一种基于谱时间图神经网络的充电桩故障时空预测方法

本发明提出了一种基于谱时间图神经网络的充电桩故障时空预测方法，属于充电桩技术领域，包括以下步骤：S1：通过潜在相关层捕捉多个充电桩之间的时空相关性，生成图拓扑结构；S2：基于图拓扑结构，建立谱时间图神经时空预测网络，提取多个序列之间的关联并预测，建立时间序列回归模型；S3：通过最大熵学习准则训练时间序列回归模型；S4：基于S1的潜在相关层、S2的谱时间图神经时空预测网络和S3的最大熵学习准则，得到最终的充电桩故障时空预测方法。本发明将谱时间图神经网络理论引入充电桩故障预测中，可有效实现对充电桩故障的预测，提高充电桩的可靠性和维护效率，对智能充电网络的可靠性和安全性具有重要意义。