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摘要
文章针对传统汽车充电桩故障定期人工诊断存在的问题，利用配电网汇集汽车充电桩的运行数据，利用大数据诊断方案对电动汽车充电负荷对配电网的影响进行预测分析。在诊断方案中，首先通过离散小波变换对采集的原始信号进行变换，降低其在时间尺度上的复杂化度，然后利用密度峰值聚类算法对样本数据进行聚类分析，完成对故障的诊断。将设计的预测分析方法与暂态电流均值异常分析方法进行比较，前者的准确率在95%以上，平均准确率达到97%，可以更准确地进行故障检验。
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文章针对传统汽车充电桩故障定期人工诊断存在的问题，利用配电网汇集汽车充电桩的运行数据，利用大数据诊断方案对电动汽车充电负荷对配电网的影响进行预测分析。在诊断方案中，首先通过离散小波变换对采集的原始信号进行变换，降低其在时间尺度上的复杂化度，然后利用密度峰值聚类算法对样本数据进行聚类分析，完成对故障的诊断。将设计的预测分析方法与暂态电流均值异常分析方法进行比较，前者的准确率在95%以上，平均准确率达到97%，可以更准确地进行故障检验。
