摘要
本发明涉及电瓶车充电管理技术领域,尤指一种基于边缘计算的电瓶车充电综合管理系统,通过电瓶车端采集模块和充电桩端采集模块,实时采集电瓶车的电池参数和充电桩的状态参数,并通过边缘计算单元进行本地处理,提升了数据处理的实时性,能迅速响应异常情况。通过深度学习分析充电行为,判断异常情况,并将数据分配至负载平衡单元或风险评估单元。负载平衡单元利用强化学习模型根据电网负载、电瓶车需求及充电桩状态优化充电负载分配,避免电网过载。风险评估单元通过历史数据建立模型,实时监测风险并发出告警,同时通过边缘计算,本地部署分类模型,减少对云端依赖,提高计算效率和管理效率。
技术关键词
综合管理系统
风险评估模型
强化学习模型
智能管理模块
电池
端口
前馈神经网络
参数
电瓶车充电管理
深度学习分析
决策树算法
非线性特征
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传播算法
异常数据
通讯
功率
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