摘要
本发明特别涉及一种充电桩预测性维护方法及系统。该充电桩预测性维护方法,实时采集充电桩的多源数据,进行清洗、补全和标准化处理后,提取关键指标,构建特征向量;采用改进的熵权‑层次分析法,动态确定各特征指标的权重;利用深度学习算法构建并训练故障预测模型;调用训练好的故障预测模型实现充电桩的实时故障预测,并生成维护预警信息和维护方案。该充电桩预测性维护方法,适应性强,提高了故障预测的准确性和及时性,实现了从被动维修到主动预测性维护的转变,减少了设备停机时间和不必要的巡检工作,降低了维护成本和人力成本,保障了充电桩的稳定运行,提高了用户充电体验,增强了充电运营平台的市场竞争力。