本发明涉及智能电网，尤其涉及一种基于互联网的充电站智能监控管理系统及方法。
背景技术：
1、智能电网技术是现代电力系统的核心，结合了先进的信息通信技术、自动化技术和新能源管理策略。这个领域着重于提高电力系统的可靠性、效率和可持续性。智能电网的关键特点包括实时数据监控、需求响应管理、能源优化调度和故障自动诊断。这些特点使得智能电网能够更加灵活地应对能源需求的变化，优化资源配置，并支持可再生能源的融入。
2、其中，基于互联网的充电站智能监控管理系统是一种集成了先进信息通信技术的系统，目的在于提升电动汽车充电站的运营效率和安全性。这个系统通过实时监控充电站内部的运行状态、能源消耗、充电设备的工作状况及用户行为模式，实现对充电站的高效管理。系统的设计旨在通过数据驱动的方式优化充电站的能源分配和设备维护，降低运营成本，同时提供优质的用户服务。为达成这些效果，系统一般通过安装传感器、智能仪表和网络相机等设备收集各类数据，这些数据随后通过互联网传输到中央处理系统。在这里，应用大数据分析和人工智能算法，如机器学习，对数据进行深入分析，从而生成实时运行报告和预测。这些报告和预测帮助管理者及时了解充电站的运行情况并做出有效决策。同时，系统还提供用户友好的界面，让电动车用户能够方便地访问充电服务，进一步提升了客户满意度和服务质量。通过这种方式，实现了对电动汽车充电站的高效、智能化管理。
3、传统充电站管理系统，存在一些明显的不足。由于缺少先进的预测工具，如时间序列分析和lstm算法，难以准确预测充电需求，导致能源分配不均或资源浪费。此外，传统系统在数据处理效率上通常不如基于边缘计算的系统，面临数据处理延迟的问题。安全防御方面，传统系统缺乏有效的网络安全监控措施，容易受到网络安全威胁的影响。传统系统在电网负荷管理方面通常缺乏预测性分析能力，导致电网运行的不稳定和效率低下。
技术实现思路
1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于互联网的充电站智能监控管理系统及方法。
2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种基于互联网的充电站智能监控管理所述系统包括数据整合与分析模块、需求预测模块、资源优化分配模块、边缘计算集成模块、安全防御监控模块、负荷平衡优化模块；
3、所述数据整合与分析模块基于多源数据，采用如主成分分析和聚类分析的统计分析方法，整合并分析数据，生成综合数据报告；
4、所述需求预测模块基于综合数据报告，采用时间序列分析和长短期记忆网络算法进行充电需求预测，生成需求预测报告；
5、所述资源优化分配模块基于需求预测报告，采用线性规划和约束优化方法进行能源的动态分配，生成能源分配计划；
6、所述边缘计算集成模块基于能源分配计划，采用边缘计算技术在充电站和变电站部署智能设备，进行本地化数据处理，生成边缘计算节点状态；
7、所述安全防御监控模块基于边缘计算节点状态，采用深度学习技术进行网络安全监控，生成安全监控报告；
8、所述负荷平衡优化模块基于安全监控报告，采用预测性分析技术进行电网负荷的优化调整，生成负荷平衡优化方案。
9、作为本发明的进一步方案，所述综合数据报告包括历史能源消耗模式、气象条件变化、车辆到达趋势分析，所述需求预测报告包括对未来多时间段充电需求量的预测值和波动范围，所述能源分配计划包括根据时间段和优先级划分的能源调配策略和备用能源配置，所述边缘计算节点状态包括多节点的实时数据处理能力、当前运行状态和潜在故障预警，所述安全监控报告包括网络流量异常分析、潜在攻击识别和已采取的响应措施，所述负荷平衡优化方案包括调整后的电网运行参数、能源分配策略和紧急响应措施。
10、作为本发明的进一步方案，所述数据整合与分析模块包括数据采集子模块、数据融合子模块、数据分析子模块、数据存储子模块、第一报告生成子模块；
11、所述数据采集子模块基于多源数据，采用网络爬虫技术和传感器数据采集方法，收集历史能源消耗、天气信息和车辆到达记录，生成原始数据集；
12、所述数据融合子模块基于原始数据集，运用数据清洗和标准化技术，整合差异化格式数据，生成统一数据集；
13、所述数据分析子模块基于统一数据集，运用主成分分析和聚类分析方法，识别关键趋势，生成分析结果；
14、所述数据存储子模块基于分析结果，使用数据库管理系统，存储分析后数据，生成存储数据；
15、所述第一报告生成子模块基于存储数据，使用自动报告生成工具，整理关键发现，生成综合数据报告。
16、作为本发明的进一步方案，所述需求预测模块包括数据预处理子模块、时间序列分析子模块、lstm预测子模块、预测结果验证子模块、报告输出子模块；
17、所述数据预处理子模块基于综合数据报告，运用数据规范化和异常值处理技术，对数据进行预处理，生成预处理数据；
18、所述时间序列分析子模块基于预处理数据，应用时间序列分析方法，分析充电需求规律，生成时间序列分析结果；
19、所述lstm预测子模块基于时间序列分析结果，应用长短期记忆网络，进行预测，生成需求预测值；
20、所述预测结果验证子模块基于需求预测值，运用交叉验证和误差分析方法，验证预测准确性，生成验证报告；
21、所述报告输出子模块基于验证报告，使用报告自动生成工具，整理预测和验证结果，生成需求预测报告。
22、作为本发明的进一步方案，所述资源优化分配模块包括高峰优先子模块、低峰优化子模块、存储管理子模块、分配策略子模块、计划执行子模块；
23、所述高峰优先子模块基于需求预测报告，采用线性规划算法，针对高峰时段的能源需求进行优先分配，生成高峰优先策略；
24、所述低峰优化子模块基于高峰优先策略，采用约束优化方法，调整低峰时段的能源利用，生成低峰优化策略；
25、所述存储管理子模块基于低峰优化策略，应用存储管理算法，优化能源存储和调度，生成存储管理计划；
26、所述分配策略子模块基于存储管理计划，运用动态调配算法，制定综合能源分配策略，生成能源分配策略；
27、所述计划执行子模块基于能源分配策略，实施分配操作，使能源按计划分配，生成能源分配计划。
28、作为本发明的进一步方案，所述边缘计算集成模块包括节点部署子模块、数据同步子模块、本地分析子模块、决策执行子模块、状态反馈子模块；
29、所述节点部署子模块基于能源分配计划，采用边缘计算部署策略，在充电站和变电站安装智能设备，生成部署方案；
30、所述数据同步子模块基于部署方案，应用实时数据同步技术，保持多节点数据同步，生成同步数据状态；
31、所述本地分析子模块基于同步数据状态，运用本地分析算法，对数据进行即时处理，生成本地分析结果；
32、所述决策执行子模块基于本地分析结果，采用自动决策系统，执行实时操作，生成执行决策；
33、所述状态反馈子模块基于执行决策，实施状态监控和反馈，生成边缘计算节点状态。
34、作为本发明的进一步方案，所述安全防御监控模块包括威胁监测子模块、深度学习分析子模块、实时响应子模块、安全记录子模块、第二报告生成子模块；
35、所述威胁监测子模块基于边缘计算节点状态，使用网络行为分析进行威胁监测，生成威胁监测报告；
36、所述深度学习分析子模块基于威胁监测报告，运用卷积神经网络进行深度攻击模式分析，生成深度分析结果；
37、所述实时响应子模块基于深度分析结果，实施自动化响应措施，生成实时响应措施；
38、所述安全记录子模块基于实时响应措施，应用安全事件记录技术，生成安全事件记录；
39、所述第二报告生成子模块基于安全事件记录，使用报告自动化编制工具，汇总分析和响应情况，生成安全监控报告。
40、作为本发明的进一步方案，所述负荷平衡优化模块包括负荷预测子模块、调度策略子模块、实时管理子模块、优化调整子模块、方案执行子模块
41、所述负荷预测子模块基于安全监控报告，运用机器学习预测技术，预测电网负荷变化，生成负荷预测结果；
42、所述调度策略子模块基于负荷预测结果，实施优化调度算法，制定能源调度计划，生成调度策略；
43、所述实时管理子模块基于调度策略，采用实时监控和控制技术，调整电网运行，生成实时管理结果；
44、所述优化调整子模块基于实时管理结果，应用动态调节技术，优化电网运行参数，生成优化调整方案；
45、所述方案执行子模块基于优化调整方案，实施调整操作，维持电网按优化方案运行，生成负荷平衡优化方案。
46、一种基于互联网的充电站智能监控管理方法，所述基于互联网的充电站智能监控管理方法基于上述基于互联网的充电站智能监控管理系统执行，包括以下步骤：
47、s1：基于多源数据，采用主成分分析和聚类分析算法，整合并分析数据，生成综合数据报告；
48、s2：基于所述综合数据报告，运用时间序列分析和长短期记忆网络算法，进行充电需求预测，生成需求预测报告；
49、s3：基于所述需求预测报告，应用线性规划和约束优化算法，进行能源的动态分配，生成能源分配计划；
50、s4：基于所述能源分配计划，采用边缘计算技术，进行本地化数据处理，生成边缘计算节点状态；
51、s5：基于所述边缘计算节点状态，运用深度学习技术，进行网络安全监控，生成安全监控报告；
52、s6：基于所述安全监控报告，应用预测性分析技术，进行电网负荷优化调整，生成负荷平衡优化方案；
53、s7：基于所述负荷平衡优化方案，进行电网运行参数和能源分配的执行与调整，维护电网运行按优化方案进行。
54、作为本发明的进一步方案，所述主成分分析和聚类分析算法具体为用于降维和数据分类的数学方法，所述时间序列分析和长短期记忆网络算法包括历史数据趋势分析和深度学习预测模型，所述线性规划和约束优化算法具体为资源分配和优化决策的数学模型，所述边缘计算技术具体为在网络边缘处理数据以提高响应速度和减少延迟的技术，所述深度学习技术具体为使用神经网络模型来识别和预测网络安全威胁。
55、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
56、本发明中，需求预测模块的时间序列分析和长短期记忆网络算法使得充电需求预测更为精确，有助于更好地规划和管理资源。资源优化分配模块的引入确保了能源的高效分配，减少了能源浪费，同时通过线性规划和约束优化方法，能够在不同时间段根据需求灵活调整能源分配。边缘计算集成模块使得数据处理更为高效，减少了数据传输的延迟，提高了整个系统的响应速度。通过深度学习技术，显著提高了网络安全性，减少了安全威胁的可能性。负荷平衡优化模块通过预测性分析技术，优化电网的负荷分配，确保了电网运行的稳定性和效率。
1.一种基于互联网的充电站智能监控管理系统，其特征在于：所述系统包括数据整合与分析模块、需求预测模块、资源优化分配模块、边缘计算集成模块、安全防御监控模块、负荷平衡优化模块；
2.根据权利要求1所述的基于互联网的充电站智能监控管理系统，其特征在于：所述综合数据报告包括历史能源消耗模式、气象条件变化、车辆到达趋势分析，所述需求预测报告包括对未来多时间段充电需求量的预测值和波动范围，所述能源分配计划包括根据时间段和优先级划分的能源调配策略和备用能源配置，所述边缘计算节点状态包括多节点的实时数据处理能力、当前运行状态和潜在故障预警，所述安全监控报告包括网络流量异常分析、潜在攻击识别和已采取的响应措施，所述负荷平衡优化方案包括调整后的电网运行参数、能源分配策略和紧急响应措施。
3.根据权利要求1所述的基于互联网的充电站智能监控管理系统，其特征在于：所述数据整合与分析模块包括数据采集子模块、数据融合子模块、数据分析子模块、数据存储子模块、第一报告生成子模块；
4.根据权利要求1所述的基于互联网的充电站智能监控管理系统，其特征在于：所述需求预测模块包括数据预处理子模块、时间序列分析子模块、lstm预测子模块、预测结果验证子模块、报告输出子模块；
5.根据权利要求1所述的基于互联网的充电站智能监控管理系统，其特征在于：所述资源优化分配模块包括高峰优先子模块、低峰优化子模块、存储管理子模块、分配策略子模块、计划执行子模块；
6.根据权利要求1所述的基于互联网的充电站智能监控管理系统，其特征在于：所述边缘计算集成模块包括节点部署子模块、数据同步子模块、本地分析子模块、决策执行子模块、状态反馈子模块；
7.根据权利要求1所述的基于互联网的充电站智能监控管理系统，其特征在于：所述安全防御监控模块包括威胁监测子模块、深度学习分析子模块、实时响应子模块、安全记录子模块、第二报告生成子模块；
8.根据权利要求1所述的基于互联网的充电站智能监控管理系统，其特征在于：所述负荷平衡优化模块包括负荷预测子模块、调度策略子模块、实时管理子模块、优化调整子模块、方案执行子模块
9.一种基于互联网的充电站智能监控管理方法，其特征在于，根据权利要求1-8任一项所述的基于互联网的充电站智能监控管理系统执行，包括以下步骤：
10.根据权利要求9所述的基于互联网的充电站智能监控管理方法，其特征在于：所述主成分分析和聚类分析算法具体为用于降维和数据分类的数学方法，所述时间序列分析和长短期记忆网络算法包括历史数据趋势分析和深度学习预测模型，所述线性规划和约束优化算法具体为资源分配和优化决策的数学模型，所述边缘计算技术具体为在网络边缘处理数据以提高响应速度和减少延迟的技术，所述深度学习技术具体为使用神经网络模型来识别和预测网络安全威胁。
