大數據技術在智能充電樁網絡系統中的應用

陳夢蕓

摘要：充電樁在電動車數量不斷增多的背景下正變得越來越重要，為了滿足社會的需求，就需要加強對充電樁系統的建設。本文研究了大數據技術在充電樁網絡中的應用，分析智能充電樁系統中的關鍵技術，并研究大數據在智能充電樁系統中實際應用。

關鍵詞：大數據技術;智能充電樁網絡;應用

引言：

隨著電動車數量的增加，社會對充電樁的需求也在不斷增加，為了滿足車輛充電的需要，應加強充電樁網絡的建設。目前，智能充電樁系統已經展現出了明顯優勢，為進一步提升智能充電樁的建設水平，就需要利用大數據，解決服務的不足，提升充電樁工作的總體效益。

1 大數據技術和智能充電樁網絡系統關系

智能充電樁在運營過程中，時刻都在產生大量的數據，對充電樁系統做好電力的調度工作，以及針對需求進行充電樁的建設，數據就成為充電樁系統建設的指導工具。隨著云計算技術的大量使用，充電網絡的交互能力和處理能力相比過去已經有了明顯提升，并且也成了電網系統的關鍵部分。以云計算技術作為基礎，可以推動對智能技術的使用，達到使用智能技術進行電力調配的目的。智能充電樁網絡就是在網絡技術、電力技術、智能技術融合的體現，智能充電樁網絡和人工智能技術、信息技術和傳統的電網技術手段，在開展日常服務的過程中能夠更加清潔化、智能化和信息化，實現了傳統電力網絡的發展。在使用大數據技術后，能進一步提升對充電樁狀況的分析，了解客戶的需求，提升充電樁的服務等級。

2 智能充電樁網絡大數據關鍵技術

2.1 數據繼承技術

集成技術的使用可以避免出現數據冗余問題，以及防止信息孤島出現，解決電力企業內部的管理效率問題，通過合并來自兩個或者多個系統的數據，以及創建具有多個功能的企業應用，能實現所有數據的集成和統一，滿足數據的管理效果要求。結合集成角度分析，就是將來自不同數據源、格式不同、數據特點不同、性質不同的數據，用相同的邏輯開展管理工作，并且集中數據的儲存介質，在系統中可以存儲一系列集成度較高、相對穩定、能反映歷史變化的數據集合，還能實現數據的全面共享。智能充電樁在使用大數據時，就需要利用數據的集成管理技術，包括數據融合、非關系型數據庫技術、數據過濾技等等，既能充分利用大數據的多樣性，也能在數據類型十分復雜的情況下滿足數據的控制要求。由于數據的來源十分廣泛，數據處理過程中需要加強對數據源的集成，強化對數據的抽取，分析數據所具有的實體關系，通過數據的關聯和聚合，提升數據的可用性。

2.2 大數據分析技術

大數據技術的根本在于充分利用數據中的信息，分析信息的規律，并利用規律進行決策和行動。智能充電樁使用網絡大數據分析技術，能在車輛日常活動、充電行為、電力系統數據中，確定大數據的模態和規律，決策人員就能對充電樁的電力調度提供支持。大數據技術和傳統的邏輯推理技術有很大的區別，將會對海量的數據進行篩選、分類、比較、類聚，然后分析和歸納數據的規律，最主要的目標在于尋找數據之間的關聯，分析不同數據的相關性，進而預測數據的未來。所以大數據的分析建立在海量樣本基礎上，直接分析所有數據，因此分析算法比簡單的小數據復雜算法更為有效，而且決策速度更快。

智能充電樁使用的網絡大數據分析技術，是傳統數據挖掘技術在海量數據出現之后的發展，隨著大數據的快速發展，而且數據內容呈現出了多樣性的特點，數據中不僅包含結構化的數據，還有很多非結構化的數據，所以很多傳統的數據處理方法已經很難在全新的數據環境中發揮作用。大數據的數據挖掘和機器學習算法，會進行數據的抽樣、特征選擇，過濾無用數據后使原本的大數據小型化，然后濟寧數據的分類、聚類，并使用大數據的并行算法，通過數據挖掘，實現對傳統數據的并行化處理，完成對大數據的知識挖掘。

2.3 數據處理技術

智能充電樁網絡大數據處理技術中，會使用到分布式計算技術，內存計算技術和流處理等技術，通過分布式技術可以實現對大規模分布式數據的儲存和處理;內存計算技術可以提升數據的處理速度和讀取速度，完成更為高效的實時運算，解決數據梳理任務;使用流處理技術可以處理即時性數據，以及其他規模、出現速度不受限制的數據。

企業在計算時，可以將一個數據處理任務劃分成多級小科分，之后再對這些科分進行計算處理，最后通過綜合處理獲得最終結果。利用內存計算技術能克服傳統讀寫操作增加的功耗和計算時間，提升了計算速度。使用流處理技術可以滿足對數據流的計算要求，尤其在系統數據不斷增長，對實時性處理要求越來越高的背景下，可以非常好地滿足進行在線處理的要求。

3 大數據技術在智能充電樁網絡中的應用

3.1 客戶分析

智能充電樁網絡系統中，使用大數據處理技術可以充分了解客戶的實際需求，從而給客戶提供高質量、針對性的服務。充電樁網絡系統在對客戶服務的過程中，就會產生大量的數據，其中包括了用戶充電時間、分布情況、車輛型號等數據，大數據處理技術可以為充電樁網絡的構建提供有效的數據支持，提升電力資源配置的合理化水平，保證充電樁建設的針對性和科學性，滿足用戶實際需求的同時，也減少充電樁資源的浪費。其次，在客戶分析過程中，使用大數據還可以給企業的發展提供有效的數據支持，幫助企業明確未來發展方向，以及為決策提供支持。針對一些特殊客戶，使用大數據還可以開展個性化的服務，提升客戶對充電樁的滿意度，促進企業的發展。

3.2 充電樁運維工作

智能充電樁經過長期使用之后是否會出現老化等問題，需要開展運維工作，保證充電樁的工作狀態，確保對充電樁的合理使用。結合充電樁在建造、運行、歷史故障的數據，以及充電樁的環境數據，可以對充電樁的運行狀態趨勢進行分析，確定充電樁的未來狀態，以及幫助相關人員進行充電樁的診斷工作。運維人員也能根據針對結果開展針對性的運維工作，從源頭解決充電樁的故障問題。

3.3 企業整體調度

大數據技術在智能充電樁網絡技術中的應用，可以實現對充電樁資源的深度整合，促進充電樁數據更加完整，解決企業的決策規劃問題，并確保充電樁的網絡運行。利用大數據進行企業整體調度后，能提升充電樁的運營效益，并提升企業的核心競爭力，同時也能提升充電樁的經濟效益和社會收益。

結束語：

通過使用大數據技術進行充電樁網絡建設，可以幫助企業更好地了解客戶的形象、需求，分析對充電樁維護的要求，降低企業的運營成本，并提升充電樁的建設科學性，滿足客戶的需求。所以電力企業需要繼續加強對大數據的開發，了解充電樁建設的需要，推動企業的發展。

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