技术领域
[0001] 本
发明充电桩技术领域，特别涉及一种电动汽车充电桩状态分析方法及其系统、设备、介质。
背景技术
[0002] 近年来，大
力发展电动汽车已经成为我国汽车行业的一个重要趋势。而充电桩作为电动汽车充电的终端设备，为电动汽车的推广和普及起到了积极的作用，成为电力系统中不可或缺的设备。政府在鼓励电动汽车消费的同时，也加大了充电桩设备的建设力度。随着电动汽车充
电网络的逐步建设并形成规模，因此对充电桩状态进行有效准确的分析显得非常重要。
发明内容
[0003] 本发明旨在提出一种电动汽车充电桩状态分析方法及其系统、设备、介质，实现对充电桩状态进行有效准确的分析。
[0004] 第一方面，本发明
实施例提出一种电动汽车充电桩状态分析方法，包括如下步骤：
[0005] 步骤S1.给定用于分析充电桩状态的递阶层次指标体系，所述递阶层次指标体系包括第一层、第二层和第三层，第一层为电动汽车充电桩状态，第二层包括第一指标组、第二指标组和第三指标组，第三层包括若干第一类型指标、若干第二类型指标以及若干第三类型指标，其中若干第一类型指标隶属于第一指标组，若干第二类型指标隶属于第二指标组，若干第三类型指标隶属于第三指标组；
[0006] 步骤S2.利用1-9标度法分别对所述递阶层次指标体系中每一层隶属于上一层某个指标的下层同类指标进行两两比较，并根据比较结果建立判断矩阵；
[0007] 步骤S3.根据所述判断矩阵计算第三层各指标相对于第一层电动汽车充电桩状态的权重；
[0008] 步骤S4.获取充电桩数据，并根据所述充电桩数据和所述权重计算充电桩状态值；其中所述充电桩数据包括所述若干第一类型指标、若干第二类型指标以及若干第三类型指标的数据；
[0009] 步骤S5.根据所述充电桩状态值与预设
阈值的比较结果确定充电桩状态。
[0010] 其中，所述步骤S3包括如下子步骤：
[0011] 步骤S31.根据所述判断矩阵计算各层次指标对上一层指标的权重；
[0012] 步骤S32.根据各层次指标对上一层指标的权重计算第三层各指标相对于第一层电动汽车充电桩状态的权重。
[0013] 其中，所述步骤S5包括如下子步骤：
[0014] 步骤S51.分析所述充电桩数据得到充电桩状态的第一分析结果，第一分析结果包括故障或非故障；
[0015] 步骤S52.分析所述充电桩状态值与预设阈值的对比情况得到充电桩状态的第二分析结果；
[0016] 步骤S53.若第一分析结果和第二分析结果相符，则输出充电桩状态值；若若第一分析结果和第二分析结果不相符，则重新生成故障数据对应的指标所在的判断矩阵，令故障数据对应的指标i增加1个标度，重新生成判断矩阵，返回步骤S3。
[0017] 其中，所述若干第一类型指标包括充电桩额定
输出电压、充电桩额定输出
电流、充电桩
电能计量准确度和充电桩车载充电适用性，所述若干第二类型指标包括充电桩寿命、充电桩充电成本、充电桩充电效率和充电桩功率因素，所述若干第三类型指标包括充电桩接地
电阻、充电桩冲击电流和充电桩温升。
[0018] 第二方面，本发明实施例提出一种电动汽车充电桩状态分析系统，包括：
[0019] 矩阵构建单元，用于利用1-9标度法分别对递阶层次指标体系中每一层隶属于上一层某个指标的下层同类指标进行两两比较，并根据比较结果建立判断矩阵；其中，所述递阶层次指标体系包括第一层、第二层和第三层，第一层为电动汽车充电桩状态，第二层包括第一指标组、第二指标组和第三指标组，第三层包括若干第一类型指标、若干第二类型指标以及若干第三类型指标，其中若干第一类型指标隶属于第一指标组，若干第二类型指标隶属于第二指标组，若干第三类型指标隶属于第三指标组；
[0020] 第一计算单元，用于根据所述判断矩阵计算第三层各指标相对于第一层电动汽车充电桩状态的权重；
[0021] 第二计算单元，用于获取充电桩数据，并根据所述充电桩数据和所述权重计算充电桩状态值；其中所述充电桩数据包括所述若干第一类型指标、若干第二类型指标以及若干第三类型指标的数据；
[0022] 分析单元，用于根据所述充电桩状态值与预设阈值的比较结果确定充电桩状态。
[0023] 其中，所述第一计算单元包括：
[0024] 第一子模
块，用于根据所述判断矩阵计算各层次指标对上一层指标的权重；
[0025] 第二子模块，用于根据各层次指标对上一层指标的权重计算第三层各指标相对于第一层电动汽车充电桩状态的权重。
[0026] 其中，所述分析单元包括：
[0027] 第一分析子模块，用于分析所述充电桩数据得到充电桩状态的第一分析结果，第一分析结果包括故障或非故障；
[0028] 第二分析子模块，用于分析所述充电桩状态值与预设阈值的对比情况得到充电桩状态的第二分析结果；
[0029] 第三分析子模块，用于若第一分析结果和第二分析结果相符，则输出充电桩状态值；若若第一分析结果和第二分析结果不相符，则重新生成故障数据对应的指标所在的判断矩阵，令故障数据对应的指标i增加1个标度，重新生成判断矩阵。
[0030] 其中，所述若干第一类型指标包括充电桩额定输出电压、充电桩额定输出电流、充电桩电能计量准确度和充电桩车载充电适用性，所述若干第二类型指标包括充电桩寿命、充电桩充电成本、充电桩充电效率和充电桩功率因素，所述若干第三类型指标包括充电桩接地电阻、充电桩冲击电流和充电桩温升。
[0031] 第三方面，本发明实施例提出一种
电子设备，包括
存储器和处理器；其中，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现实施例所述的方法步骤。
[0032] 第四方面，本发明实施例提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现实施例所述的方法步骤。
[0033] 本发明实施例提出一种电动汽车充电桩状态分析方法及其系统、设备、介质，通过构建一层次分析模型，该层次分析模型给定一个用于分析充电桩状态的递阶层次指标体系，利用1-9标度法分别对递阶层次指标体系中每一层隶属于上一层某个指标的下层同类指标进行两两比较，并根据比较结果建立判断矩阵；该分析模型能够根据充电桩数据和模型分析结果对次分析模型的判断矩阵进行修正，具有自我学习修正的功能，因此不断地提高对充电桩状态分析的准确性。
[0034] 本发明的其它特征和优点将在随后的
说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而得以体现。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、
权利要求书以及
附图中所特别指出的结构来实现和获得。当然，实施本发明的任一产品或方法并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
[0035] 为了更清楚地说明本发明实施例或
现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
[0036] 图1为本发明实施例一所述一种电动汽车充电桩状态分析方法
流程图。
[0037] 图2为本发明实施例一所述递阶层次指标体系结构示意图。
[0038] 图3为本发明实施例二所述一种电动汽车充电桩状态分析系统结构示意图。
具体实施方式
[0039] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
[0040] 在此，还需要说明的是，为了避免因不必要的细节而模糊了本发明，在附图中仅仅示出了与根据本发明的方案密切相关的结构，而省略了与本发明关系不大的其他细节。
[0041] 实施例一
[0042] 本发明实施例一提出一种电动汽车充电桩状态分析方法，参阅图1，该方法包括如下步骤：
[0043] 步骤S1.给定用于分析充电桩状态的递阶层次指标体系，所述递阶层次指标体系包括第一层、第二层和第三层，第一层为电动汽车充电桩状态A，第二层包括第一指标组B1、第二指标组B2和第三指标组B3，第三层包括若干第一类型指标、若干第二类型指标以及若干第三类型指标，其中若干第一类型指标隶属于第一指标组，若干第二类型指标隶属于第二指标组，若干第三类型指标隶属于第三指标组；
[0044] 举例而言，递阶层次指标体系如图2所示，所述若干第一类型指标包括但不限于为充电桩额定输出电压C1、充电桩额定输出电流C2、充电桩电能计量准确度C3和充电桩车载充电适用性C4，所述若干第二类型指标包括但不限于为充电桩寿命C5、充电桩充电成本C6、充电桩充电效率C7和充电桩功率因素C8，所述若干第三类型指标包括但不限于为充电桩接地电阻C9、充电桩冲击电流C10和充电桩温升C11。
[0045] 步骤S2.利用1-9标度法分别对所述递阶层次指标体系中每一层隶属于上一层某个指标的下层同类指标进行两两比较，并根据比较结果建立判断矩阵。
[0046] 具体而言，基于如图2所示递阶层次指标体系，可以得到如下四个判断矩阵，分别是第一层电动汽车充电桩状态与第二层第一指标组、第二指标组和第三指标组的判断矩阵A-B，第二层第一指标组和若干第一类型指标的判断矩阵B1-C，第二层第二指标组和若干第二类型指标的判断矩阵B2-C，第三层第三指标组和若干第三类型指标的判断矩阵B3-C，如下表格所示：
[0047] 表1-判断矩阵A-B
[0048]A B1 B2 B3 权重
B1 1 2 2 0.5232
B2 1/2 1 1 0.2616
B3 1/2 1/2 1 0.2153
[0049] 表2-判断矩阵B1-C
[0050]B1 C1 C2 C3 C4 权重
C1 1 1 1 1/3 0.2041
C2 1 1 1 1/3 0.2041
C3 1 1 1 1/3 0.2041
C4 3 1 1 1 0.3876
[0051] 表3-判断矩阵B2-C
[0052] B2 C5 C6 C7 C8 权重C5 1 1/2 1/2 1 0.1633
C6 2 1 1 2 0.3266
C7 2 2 1 1/2 0.3467
C8 1 1/2 1/2 1 0.1633
[0053] 表4-判断矩阵B3-C
[0054] B3 C9 C10 C11 权重C9 1 1 2 0.4
C10 1 1 2 0.4
C11 1/2 1/2 1 0.2
[0055] 需说明的是，1-9标度法为本领域技术人员熟知，其为一种比对两个元素之间的关系并根据其关系确定对应的值。因此，本文不对1-9标度法进行具体介绍。
[0056] 步骤S3.根据所述判断矩阵计算第三层各指标相对于第一层电动汽车充电桩状态的权重。
[0057] 其中，所述步骤S3包括如下子步骤：
[0058] 步骤S31.根据所述判断矩阵计算各层次指标对上一层指标的权重；
[0059] 举例而言，对于权重的计算，例如要计算B1相对于A的权重值，则：
[0060] B1的权重值＝(1+2+2)/(1+2+2+1/2+1+1+1/2+1/2+1)＝0.5232
[0061] 其他参数权重的计算与B1的权重值计算相同。
[0062] 步骤S32.根据各层次指标对上一层指标的权重计算第三层各指标相对于第一层电动汽车充电桩状态的权重W。
[0063] 具体而言，基于上述各层次指标对上一层指标的权重，可以计算得到第三层各指标相对于第一层电动汽车充电桩状态的权重W，例如：
[0064] C1相对于A的权重值＝C1相对于B1的权重值×B1相对于A的权重值；
[0065] 即0.2041×0.5232＝0.1068；
[0066] 以此类推，可以计算得到C1-C11相对于A的权重值分别为：0.1068,0.1068,0.1068,0.2028,0.04272,0.08544,0.0907,0.04272,0.08612,0.08612,0.04306。
[0067] 将上述权重值合并为一合成权重W＝[WC1,WC2,WC3,WC4,WC5,WC6,WC7,WC8,WC9,WC10,WC11]＝[0.1068,0.1068,0.1068,0.2028,0.04272,0.08544,0.0907,0.04272,0.08612,0.08612,0.04306]。
[0068] 步骤S4.获取充电桩数据，并根据所述充电桩数据和所述权重计算充电桩状态值；其中所述充电桩数据包括所述若干第一类型指标、若干第二类型指标以及若干第三类型指标的数据。
[0069] 具体而言，将充电桩数据的各类型指标数据进行数值化为0-100之间的数值，表示各类型指标的状态值，例如：充电桩数据X＝[90,80,40,80,90,95,90,85,90,90,80]。根据充电桩数据X与合成权重计算可得充电桩的状态值为81.354，计算方式为各指标对应的数值乘以对应权重值，然后进行累加。
[0070] 步骤S5.根据所述充电桩状态值与预设阈值的比较结果确定充电桩状态。
[0071] 其中，所述步骤S5包括如下子步骤：
[0072] 步骤S51.分析所述充电桩数据得到充电桩状态的第一分析结果，第一分析结果包括故障或非故障；
[0073] 具体而言，本实施例中设定充电桩数据各指标状态值在[90-100]之间为无
风险，[80-90]之间为低风险，80分以下为高风险，充电桩数据X＝[90,80,40,80,90,95,90,85,90,90,80]中，第3个指标C3的值只有40，即明显出现故障，因此第一分析结果为充电桩故障。
[0074] 步骤S52.分析所述充电桩状态值与预设阈值的对比情况得到充电桩状态的第二分析结果；
[0075] 具体而言，根据充电桩数据X与合成权重计算可得充电桩的状态值为81.354，本实施例中设定充电桩状态值在[90-100]之间为无风险，[80-90]之间为低风险，80分以下为高风险，需要加强维护检查，那么显然第二分析结果为充电桩的状态为低风险区，无需加强维护检查。
[0076] 步骤S53.若第一分析结果和第二分析结果相符，则输出充电桩状态值；若若第一分析结果和第二分析结果不相符，则重新生成故障数据对应的指标所在的判断矩阵，令故障数据对应的指标i增加1个标度，重新生成判断矩阵，返回步骤S3。
[0077] 具体而言，上述例子给出的第一分析结果和第二分析结果并不相符，因此，需要对C3所在的判断矩阵进行修正，增加指标C3对应的标度，经过一次
迭代(增加一个标度)，得到新的判断矩阵和权重为如下表5所示，
[0078] 表5-判断矩阵B1-C
[0079]B1 C1 C2 C3 C4 权重
C1 1 1 1/2 1/2 0.1677
C2 1 1 1/2 1/2 0.1677
C3 2 2 1 1 0.3333
C4 2 2 1 1 0.3333
[0080] 根据修正后的判断矩阵，重新计算得到第三层11个指标新的合成权重为：
[0081] W＝[0.0877,0.0877,0.1744,0.1744,0.04272,0.08544,0.0907,0.04272,0.08612,0.08612,0.04306]；
[0082] 再次将充电桩数据X与合成权重计算可得充电桩的状态得分降低为78.53，属于高风险区，需要加强维修检查。这一结果就能充分体现充电桩的实际状态，说明此时计算得到的综合权重值较迭代之前更加合理。通过这种方式，可以充分利用充电桩故障数据，不断地修正层次分析模型，从而得到更符合实际的指标合成权重，从而能够有效、准确的分析充电桩状态。
[0083] 实施例二
[0084] 本发明实施例二提出一种电动汽车充电桩状态分析系统，包括：
[0085] 矩阵构建单元1，用于利用1-9标度法分别对递阶层次指标体系中每一层隶属于上一层某个指标的下层同类指标进行两两比较，并根据比较结果建立判断矩阵；其中，所述递阶层次指标体系包括第一层、第二层和第三层，第一层为电动汽车充电桩状态，第二层包括第一指标组、第二指标组和第三指标组，第三层包括若干第一类型指标、若干第二类型指标以及若干第三类型指标，其中若干第一类型指标隶属于第一指标组，若干第二类型指标隶属于第二指标组，若干第三类型指标隶属于第三指标组；
[0086] 第一计算单元2，用于根据所述判断矩阵计算第三层各指标相对于第一层电动汽车充电桩状态的权重；
[0087] 第二计算单元3，用于获取充电桩数据，并根据所述充电桩数据和所述权重计算充电桩状态值；其中所述充电桩数据包括所述若干第一类型指标、若干第二类型指标以及若干第三类型指标的数据；
[0088] 分析单元4，用于根据所述充电桩状态值与预设阈值的比较结果确定充电桩状态。
[0089] 其中，所述第一计算单元2包括：
[0090] 第一子模块21，用于根据所述判断矩阵计算各层次指标对上一层指标的权重；
[0091] 第二子模块22，用于根据各层次指标对上一层指标的权重计算第三层各指标相对于第一层电动汽车充电桩状态的权重。
[0092] 其中，所述分析单元4包括：
[0093] 第一分析子模块41，用于分析所述充电桩数据得到充电桩状态的第一分析结果，第一分析结果包括故障或非故障；
[0094] 第二分析子模块42，用于分析所述充电桩状态值与预设阈值的对比情况得到充电桩状态的第二分析结果；
[0095] 第三分析子模块43，用于若第一分析结果和第二分析结果相符，则输出充电桩状态值；若若第一分析结果和第二分析结果不相符，则重新生成故障数据对应的指标所在的判断矩阵，令故障数据对应的指标i增加1个标度，重新生成判断矩阵。
[0096] 其中，所述若干第一类型指标包括充电桩额定输出电压、充电桩额定输出电流、充电桩电能计量准确度和充电桩车载充电适用性，所述若干第二类型指标包括充电桩寿命、充电桩充电成本、充电桩充电效率和充电桩功率因素，所述若干第三类型指标包括充电桩接地电阻、充电桩冲击电流和充电桩温升。
[0097] 需说明的是，本实施例二所述系统与实施例一所述方法对应，因此，本实施例二所述系统未详述的部分可以参阅实施例一所述方法部分得到，此处不再赘述。
[0098] 实施例三
[0099] 本发明实施例三提出一种电子设备，包括存储器和处理器；其中，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现实施例一所述的方法步骤。
[0100] 实施例四
[0101] 本发明实施例四提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现实施例一所述的方法步骤。
[0102] 需说明的是，基于本文内容，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助
软件及必需的通用
硬件来实现，当然也可以通过
硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的
软盘、
只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、
随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、
硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，
服务器，或者网络设备等)实现本发明各个实施例所述的方法/系统。
[0103] 以上所述仅是本发明的具体实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
