[发明专利]充放电控制方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种充放电控制方法，其特征在于，包括：

获取目标车辆的电池充放电信息和车辆驾驶行程信息；

根据所述电池充放电信息和所述车辆驾驶行程信息，确定所述目标车辆在目标时段内的充放电概率；

获取充电桩所处区域的天气状况和所述充电桩在所述目标时段内的能量供需状况，并基于所述天气状况、所述能量供需状况和所述充放电概率进行模糊推理处理，得到模糊推理结果；所述模糊推理结果包括在所述目标时段内的目标充放电调度策略；其中，通过预设的天气状况隶属函数，计算所述天气状况与各个天气模糊评价等级的隶属度，得到天气隶属度；通过预设的能量供需状况隶属函数，计算所述能量供需状况与各个能量供需模糊评价等级的隶属度，得到能量供需隶属度；通过预设的充放电隶属函数，计算所述充放电概率与各个充放电模糊评价等级的隶属度，得到充放电隶属度；采用预设的模糊推理规则，对所述天气隶属度、所述能量供需隶属度和所述充放电隶属度进行组合推理，得到所述目标充放电调度策略；

执行与所述目标充放电调度策略对应的车辆充放电控制指令。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述电池充放电信息包括电池剩余电量、电池充电频率、电池放电频率中的至少一种，所述车辆驾驶行程信息包括所述目标车辆驶离所述充电桩的时间和所述目标车辆驶至所述充电桩的时间中的至少一种，所述根据所述电池充放电信息和所述车辆驾驶行程信息，确定所述目标车辆在目标时段内的充放电概率，包括：

将所述电池充放电信息和所述车辆驾驶行程信息输入至充放电概率预测网络，得到所述目标车辆在目标时段内的充放电概率；

其中，所述充放电概率预测网络用于提取出所述电池充放电信息和所述车辆驾驶行程信息中的电池充放电特征，并根据所述电池充放电特征，确定所述目标车辆在所述目标时段内的充放电概率。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述充放电概率预测网络包括输入层、时间循环神经网络节点层、全连接层和激活函数层，所述将所述电池充放电信息和所述车辆驾驶行程信息输入至充放电概率预测网络，得到所述目标车辆在目标时段内的充放电概率，包括：

通过所述输入层，接收以若干个时间步进行划分得到的所述电池充放电信息和所述车辆驾驶行程信息；

通过所述时间循环神经网络节点层，对所述电池充放电信息和所述车辆驾驶行程信息进行特征提取处理，生成充放电特征向量；所述充放电特征向量用于表征所述电池充放电特征；

通过所述全连接层，对所述充放电特征向量进行分类处理，得到特征分类结果；

通过所述激活函数层，将所述特征分类结果映射为所述目标车辆在所述目标时段内的充电概率和放电概率。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用预设的模糊推理规则，对所述天气隶属度、所述能量供需隶属度和所述充放电隶属度进行组合推理，得到所述目标充放电调度策略，包括：

将所述天气隶属度、所述能量供需隶属度和所述充放电隶属度输入至模糊推理模型；所述模糊推理模型用于对所述天气隶属度、所述能量供需隶属度和所述充放电隶属度进行组合推理，得到组合推理结果；还用于对所述组合推理结果进行去模糊化操作，得到模糊推理精确值；

将与所述模糊推理精确值所处数值范围相对应的充放电调度策略，作为所述目标充放电调度策略；所述充放电调度策略包括等待充电、急需充电、等待放电、急需放电中的至少一种。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述充电桩所处区域的天气状况和所述充电桩在所述目标时段内的能量供需状况，包括：

获取所述充电桩在所述目标时段内的总能量供应量和总功率需求量；

基于所述总能量供应量和所述总功率需求量之间的差异，确定所述充电桩在所述目标时段内的能量供需状况。