基于词嵌入模型的充电设备故障预警方法、系统及介质

    公开(公告)号:CN117407677A

    公开(公告)日:2024-01-16

    申请号:CN202311451009.X

    申请日:2023-11-02

    Abstract: 本申请公开了一种基于词嵌入模型的充电设备故障预警方法、系统及介质,方法包括:收集充电设备电气性能指标和充电设备历史故障数据;利用预先设立的词嵌入模型,将历史故障数据转为向量化;利用向量化后的历史故障数据对预先设立的基于卷积神经网络的故障预警模型进行训练优化;构建基于专家知识的历史故障类型数据库;设置实时监控系统,监测充电设备的电气性能指标和运行状态,结合基于卷积神经网络的故障预警模型,在故障发生时自动诊断和定位故障信息;确定故障发生的潜在原因,并通知用户和检修部门。本申请通过词嵌入模型对故障数据进行矢量化描述,然后利用卷积神经网络帮助充电设备故障诊断预警,在较短的时间内获得最高的准确率。

    一种电动车大气污染物减排估算方法

    公开(公告)号:CN110222377A

    公开(公告)日:2019-09-10

    申请号:CN201910400839.7

    申请日:2019-05-14

    Abstract: 本发明公开了一种电动车大气污染物减排估算方法,属于电动汽车技术领域。现有的电动车大气污染物减排估算方法,无法直接体现不同车辆大气污染物减排量;无法区分电能的来源,导致计算的大气污染物减排量不准确。本发明根据电动汽车每百公里耗电量以及燃油汽车每公里大气污染物排放因子,结合电动汽车的充电量,计算等效燃油汽车大气污染物排放量。本发明提供一种基于实时充电数据,并对不同来源的电能进行区分,进而能够准确计算出某一或某车型或某区域电动汽车大气污染物减排量,满足不同用户群获知相应电动汽车大气污染物减排量的需求,利于电动车推广。

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