本文的研究主要是基于某充电运营商提供的充电桩数据,这些数据包括充电过程数据和充电桩地理信息数据.研究的目的是预测充电桩的充电量,充电量指单个桩群充电量和系统总体充电量,充电量的预测有以下三个目的:1)使充电设备厂商可以根据充电量动态调整电价
2024年10月15日 · 摘要： 为提高自营充电场站的运营效率,基于新能源汽车大数据,围绕充电供需研究体系和实际运营问题,开展了充电场站识别、充电桩与车辆的匹配性故障识别、区域充电需求识别、用户充电偏好识别和集中目标用户识别等应用。
2024年11月28日 · 因为传统新能源充电系统信息管理难度大,容错率低,管理人员处理数据费工费时,所以专门为解决这个难题开发了一个新能源充电系统管理系统,可以解决许多问题。 新能源充电系统管理系统按照操作主体分为管理员和用户。
2021年2月3日 · 通过深度融合5G、大数据、云计算、人工智能、区块链和车联网等数字技术,充电桩作为数据接口可以实现大规模组网,打造"车—桩—电网—互联
2024年10月3日 · 随着新能源汽车的快速发展,充电桩作为其关键配套设施,其使用率的监测与优化显得尤为重要。本文将从充电桩数据智能调度的角度出发,探讨如何提高充电桩的使用率,以满足日益增长的新能源汽车充电需求。
2024年10月31日 · 数据集涉及新能源汽车充电桩的故障检测问题,其中data_train.csv为训练数据,包含85500条训练数据,标签为0代表充电桩正常,标签为1代表充电桩有故障；data_test.csv为测试数据,需要对36644条测试数据进行预测。
2024年5月27日 · 物通博联推出基于物联网和云计算的新能源汽车充电桩数据采集远程监控方案,实现全方位面数据采集、远程监控与故障预警,提升管理效率和运营质量。 摘要由平台通过智能技术生成
随着环境和能源问题的日益严峻,电动汽车和新能源发电应运而生.电动汽车以节能,环保,高效的优势成为现代汽车工业发展的主要方向之一,但其随机充电行为对电网造成影响.新能源发电也逐渐成为减少环境污染,满足负荷增长,提高能源综合效率及供电可信赖性的有效
2024年1月3日 · AI技术可以深度融入 能源管理系统,系统可以根据车辆的行驶路线和充电需求,在合适的时间和地点安排充电,最高大限度地延长电池寿命,提高续航里程。 同时,系统还可以通过分析车辆行驶数据和能源消耗模型,预先感知车辆可能发生的故障,实时评估车辆的健康度指标,优化车辆的能源消耗策略,降低能源消耗,提高能源利用效率。 因此小编整理了一份超完整
2 天之前 · 由于在使用充电桩进行充电过程中才能获取所需参数,用于计算其储能结构的剩余电量,且多个充电桩同时使用将会会影响单元用电量,存在浪费时间等待后而充电桩单元却无法满足充电需求,为正常使用带来了困扰。