大数据技术在智能充电桩网络系统中的应用

陈梦芸

摘要：充电桩在电动车数量不断增多的背景下正变得越来越重要，为了满足社会的需求，就需要加强对充电桩系统的建设。本文研究了大数据技术在充电桩网络中的应用，分析智能充电桩系统中的关键技术，并研究大数据在智能充电桩系统中实际应用。

关键词：大数据技术;智能充电桩网络;应用

引言：

随着电动车数量的增加，社会对充电桩的需求也在不断增加，为了满足车辆充电的需要，应加强充电桩网络的建设。目前，智能充电桩系统已经展现出了明显优势，为进一步提升智能充电桩的建设水平，就需要利用大数据，解决服务的不足，提升充电桩工作的总体效益。

1 大数据技术和智能充电桩网络系统关系

智能充电桩在运营过程中，时刻都在产生大量的数据，对充电桩系统做好电力的调度工作，以及针对需求进行充电桩的建设，数据就成为充电桩系统建设的指导工具。随着云计算技术的大量使用，充电网络的交互能力和处理能力相比过去已经有了明显提升，并且也成了电网系统的关键部分。以云计算技术作为基础，可以推动对智能技术的使用，达到使用智能技术进行电力调配的目的。智能充电桩网络就是在网络技术、电力技术、智能技术融合的体现，智能充电桩网络和人工智能技术、信息技术和传统的电网技术手段，在开展日常服务的过程中能够更加清洁化、智能化和信息化，实现了传统电力网络的发展。在使用大数据技术后，能进一步提升对充电桩状况的分析，了解客户的需求，提升充电桩的服务等级。

2 智能充电桩网络大数据关键技术

2.1 数据继承技术

集成技术的使用可以避免出现数据冗余问题，以及防止信息孤岛出现，解决电力企业内部的管理效率问题，通过合并来自两个或者多个系统的数据，以及创建具有多个功能的企业应用，能实现所有数据的集成和统一，满足数据的管理效果要求。结合集成角度分析，就是將来自不同数据源、格式不同、数据特点不同、性质不同的数据，用相同的逻辑开展管理工作，并且集中数据的储存介质，在系统中可以存储一系列集成度较高、相对稳定、能反映历史变化的数据集合，还能实现数据的全面共享。智能充电桩在使用大数据时，就需要利用数据的集成管理技术，包括数据融合、非关系型数据库技术、数据过滤技等等，既能充分利用大数据的多样性，也能在数据类型十分复杂的情况下满足数据的控制要求。由于数据的来源十分广泛，数据处理过程中需要加强对数据源的集成，强化对数据的抽取，分析数据所具有的实体关系，通过数据的关联和聚合，提升数据的可用性。

2.2 大数据分析技术

大数据技术的根本在于充分利用数据中的信息，分析信息的规律，并利用规律进行决策和行动。智能充电桩使用网络大数据分析技术，能在车辆日常活动、充电行为、电力系统数据中，确定大数据的模态和规律，决策人员就能对充电桩的电力调度提供支持。大数据技术和传统的逻辑推理技术有很大的区别，将会对海量的数据进行筛选、分类、比较、类聚，然后分析和归纳数据的规律，最主要的目标在于寻找数据之间的关联，分析不同数据的相关性，进而预测数据的未来。所以大数据的分析建立在海量样本基础上，直接分析所有数据，因此分析算法比简单的小数据复杂算法更为有效，而且决策速度更快。

智能充电桩使用的网络大数据分析技术，是传统数据挖掘技术在海量数据出现之后的发展，随着大数据的快速发展，而且数据内容呈现出了多样性的特点，数据中不仅包含结构化的数据，还有很多非结构化的数据，所以很多传统的数据处理方法已经很难在全新的数据环境中发挥作用。大数据的数据挖掘和机器学习算法，会进行数据的抽样、特征选择，过滤无用数据后使原本的大数据小型化，然后济宁数据的分类、聚类，并使用大数据的并行算法，通过数据挖掘，实现对传统数据的并行化处理，完成对大数据的知识挖掘。

2.3 数据处理技术

智能充电桩网络大数据处理技术中，会使用到分布式计算技术，内存计算技术和流处理等技术，通过分布式技术可以实现对大规模分布式数据的储存和处理;内存计算技术可以提升数据的处理速度和读取速度，完成更为高效的实时运算，解决数据梳理任务;使用流处理技术可以处理即时性数据，以及其他规模、出现速度不受限制的数据。

企业在计算时，可以将一个数据处理任务划分成多级小科分，之后再对这些科分进行计算处理，最后通过综合处理获得最终结果。利用内存计算技术能克服传统读写操作增加的功耗和计算时间，提升了计算速度。使用流处理技术可以满足对数据流的计算要求，尤其在系统数据不断增长，对实时性处理要求越来越高的背景下，可以非常好地满足进行在线处理的要求。

3 大数据技术在智能充电桩网络中的应用

3.1 客户分析

智能充电桩网络系统中，使用大数据处理技术可以充分了解客户的实际需求，从而给客户提供高质量、针对性的服务。充电桩网络系统在对客户服务的过程中，就会产生大量的数据，其中包括了用户充电时间、分布情况、车辆型号等数据，大数据处理技术可以为充电桩网络的构建提供有效的数据支持，提升电力资源配置的合理化水平，保证充电桩建设的针对性和科学性，满足用户实际需求的同时，也减少充电桩资源的浪费。其次，在客户分析过程中，使用大数据还可以给企业的发展提供有效的数据支持，帮助企业明确未来发展方向，以及为决策提供支持。针对一些特殊客户，使用大数据还可以开展个性化的服务，提升客户对充电桩的满意度，促进企业的发展。

3.2 充电桩运维工作

智能充电桩经过长期使用之后是否会出现老化等问题，需要开展运维工作，保证充电桩的工作状态，确保对充电桩的合理使用。结合充电桩在建造、运行、历史故障的数据，以及充电桩的环境数据，可以对充电桩的运行状态趋势进行分析，确定充电桩的未来状态，以及帮助相关人员进行充电桩的诊断工作。运维人员也能根据针对结果开展针对性的运维工作，从源头解决充电桩的故障问题。

3.3 企业整体调度

大数据技术在智能充电桩网络技术中的应用，可以实现对充电桩资源的深度整合，促进充电桩数据更加完整，解决企业的决策规划问题，并确保充电桩的网络运行。利用大数据进行企业整体调度后，能提升充电桩的运营效益，并提升企业的核心竞争力，同时也能提升充电桩的经济效益和社会收益。

结束语：

通过使用大数据技术进行充电桩网络建设，可以帮助企业更好地了解客户的形象、需求，分析对充电桩维护的要求，降低企业的运营成本，并提升充电桩的建设科学性，满足客户的需求。所以电力企业需要继续加强对大数据的开发，了解充电桩建设的需要，推动企业的发展。

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