CN113111297A - 充电桩功率自动优化方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种充电桩功率自动优化方法及装置，涉及新能源充电桩技术领域。其中，充电桩功率自动优化方法，包括：通过比较各枪实时状态参数组与离线学习所得的曲线，判断偏差是否在容限范围内；如果是，根据离线学习曲线重新计算各枪的权重，从而根据各枪的权重重新分配资源。该装置包括：比较判断模块和计算分配模块。本发明，解决现有充电桩无法保证车辆能够快速补电的问题。

Description

充电桩功率自动优化方法及装置
技术领域
本发明涉及新能源充电桩技术领域，尤其是一种充电桩功率自动优化方法及装置。
背景技术
随着我国对新能源汽车行业的扶持，电动汽车行业快速发展。作为电动车的辅助设备，充电桩行业也在蓬勃发展。随着充电桩越来越多的被使用，用户对其功能性需求也越来越多。目前来看用户比较关注的问题是如何保证车辆能够快速补电。
针对相关技术中现有充电桩无法保证车辆能够快速补电的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
发明目的：提供一种充电桩功率自动优化方法及装置，以解决现有技术存在的上述问题。
技术方案：一种充电桩功率自动优化方法及装置，其中，该充电桩功率自动优化方法包括：通过比较各枪实时状态参数组与离线学习所得的曲线，判断偏差是否在容限范围内；如果是，根据离线学习曲线重新计算各枪的权重，从而根据各枪的权重重新分配资源。
在进一步的实施例中，通过比较各枪实时状态参数组与离线学习所得的曲线，判断偏差是否在容限范围内包括：如果否，降低离线学习曲线置信系数，提高实时状态参数组的置信系数；根据各枪实时状态参数组和惩罚后的学习曲线重新计算各枪权重。
在进一步的实施例中，通过比较各枪实时状态参数组与离线学习所得的曲线，判断偏差是否在容限范围内之前包括：当充电桩接收第一用户的充电请求时，判断充电枪的使用状态；如果是，释放已转入空闲状态的枪所占资源到资源池。
在进一步的实施例中，如果是，释放已转入空闲状态的枪所占资源到资源池之后包括：上报已转入空闲状态的枪所有实时状态参数组到后台。
在进一步的实施例中，上报已转入空闲状态的枪所有实时状态参数组到后台之后还包括：判断资源池是否为空；如果否，分配1单元资源给需求未匹配且最高优先级的枪。
为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种充电桩功率自动优化装置。
根据本申请的充电桩功率自动优化装置，包括：比较判断模块，用于通过比较各枪实时状态参数组与离线学习所得的曲线，判断偏差是否在容限范围内；计算分配模块，用于如果是，根据离线学习曲线重新计算各枪的权重，从而根据各枪的权重重新分配资源。
在进一步的实施例中，比较判断模块包括：置信系数调整单元，用于如果否，降低离线学习曲线置信系数，提高实时状态参数组的置信系数；计算单元，用于根据各枪实时状态参数组和惩罚后的学习曲线重新计算各枪权重。
在进一步的实施例中，比较判断模块之前包括：第一判断单元，用于当充电桩接收第一用户的充电请求时，判断充电枪的使用状态；释放单元，用于如果是，释放已转入空闲状态的枪所占资源到资源池。
在进一步的实施例中，释放单元之后包括：上报单元，用于上报已转入空闲状态的枪所有实时状态参数组到后台。
在进一步的实施例中，上报单元之后还包括：第二判断单元，用于判断资源池是否为空；优先分配单元，用于如果否，分配1单元资源给需求未匹配且最高优先级的枪。
有益效果：在本申请实施例中，采用功率自动优化的方式，通过比较各枪实时状态参数组与离线学习所得的曲线，判断偏差是否在容限范围内；如果是，根据离线学习曲线重新计算各枪的权重，从而根据各枪的权重重新分配资源，达到了功率自动优化的目的，从而实现了确保车辆快速补电的技术效果，进而解决了现有充电桩无法保证车辆能够快速补电的技术问题。
附图说明
图1根据本申请第一实施例的充电桩功率自动优化方法示意图；
图2是根据本申请第二实施例的充电桩功率自动优化方法示意图；
图3是根据本申请第三实施例的充电桩功率自动优化方法示意图；
图4是根据本申请第四实施例的充电桩功率自动优化方法示意图；
图5是根据本申请第五实施例的充电桩功率自动优化方法示意图；
图6是根据本申请第一实施例的充电桩功率自动优化装置示意图；
图7是根据本申请第二实施例的充电桩功率自动优化装置示意图；
图8是根据本申请第三实施例的充电桩功率自动优化装置示意图；
图9是根据本申请第四实施例的充电桩功率自动优化装置示意图；
图10是根据本申请第五实施例的充电桩功率自动优化装置示意图；
图11是根据本申请的充电桩功率自动优化方法流程示意图。
具体实施方式
在下文的描述中，给出了大量具体的细节以便提供对本发明更为彻底的理解。然而，对于本领域技术人员而言显而易见的是，本发明可以无需一个或多个这些细节而得以实施。在其他的例子中，为了避免与本发明发生混淆，对于本领域公知的一些技术特征未进行描述。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
根据本发明实施例，提供了一种充电桩功率自动优化方法，如图1所示，该方法包括如下的步骤S100至步骤S102：
步骤100、通过比较各枪实时状态参数组与离线学习所得的曲线，判断偏差是否在容限范围内；
通过比较各枪实时状态参数组与离线学习所得的曲线，能够得到数据支持，从而能够判断偏差是否在容限范围内，进而实现精准的判断效果。优选的，充电桩会根据资源占用情况来进行功率的合理分配，用户在使用APP、微信小程序之前将车辆信息输入，充电桩会学习车辆BMS的充电规则，进一步提升以后的充电效率。
步骤102、如果是，根据离线学习曲线重新计算各枪的权重，从而根据各枪的权重重新分配资源；
通过权重分配资源，能够实现功率自动优化的效果；优选的，通过合理分配和机器学习，降低高压继电器的切换次数，优化切换间隔扫描时间，做到最优充电。根据本发明实施例，优选的，如图2所示，在步骤S100中，通过比较各枪实时状态参数组与离线学习所得的曲线，判断偏差是否在容限范围内包括：
步骤200、如果否，降低离线学习曲线置信系数，提高实时状态参数组的置信系数；
步骤202、根据各枪实时状态参数组和惩罚后的学习曲线重新计算各枪权重。
能够实现根据偏差情况，进行相对应的调节效果，从而计算获得最佳的各枪权重，从而根据各枪的权重进行最合理的资源分配。
根据本发明实施例，优选的，如图3所示，在步骤S100中，通过比较各枪实时状态参数组与离线学习所得的曲线，判断偏差是否在容限范围内之前包括：
步骤300、当充电桩接收第一用户的充电请求时，判断充电枪的使用状态；
步骤302、如果是，释放已转入空闲状态的枪所占资源到资源池。
能够实现检测各枪状态的效果，从而确保进行合理的资源分配，进而实现资源整合的效果。
根据本发明实施例，优选的，如图4所示，在步骤S302之后，如果是，释放已转入空闲状态的枪所占资源到资源池之后包括：
步骤400、上报已转入空闲状态的枪所有实时状态参数组到后台。
能够实现良好状态参数上报效果，从而为后续的数据收集提供数据基础。
根据本发明实施例，优选的，如图5所示，在步骤S400之后，上报已转入空闲状态的枪所有实时状态参数组到后台之后还包括：
步骤500、判断资源池是否为空；
步骤502、如果否，分配1单元资源给需求未匹配且最高优先级的枪。
能够进一步提高功率自动优化的效果，从而进一步提高利用效率。从以上的描述中，可以看出，本申请实现了如下技术效果：
在本申请实施例中，采用功率自动优化的方式，通过比较各枪实时状态参数组与离线学习所得的曲线，判断偏差是否在容限范围内；如果是，根据离线学习曲线重新计算各枪的权重，从而根据各枪的权重重新分配资源，达到了功率自动优化的目的，从而实现了确保车辆快速补电的技术效果，进而解决了现有充电桩无法保证车辆能够快速补电的技术问题。
根据本发明实施例，提供了用于实施上述充电桩功率自动优化装置，如图6所示，该装置包括：比较判断模块1，用于通过比较各枪实时状态参数组与离线学习所得的曲线，判断偏差是否在容限范围内；计算分配模块2，用于如果是，根据离线学习曲线重新计算各枪的权重，从而根据各枪的权重重新分配资源。
通过比较各枪实时状态参数组与离线学习所得的曲线，能够得到数据支持，从而能够判断偏差是否在容限范围内，进而实现精准的判断效果。优选的，充电桩会根据资源占用情况来进行功率的合理分配，用户在使用APP、微信小程序之前将车辆信息输入，充电桩会学习车辆BMS的充电规则，进一步提升以后的充电效率。
通过权重分配资源，能够实现功率自动优化的效果；优选的，通过合理分配和机器学习，降低高压继电器的切换次数，优化切换间隔扫描时间，做到最优充电。
从以上的描述中，可以看出，本发明实现了如下技术效果：
在本申请实施例中，采用功率自动优化的方式，通过比较各枪实时状态参数组与离线学习所得的曲线，判断偏差是否在容限范围内；如果是，根据离线学习曲线重新计算各枪的权重，从而根据各枪的权重重新分配资源，达到了功率自动优化的目的，从而实现了确保车辆快速补电的技术效果，进而解决了现有充电桩无法保证车辆能够快速补电的技术问题。
根据本发明实施例，优选的，如图7所示，比较判断模块1包括：置信系数调整单元3，用于如果否，降低离线学习曲线置信系数，提高实时状态参数组的置信系数；计算单元4，用于根据各枪实时状态参数组和惩罚后的学习曲线重新计算各枪权重。
能够实现根据偏差情况，进行相对应的调节效果，从而计算获得最佳的各枪权重，从而根据各枪的权重进行最合理的资源分配。
根据本发明实施例，优选的，如图8所示，比较判断模块1之前包括：第一判断单元5，用于当充电桩接收第一用户的充电请求时，判断充电枪的使用状态；释放单元6，用于如果是，释放已转入空闲状态的枪所占资源到资源池。
能够实现检测各枪状态的效果，从而确保进行合理的资源分配，进而实现资源整合的效果。
根据本发明实施例，优选的，如图9所示，释放单元6之后包括：上报单元7，用于上报已转入空闲状态的枪所有实时状态参数组到后台。
能够实现良好状态参数上报效果，从而为后续的数据收集提供数据基础。
根据本发明实施例，优选的，如图10所示，上报单元7之后还包括：第二判断单元8，用于判断资源池是否为空；优先分配单元9，用于如果否，分配1单元资源给需求未匹配且最高优先级的枪。
能够进一步提高功率自动优化的效果，从而进一步提高利用效率。
需要说明的是，终端设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。终端设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，本发明的示意图仅仅是终端设备的示例，并不构成时终端设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如终端设备还可以包括墉入愉出设备、网络接入设备、总线等。
以上结合附图详细描述了本发明的优选实施方式，但是，本发明并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明的技术构思范围内，可以对本发明的技术方案进行多种等同变换，这些等同变换均属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种充电桩功率自动优化方法，其特征在于，包括：通过比较各枪实时状态参数组与离线学习所得的曲线，判断偏差是否在容限范围内；如果是，根据离线学习曲线重新计算各枪的权重，从而根据各枪的权重重新分配资源。
2.根据权利要求1所述的充电桩功率自动优化方法，其特征在于，通过比较各枪实时状态参数组与离线学习所得的曲线，判断偏差是否在容限范围内包括：如果否，降低离线学习曲线置信系数，提高实时状态参数组的置信系数；根据各枪实时状态参数组和惩罚后的学习曲线重新计算各枪权重。
3.根据权利要求1所述的充电桩功率自动优化方法，其特征在于，通过比较各枪实时状态参数组与离线学习所得的曲线，判断偏差是否在容限范围内之前包括：当充电桩接收第一用户的充电请求时，判断充电枪的使用状态；如果是，释放已转入空闲状态的枪所占资源到资源池。
4.根据权利要求3所述的充电桩功率自动优化方法，其特征在于，如果是，释放已转入空闲状态的枪所占资源到资源池之后包括：
上报已转入空闲状态的枪所有实时状态参数组到后台。
5.根据权利要求4所述的充电桩功率自动优化方法，其特征在于，上报已转入空闲状态的枪所有实时状态参数组到后台之后还包括：判断资源池是否为空；如果否，分配1单元资源给需求未匹配且最高优先级的枪。
6.一种充电桩功率自动优化装置，其特征在于，包括：比较判断模块，用于通过比较各枪实时状态参数组与离线学习所得的曲线，判断偏差是否在容限范围内；计算分配模块，用于如果是，根据离线学习曲线重新计算各枪的权重，从而根据各枪的权重重新分配资源。
7.根据权利要求6所述的充电桩功率自动优化装置，其特征在于，比较判断模块包括：置信系数调整单元，用于如果否，降低离线学习曲线置信系数，提高实时状态参数组的置信系数；计算单元，用于根据各枪实时状态参数组和惩罚后的学习曲线重新计算各枪权重。
8.根据权利要求6所述的充电桩功率自动优化装置，其特征在于，比较判断模块之前包括：第一判断单元，用于当充电桩接收第一用户的充电请求时，判断充电枪的使用状态；释放单元，用于如果是，释放已转入空闲状态的枪所占资源到资源池。
9.根据权利要求6所述的充电桩功率自动优化装置，其特征在于，释放单元之后包括：上报单元，用于上报已转入空闲状态的枪所有实时状态参数组到后台。
10.根据权利要求6所述的充电桩功率自动优化装置，其特征在于，上报单元之后还包括：
第二判断单元，用于判断资源池是否为空；优先分配单元，用于如果否，分配1单元资源给需求未匹配且最高优先级的枪。
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