(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211176007.X (22)申请日 2022.09.26 (71)申请人 广东顺峰智慧能源研究院有限公司 地址 528000 广东省佛山市顺德区勒流 街 道江村村慧商路8号之十(住所申报) (72)发明人 黄禄满　张国立　蔡洪惜　张敏　 陈云　 (74)专利代理 机构 深圳市世纪恒程知识产权代 理事务所 4 4287 专利代理师 刘锡滨 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06Q 10/00(2012.01) (54)发明名称 充电系统安全风险预测方法、 装置、 设备及 可读存储介质 (57)摘要 本发明公开了一种充电系统安全风险预测 方法、 装置、 设备及可读 存储介质， 所述充电系统 安全风险预测方法包括： 获取充电系统的相关设 备的历史数据中的故障报警信息； 根据所述故障 报警信息生成所述充电系统的风险特征数； 基于 所述风险特征数对所述充电系统的安全风险进 行预测生 成预测结果； 将所述预测结果发送至充 电系统管理平台， 以输出提示信息。 让运维资源 分配更加合理， 提高了 现有运维资源的利用率和 运维效率， 确保充电桩以及电桩配套基础的正常 运行。 权利要求书2页 说明书10页 附图1页 CN 115496372 A 2022.12.20 CN 115496372 A 1.一种充电系统安全风险预测方法， 其特征在于， 所述充电系统安全风险预测方法包 括以下步骤： 获取充电系统的相关 设备的历史数据中的故障报警信息； 根据所述故障报警信息生成所述充电系统的风险特 征数； 基于所述 风险特征数对所述充电系统的安全风险进行 预测生成预测结果； 将所述预测结果发送至充电系统管理平台， 以输出提 示信息。 2.如权利要求1所述的充电系统安全风险预测方法， 其特征在于， 所述历史数据为所述 充电系统的故障报警， 在所述获取充电系统的相关设备的历史数据中的故障报警信息的步 骤之前， 包括： 监测所述充电系统在处于运行状态时所述相关 设备生成的各工作参数； 将各所述工作参数与多个预设工作参数阈值进行比较； 当所述工作参数 大于所述预设工作参数阈值时， 生成对应等级的所述故障报警。 3.如权利要求2所述的充电系统安全风险预测方法， 其特征在于， 所述故障报 警信息包 括故障报警次数， 所述风险特征数包括第一风险特征数， 所述根据所述故障报警信息生成 所述充电系统的风险特 征数的步骤 包括： 根据所述故障报 警次数生成在预设时间段内的故障报 警频率， 将所述故障报 警频率作 为所述充电系统的第一 风险特征数。 4.如权利要求3所述充电系统安全风险预测方法， 其特征在于， 所述故障报 警次数包括 一级故障报警次数、 二级故障报警次数和三级故障报警次数， 所述根据所述故障报警次数 生成在预设时间段内的故障报警频率， 将所述故障报警频率作为所述充电系统的第一风险 特征数的步骤 包括: 根据所述一级故障报 警次数生成在预设时间段内的一级故障报 警频率， 根据 所述二级 故障报警次数生成在预设时间段内的二级故障报警频率， 根据所述三级故障报警次数生成 在预设时间段内的三级故障报警频率； 将所述一级故障报 警频率、 所述二级故障报 警频率和所述三级故障报 警频率分别与不 同权重值相乘的和作为所述第一 风险特征数， 其中， 所述权 重值随故障等级的增 加而增加。 5.如权利要求4所述的充电系统安全风险预测方法， 其特征在于， 所述风险特征数还包 括第二风险特征数， 所述根据所述故障报警信息生成所述充电系统的风险特征数的步骤包 括： 根据所述一级故障报 警次数、 二级故障报 警次数、 三级故障报警次数， 生成所述充电系 统的故障等级转换率， 将所述故障等级转换率作为所述充电系统的第二 风险特征数。 6.如权利要求5所述的充电系统安全风险预测方法， 其特征在于， 所述基于所述风险特 征数对所述充电系统的安全风险进行 预测生成预测结果的步骤 包括： 将所述第一风险特征数和所述第二风险特征数输入至预设的充电系统安全风险预测 模型中， 生成所述充电系统存在安全风险的第一概率， 生成所述充电系统不存在安全风险 的第二概率； 比较所述第一概率和所述第二概率的大小， 当所述第一概率大于所述第二概率时， 生 成所述充电系统存在安全风险的预测结果。 7.如权利要求6所述的充电系统安全风险预测方法， 其特征在于， 所述将所述预测结果权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115496372 A 2发送至充电系统管理平台的步骤 包括： 将存在安全风险的预测结果以及与所述安全风险对应的风险因素报告发送至充电系 统管理平台或者 运维人员的手机； 其中， 所述 风险因素报告为基于大于所述预设工作参数阈值的所述工作参数生成。 8.一种充电系统安全风险预测装置， 其特征在于， 所述充电系统安全风险预测装置包 括： 获取模块， 用于获取充电系统的相关 设备的历史数据中的故障报警信息； 生成模块， 用于根据所述故障报警信息生成所述充电系统的风险特 征数； 预测模块， 用于基于所述风险特征数对所述充电系统 的安全风险进行预测生成预测结 果； 发送模块， 用于将所述预测结果发送至充电系统管理平台， 以输出提 示信息。 9.一种充电系统安全风险预测设备， 其特征在于， 所述充电系统安全风险预测设备包 括： 存储器、 处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行 的充电系统安全风险 预测程序， 所述充电系统安全风险预测程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任 一项所述的充电系统安全风险预测方法的步骤。 10.一种可读存储介质， 其特征在于， 所述可读存储介质上存储有充电系统安全风险预 测程序， 所述充电系统安全风险预测程序被处理器执行时实现如权利要求 1至7中任一项 所 述的充电系统安全风险预测方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115496372 A 3