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申请/专利权人：国网(山东)电动汽车服务有限公司
摘要：本发明提出了一种基于时序数据增强的充电桩故障预测方法，属于充电桩技术领域，包括以下步骤：S1：采集充电桩运行的源数据集，通过卡尔曼滤波对源数据集过滤噪声，获取中间数据集；S2：建立时序生成对抗网络，实现对中间数据集的数据增强；S3：基于增强后的中间数据集，通过多层感知机网络，实现对充电桩故障数据的预测，得到目标数据集；S4：基于中间数据集和目标数据集，得到最终的充电桩故障预测方法。本发明提出的充电桩故障预测方法，可有效提高充电桩的运行稳定性和故障检测的准确性，对智能充电网络的可靠性和安全性具有重要意义。
主权项：1.一种基于时序数据增强的充电桩故障预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集充电桩运行的源数据集，通过卡尔曼滤波对源数据集过滤噪声，获取中间数据集；S2：建立时序生成对抗网络，实现对中间数据集的数据增强；S3：基于增强后的中间数据集，通过多层感知机网络，实现对充电桩故障数据的预测，得到目标数据集；S4：基于中间数据集和目标数据集，得到最终的充电桩故障预测方法。
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百度查询： 国网(山东)电动汽车服务有限公司 一种基于时序数据增强的充电桩故障预测方法
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