[发明专利]一种充电管理系统的充电与供能优化方法及装置

说明书

本发明涉及充电管理技术领域，公开了一种充电管理系统的充电与供能优化方法及装置，包括：获取充电站电能供能变配电信息、充电设施能力信息、充电终端输出信息以及电动汽车充电需求信息，并确定充电站充电设施系统的充电能力、供电能力与实际充电容量，根据预先训练的深度学习时间序列预测算法模型获得模型输出结果，结合充电站充电设施系统的实际充电容量以及待充电电动汽车的充电需求量，生成充电功率分配指令，对各充电设施进行电能分配。本发明提供的充电管理系统的充电与供能优化方法及装置，利用深度学习建立持续优化的管理控制模型，优化充电设施的供能与充电能力资源，提高利用效率。

技术领域

本发明涉及充电管理技术领域，特别涉及一种充电管理系统的充电与供能优化方法及装置。

背景技术

电动汽车充电桩作为一项重要的基础设施，关乎着车辆的用车体验，随着新能源汽车保有量的增加和续航里程的提升，对于充电桩的需求量也在逐渐增多，人们日益看重充电基础设施的建设和发展。现有充电设施数量多，充电容量大，但充电设施一旦建成，充电输出接口和停车位是相对固定的，同时还受到接入的供电能力的影响。由于被充电电动汽车的流动性，充电设施所连接的被充电电动汽车的数量，需要充电的时间以及所需充电容量均不确定，经常会出现高峰时段车找桩困难，车辆需排队充电且等候时间长，低峰时段又会出现充电设施闲置、利用率不高的现象；有时，还会出现即使充电设施满充电输出工作，由于存在充电过程功率需求曲线的因素，受充电枪与停车位的限制，高峰时段也会出现充电设施能力富裕，而被迫车等位的现象。

现有的充电设施管理系统不具备充电供需预测能力，仅靠人工结合实际充电使用而调整，效率低且车辆充电过程中矛盾突出，无法实现充电设施的充电输出与用电供能效率的最大化。

发明内容

本发明的目的旨在解决现有技术的缺陷，提供一种充电管理系统的充电与供能优化方法及装置，利用深度学习建立持续优化的管理控制模型，优化充电设施的供能与充电能力资源，提高利用效率。

本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：一种充电管理系统的充电与供能优化方法，其特征在于，所述方法包括：

S1，获取充电站电能供能变配电信息、充电设施能力信息、充电终端输出信息以及电动汽车充电需求信息；

S2，根据所述充电站电能供能变配电信息、充电设施能力信息、充电终端输出信息以及电动汽车充电需求信息确定充电站充电设施系统的充电能力、供电能力与实际充电容量；

S3，将所述充电能力、供电能力与实际充电容量输入至预先训练的深度学习时间序列预测算法模型，并获得模型输出结果；

S4，根据所述模型输出结果和充电站充电设施的实际充电容量以及待充电电动汽车的充电需求量，生成充电功率分配指令；

S5，根据所述充电功率分配指令对各充电设施进行电能分配，并通过充电设施上设置的充电终端对电动汽车进行充电。

通过采用上述技术方案，本发明提供的充电管理系统包括充电能力执行管理单元和充电能力训练优化单元，充电能力训练优化单元通过对初始的机器学习模型进行训练、测试和验证，形成预先训练的深度学习时间序列预测算法模型，在具体的电动汽车充电应用场景中，将实时采集的数据输入至深度学习时间序列预测算法模型中，根据模型输出结果，并结合充电设施的实际充电容量以及待充电电动汽车的充电需求，生成充电功率分配指令并发送至充电能力执行管理单元，由充电能力执行管理单元根据实际需求实时调整充电设施系统的供能与充电比例，使充电终端的输出量在最佳满足电动汽车的充电需求下，实现充电输出与用电供能效率的最大化；同时，在使用深度学习时间序列预测算法模型的过程中，结合实际的充电应用场景，对模型进行不断地训练、测试、验证和优化，从而使充电设施及相应的供电效率持续优化。本发明提供的充电管理系统的充电与供能优化方法是利用AI深度学习建立持续优化的管理控制模型，形成优化的充电系统能量控制供需平衡、最佳充电终端利用的控制模型输出，从而实现充电设施系统的充电与用电效率最大化。