摘要：针对目前直流充电桩故障频发、维护不及时的问题，提出一种基于软分类模型的直流充电桩故障预警方法。基于充电桩充电过程中的电流电压序列，构建充电功率的差分序列，结合充电过程中车端的荷电状态（SOC）序列作为该过程的充电特征，与充电桩的基础信息共同作为故障识别模型的输入特征；集成随机森林（RF）、极端梯度提升（XGBoost）和K近邻（KNN）算法构建充电桩故障识别模型，模型采用软分类方法计算充电桩的充电特征属于各类故障状态的概率值。通过设定预警阈值，在充电桩发生故障的概率超过预警阈值时，向相关维护人员发出预警信息。采用从车联网平台获取的直流充电桩数据进行验证，结果表明，该方法可对即将发生故障的直流充电桩进行预警，预警的准确率和召回率满足要求，验证了该方法的有效性和实用性，该方法对直流充电桩的运维工作具有一定的实用价值。

      关键词：直流充电桩；故障预警；软分类；集成模型

      中图分类号：TM715     文献标识码：A