基于FASSA-SVM的充电桩故障预测算法研究

摘要：

为了电动汽车直流充电桩的安全稳定运行,提出一种基于改进支持向量机的充电桩故障预测算法.该算法首先针对充电桩的运行参数进行缺失值填充、归一化等预处理;然后将预处理后的数据输入支持向量机模型训练,之后引入萤火虫算法改进麻雀算法对支持向量机模型进行参数寻优,得到最优模型;最后利用得到的最优模型预测诊断充电桩运行状态,来判断充电桩是否发生故障.实验结果表明,本文的预测算法预测精度可达94.68％,远高于传统的支持向量机模型的72.34％,能较准确地预测充电桩运行状态,为其预知维修、保障安全运行提供有力保障.

关键词：充电桩、故障预测、支持向量机、麻雀搜索算法、萤火虫算法

所属期刊栏目：45

分类号：TP391.5(计算技术、计算机技术)

资助基金：安徽高校自然科学研究项目KJ2020A0309

在线出版日期：2022-10-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：48-53