一种充电桩态势预判方法、系统、设备及存储介质

本发明公开了一种充电桩态势预判方法、系统、设备及存储介质。方法包括：获取充电桩电压、温度等多维度原始指标时间序列，经滑动窗口分段平均处理后，计算各指标熵值与复杂度值，筛选高于阈值的指标数据作为预测模型的输入值；将筛选指标数据构成新时间序列，作为UTSD模型条件输入，模型执行前向扩散加噪和反向去噪输出预测结果，完成模型训练；将实时充电数据输入训练好的模型进行预测输出，并进行去噪，对比预测数据与实际数据的计算残差，通过残差分析判断充电桩健康状态。本发明显著提升了充电桩健康评估的全面性与准确性，增强了预测前瞻性，优化了运维管理效率，并能更好地适应复杂运行环境。