一种基于深度学习的充电桩异常识别方法

本发明公开了一种基于深度学习的充电桩异常识别方法，包括如下步骤：S1、获取充电桩的运行数据进行预处理；S2、基于预处理后的数据，使用深度学习算法构建充电桩异常识别模型；S3、采用萤火虫算法优化模型的超参数；S4、基于优化后的超参数调整模型结构；S5、实时采集充电桩数据，输入优化后的模型进行异常状态识别，生成异常报警信息；S6、根据异常报警信息，自动触发报警并反馈给维护人员，进行处理；S7、持续收集新的充电桩数据，使用优化后的模型进行增量学习和更新。本发明实现了充电桩异常检测的高效精准识别，同时提升了故障处理速度和系统稳定性，广泛应用于充电桩管理与维护中。