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龙图腾网获悉国网上海市电力公司;上海欣能信息科技发展有限公司申请的专利一种基于软分类的直流充电桩故障预警方法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：CN115659236B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202211275736.0，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于软分类的直流充电桩故障预警方法是由吴丹;雷珽;李芝娟;苏鹏涛;潘晔;孙晨辉设计研发完成，并于2022-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于软分类的直流充电桩故障预警方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于软分类的直流充电桩故障预警方法，包括：获取并将直流充电桩在每次充电过程中的电流、电压和SOC序列数据作为独立样本信息，并根据电流序列和电压序列计算功率差分序列，将该功率差分序列与对应的SOC序列作为该独立样本信息的充电特征；将充电特征和直流充电桩的基本信息作为输入特征，载入集成随机森林、极端梯度提升和K近邻算法的故障识别模型中，模型采用软分类方法计算充电桩的充电特征属于各类故障状态的概率值，从而进行故障预警。与现有技术相比，本发明可对即将发生故障的直流充电桩进行预警，预警的准确率和召回率满足要求，该方法对直流充电桩的运维工作具有一定的实用价值。

本发明授权一种基于软分类的直流充电桩故障预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于软分类的直流充电桩故障预警方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取并将直流充电桩在每次充电过程中的电流、电压和SOC序列数据作为独立样本信息，并根据电流序列和电压序列计算功率差分序列，将该功率差分序列与对应的SOC序列作为该独立样本信息的充电特征； 将所述充电特征和直流充电桩的基本信息作为输入特征，载入预先建立并训练好的故障识别模型中，获取直流充电桩发生每类故障的概率值，从而进行故障预警，所述故障识别模型为包括多个子分类器的集成模型； 所述集成模型包括随机森林子分类器、KNN子分类器和XGBoost子分类器，每个子分类器均对输入特征发生每一类故障的概率进行计算，所述集成模型通过将各分类器输出的概率计算值进行加权加和，将加和结果最高的故障类型作为集成模型的判断结果； 通过将直流充电桩发生每类故障的概率值与预先设置的预警阈值对比，若大于预警阈值，则进行故障预警，否则不进行故障预警； 所述预警阈值的获取过程为通过拟合无故障充电桩的正常样本经过模型计算得到的发生各类故障的概率值，从而求解得到故障阈值，所述故障阈值的求解表达式为： 式中，PA为模型识别出样本发生A类故障的概率值，TA为A类故障的预警阈值，α为显著性水平，为的概率密度函数。

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