[发明专利]一种基于数字孪生的充电站监控方法及系统

权利要求书

1.一种基于数字孪生的充电站监控方法，其特征在于，包括：

构建包含充电站布局要素，停车位数据及状态要素，充电桩数据、运行状态及充电状态要素，电动车数据、位置状态及充电状态要素、站内火灾状态要素、站内水浸状态要素和环境状态要素的充电站全景数字孪生模型；

获取充电站内监控设备获取的图像数据和外部环境数据；

对图像数据进行识别，获得包含车辆类型、车辆排队等待时长、车辆充电逗留时长、车辆充电运行数据、充电设备状态、火灾及水浸识别数据的充电站运行时序数据；

将充电站运行时序数据和外部环境时序数据与构建的充电站全景数字孪生模型进行关联融合，对充电站的服务能力进行预测。

2.如权利要求1所述的一种基于数字孪生的充电站监控方法，其特征在于，在对充电站的服务能力进行预测时，根据车辆类型识别数据，获得充电站内电动车总数量，即充电站内客户数量；

通过充电站内客户数量、车辆充电逗留时长和火灾及水浸识别数据，判断是否超出预期充电站服务能力；

当超出充电服务能力或当外部环境信息超过设定阈值时，发出报警。

3.如权利要求1所述的一种基于数字孪生的充电站监控方法，其特征在于，当充电站内客户数量超出站内充电客户数量期待值时，判断超出预期充电站服务能力,站内充电客户数量期待值，根据单位时间内电动车充电客户数量和充电服务时长确定；

当车辆充电逗留时长超过期望充电逗留时长时，判断超出预期充电站服务能力,期望充电逗留时长根据站内充电客户数量期待值与单位时间内电动车充电客户数量确定。

4.如权利要求1所述的一种基于数字孪生的充电站监控方法，其特征在于，从图像数据中识别火焰轮廓、火焰区域及火焰面积，结合外部环境信息，判断是否为火焰，获得火灾识别数据。

5.如权利要求1所述的一种基于数字孪生的充电站监控方法，其特征在于，获得车辆类型识别数据的过程为：

对图像数据进行识别，获得车牌颜色、车牌号码、车辆VIN号码和车辆标识；

当车牌颜色为绿色时，判定为电动车；当车牌颜色不是绿色时，判断车牌号码是否符合电动车车牌号码规则，当符合规则时，判定为电动车；当不符合规则时，判断车牌号码是否被存储，当验证已被存储时，判定为电动车；当没有被存储时，对车辆VIN号码进行识别，当识别结果为电动车时，该车辆为电动车，否则，不为电动车；当不符合电动车的VIN号码时，对车辆标识进行识别，当识别结果为电动车时，该车辆为电动车，否则，不为电动车。

6.如权利要求1所述的一种基于数字孪生的充电站监控方法，其特征在于，对图像数据进行识别，记录车辆进入充电站的时间和进入充电车位的时间，将进入充电车位的时间减去进入充电站的时间，获得车辆排队等待时长。

7.如权利要求1所述的一种基于数字孪生的充电站监控方法，其特征在于，获取的图像数据包括车辆图像、充电设备图像和站内图像；

对车辆图像进行识别，获得车辆类型、进场时间、离场时间和停车位置信息；

对站内图像进行识别，获得车辆排队等待时长、充电运行时长、火灾及水浸识别数据，车辆排队等待时长和充电运行时长之和为车辆充电逗留时长；

对充电设备图像进行识别，获得充电设备状态识别数据。

8.一种基于数字孪生的充电站监控系统，其特征在于，包括：

边代感知层，用于获取充电站内监控设备获取的图像数据；

数字孪生层，用于构建包含充电站布局要素，停车位数据及状态要素，充电桩数据、运行状态及充电状态要素，电动车数据、位置状态及充电状态要素、站内火灾状态要素、站内水浸状态要素和环境状态要素的充电站全景数字孪生模型；

孪生应用层，用于对图像数据进行识别，获得包含车辆类型、车辆排队等待时长、车辆充电逗留时长、车辆充电运行数据、充电设备状态、火灾及水浸识别数据的充电站运行时序数据；将充电站运行时序数据与构建的充电站全景数字孪生模型进行关联融合，对充电站进行监控。