；表示X-Y的协方差矩阵的逆矩阵； 确定所述k个相似度中大于预设的相似度阈值的相似度，得到a个相似度；a为小于或等于k的自然数； 确定所述a个相似度在所述k个模态分量中对应的模态分量为有效模态分量，得到a个有效模态分量； 确定所述k个相似度中等于所述相似度阈值的相似度，得到b个相似度；b为小于或等于k的自然数，且，a与b之和不大于k； 确定所述b个相似度在所述k个模态分量中对应的模态分量为混叠模态分量，得到b个混叠模态分量； 根据预设滤波算法对所述b个混叠模态分量进行滤波，得到b个滤波模态分量； 根据所述a个有效模态分量和所述b个滤波模态分量确定所述目标故障数据。

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