一种基于多维度数据体系的充电站运行维护方法

本发明公开了一种基于多维度数据体系的充电站运行维护方法，涉及智能优化领域，包括，采集充电桩运行、环境、用户及电网数据，预处理为JSON后，通过Kafka‑Flume实时解析分类，存储至分布式数据库并建立复合索引，通过Presto检索；经清洗后，结合GraphQL与图查询语言构建时空图谱，提取多维特征向量；生成数字孪生模型，通过虚实映射融合多源数据，结合残差校正与强化学习优化；利用超图神经网络融合多模态数据，结合熵正则化多目标策略及元学习优化拓扑；动态分配功率，LSTM‑GAN预测定位故障，PID调控输出；区块链合约自动触发设备冻结及限功，链上数据反馈优化调度与负载均衡。本发明通过多维度数据融合与动态优化机制，显著提升了充电站运维的精准性和响应效率。