一种基于半监督学习的直流充电桩健康状态评估方法

本发明公开了一种基于半监督学习的直流充电桩健康状态评估方法，旨在解决现有技术中直流充电桩运行状态综合评估体系不完善、数据维度不够全面以及大规模真实场景下的数据预处理困难等问题。本发明通过数据预处理、特征指标设计、特征指标相关性分析以及混合一致性正则化与伪标签生成的半监督学习方法，从直流充电桩的多维数据中提取关键的健康指标，建立综合的健康状态评估体系，并利用半监督学习方法训练高效的运行状态分类模型，从而提高故障诊断的精度和可靠性。本发明能够有效降低运维人员对设备打标签的任务量，提高运维效率，确保充电桩的稳定运行与安全使用。