CN116853063A - 充电桩电力动态监测方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及充电监控的技术领域，尤其是涉及一种充电桩电力动态监测方法、装置、计算机设备及存储介质，充电桩电力动态监测方法包括：实时监测家电用电总功率，根据所述家电用电总功率计算家电用电峰值；获取用电功率总额度，根据所述家电用电峰值和所述用电功率总额度计算得到充电桩可用最大功率；当获取到充电桩启动消息，将所述充电桩可用最大功率进行解调，得到充电桩工作电流信号；根据所述充电桩工作电流信号响应所述充电桩启动消息。本申请具有提升用户使用家用充电桩进行充电时用电的稳定性的效果。

Description

充电桩电力动态监测方法、装置、计算机设备及存储介质

技术领域

本发明涉及充电监控的技术领域，尤其是涉及一种充电桩电力动态监测方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

目前，随着新能源汽车的不断普及，在节能环保以及节省用车的费用上的优势，用户越来越愿意选择购买以及使用新能源汽车去代替传统的燃油车。为了提升新能源汽车充电的便利性，充电桩的搭建也在不断完善，在用户家中也会安装有私人的充电桩，对新能源车辆进行充电。

而随着充电桩越建越多，对电力的需求会越来越大，则容易出现电压过载。例如一个住宅小区里面，一户住在单元可能就总共有10000瓦的额度，在加了一个7000瓦的充电桩后，就意味着家用电器就不能超过3000瓦。当家用电器超过3000瓦的时候，如果使用充电桩，则会出现跳闸的情况，因此，还有改善空间。

发明内容

为了提升用户使用家用充电桩进行充电时用电的稳定性，本申请提供一种充电桩电力动态监测方法、装置、计算机设备及存储介质。

本申请的上述发明目的一是通过以下技术方案得以实现的：

一种充电桩电力动态监测方法，所述充电桩电力动态监测方法包括：

实时监测家电用电总功率，根据所述家电用电总功率计算家电用电峰值；

获取用电功率总额度，根据所述家电用电峰值和所述用电功率总额度计算得到充电桩可用最大功率；

当获取到充电桩启动消息，将所述充电桩可用最大功率进行解调，得到充电桩工作电流信号；

根据所述充电桩工作电流信号响应所述充电桩启动消息。

通过采用上述技术方案，在通过家用的充电桩对车辆进行充电前，通过监测家用电器的实用情况，得到该家电用电总功率，并计算出该家电用电峰值，从而能够根据用电功率总额度计算得到家用的充电桩可用最大功率，在获取到充电桩启动消息时，即用户开始使用充电桩进行充电时，可以根据该充电组昂可用最大功率进行工作，从而起到了动态负载平衡的作用，减少了充电过载的情况发生；同时，通过生成该充电桩可用最大功率，并发送至充电桩的控制终端，对该充电桩可用最大功率进行解调，得到该充电桩工作信号，从而能够通过电力载波的方式实现在对充电桩充电进行动态负载平衡的同时，通过无线传输的方式，减少线缆布线，从而减少了线缆传输是信息失真的情况。

本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述实时监测家电用电总功率，根据所述家电用电总功率计算家电用电峰值，具体包括：

获取用户居家情况，从所述用户居家情况中获取当前时间数据和车辆停靠数据；

将所述当前时间数据和所述车辆停靠数据输入至预设的家电用电预测模型中，得到家电使用预测结果；

根据所述家电使用预测结果和所述家电用电总功率计算所述家电用电峰值。

通过采用上述技术方案，通过获取当前时间数据和车辆停靠数据，并将该数据输入至预设的家电用电预测模型中，从而能够根据用户是否将车辆停放在家用充电柱对应的停车位处，判断出家中当前居住的人员以及人员数量，进而根据当前的时间判断出未来一段时间内用户的用电情况，即家电使用预测结果，从而使得计算出的家电用电峰值更加可靠，减少后续用户使用充电桩进行充电的同时，开启大功率家电导致跳闸的风险。

本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：，在所述将所述当前时间数据和所述车辆停靠数据输入至预设的家电用电预测模型中，得到家电使用预测结果之前，所述充电桩电力动态监测方法包括：

获取各个时段对应的历史家用电量数据，以及每个所述历史家用电量数据对应的车辆停放数据；

将每个时段的所述历史家用电量数据和对应的所述车辆停放数据进行关联后，得到模型训练集；

按照时段的顺序，将所述模型训练集对初始模型进行训练，得到所述家电用电预测模型。

通过采用上述技术方案，通过历史数据对初始模型进行训练，能够根据每个时段用户是否将车辆停放在停车位上与家电使用的情况进行训练，从而得到该家电用电预测模型，进而能够在实际使用时，根据用户的当前情况预测出未来一段时间内使用家电的情况。

本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述获取用电功率总额度，根据所述家电用电峰值和所述用电功率总额度计算得到充电桩可用最大功率，具体包括：

获取未使用家电标识以及每个所述未使用家电标识对应的家电运行功率；

将所述未使用家电标识输入至所述家电用电预测模型中，得到家电使用概率，根据所述家电使用概率和所述家电运行功率计算功率预留阈值；

根据所述功率预留阈值、所述家电用电峰值和所述用电功率总额度计算得到充电桩可用最大功率。

通过采用上述技术方案，通过计算出功率预留阈值，能够减少充电桩在根据充电桩可用最大功率对新能源车辆进行充电时，若出现用户开始运行大功率家电时，出现过载跳闸的情况出现，同时，通过将未使用家电标识和家电用电预测模型，能够计算出每个当前未使用的家电后续被使用的概率，进而提升了计算得到功率预留阈值的准确性。

本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述根据所述充电桩工作电流信号响应所述充电桩启动消息，具体包括：

当获取到所述未使用家电标识对应的家电运行消息时，从所述家电运行消息中获取新运行家电标识和所述新运行家电标识对应的所述家电运行功率，作为待计算运行功率；

根据所述待计算运行功率重新计算所述充电桩电流信号。

通过采用上述技术方案，通过重新计算该待计算运行功率，能够根据用户当前使用家电的情况，动态调整该充电桩电流信号，从而进一步提升了用户在使用充电柱时，整体用电的稳定性。

本申请的上述发明目的二是通过以下技术方案得以实现的：

一种充电桩电力动态监测装置，所述充电桩电力动态监测装置包括：

峰值计算模块，用于实时监测家电用电总功率，根据所述家电用电总功率计算家电用电峰值；

功率计算模块，用于获取用电功率总额度，根据所述家电用电峰值和所述用电功率总额度计算得到充电桩可用最大功率；

数据解调模块，用于当获取到充电桩启动消息，将所述充电桩可用最大功率进行解调，得到充电桩工作电流信号；

充电响应模块，用于根据所述充电桩工作电流信号响应所述充电桩启动消息。

通过采用上述技术方案，在通过家用的充电桩对车辆进行充电前，通过监测家用电器的实用情况，得到该家电用电总功率，并计算出该家电用电峰值，从而能够根据用电功率总额度计算得到家用的充电桩可用最大功率，在获取到充电桩启动消息时，即用户开始使用充电桩进行充电时，可以根据该充电组昂可用最大功率进行工作，从而起到了动态负载平衡的作用，减少了充电过载的情况发生；同时，通过生成该充电桩可用最大功率，并发送至充电桩的控制终端，对该充电桩可用最大功率进行解调，得到该充电桩工作信号，从而能够通过电力载波的方式实现在对充电桩充电进行动态负载平衡的同时，通过无线传输的方式，减少线缆布线，从而减少了线缆传输是信息失真的情况。

本申请的上述目的三是通过以下技术方案得以实现的：

一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述充电桩电力动态监测方法的步骤。

本申请的上述目的四是通过以下技术方案得以实现的：

一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述充电桩电力动态监测方法的步骤。

综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：

1、在通过家用的充电桩对车辆进行充电前，通过监测家用电器的实用情况，得到该家电用电总功率，并计算出该家电用电峰值，从而能够根据用电功率总额度计算得到家用的充电桩可用最大功率，在获取到充电桩启动消息时，即用户开始使用充电桩进行充电时，可以根据该充电组昂可用最大功率进行工作，从而起到了动态负载平衡的作用，减少了充电过载的情况发生；

2、通过生成该充电桩可用最大功率，并发送至充电桩的控制终端，对该充电桩可用最大功率进行解调，得到该充电桩工作信号，从而能够通过电力载波的方式实现在对充电桩充电进行动态负载平衡的同时，通过无线传输的方式，减少线缆布线，从而减少了线缆传输是信息失真的情况；

3、通过获取当前时间数据和车辆停靠数据，并将该数据输入至预设的家电用电预测模型中，从而能够根据用户是否将车辆停放在家用充电柱对应的停车位处，判断出家中当前居住的人员以及人员数量，进而根据当前的时间判断出未来一段时间内用户的用电情况，即家电使用预测结果，从而使得计算出的家电用电峰值更加可靠，减少后续用户使用充电桩进行充电的同时，开启大功率家电导致跳闸的风险；

4、通过计算出功率预留阈值，能够减少充电桩在根据充电桩可用最大功率对新能源车辆进行充电时，若出现用户开始运行大功率家电时，出现过载跳闸的情况出现，同时，通过将未使用家电标识和家电用电预测模型，能够计算出每个当前未使用的家电后续被使用的概率，进而提升了计算得到功率预留阈值的准确性。

附图说明

图1是本申请一实施例中充电桩电力动态监测方法的一流程图；

图2是本申请一实施例中充电桩电力动态监测中方法步骤S10的实现流程图；

图3是本申请一实施例中充电桩电力动态监测中方法的另一实现流程图；

图4是本申请一实施例中充电桩电力动态监测中方法步骤S20的实现流程图；

图5是本申请一实施例中充电桩电力动态监测中方法步骤S40的实现流程图；

图6是本申请一实施例中充电桩电力动态监测装置的一原理框图；

图7是本申请一实施例中的设备示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本申请作进一步详细说明。

在一实施例中，如图1所示，本申请公开了一种充电桩电力动态监测方法，具体包括如下步骤：

S10：实时监测家电用电总功率，根据家电用电总功率计算家电用电峰值。

在本实施例中，家电用电总功率是指当前住宅中，所有正在运行的家电的功率之和。家电用电峰值是指预测得到用户在未来一段时间内用电的总功率的高峰值。

具体地，通过在电力入户的接入端安装有互感器，用于实时监测住宅单元内的用电情况，进而统计得到该家电用电总功率，同时，在充电桩和互感器通过网络进行无线连接，将互感器实时检测到的家电用电总功率通过无线网络发送至充电桩的控制终端，由充电桩控制终端进行下一步的计算和处理。

进一步地，根据该住户对于电器使用的习惯以及该家电用电总功率，预测出该住户中的用户在未来一段时间内使用家电情况，根据预测的结果，计算出该家电用电峰值。

S20：获取用电功率总额度，根据家电用电峰值和用电功率总额度计算得到充电桩可用最大功率。

在本实施例中，用电功率总额度是指该住户能够承载的用电的最大功率。充电桩可用最大功率是指在住户正常使用家电的情况下使用充电桩进行充电时，该充电桩可用的最大输出功率。

具体地，根据该住户所在的住宅楼对电力设施安装的情况，获取该用电功率总额度，例如10kw的总额度，即当该住户的使用电器的总功率达到甚至超过该用电功率总额度时，则会出现电压过载，而导致跳闸。

因此，为了减少因使用充电柱对新能源车辆进行充电时，充电桩的工作功率过大而导致出现电压过载的情况发生，因此，通过将用电功率总额度减去计算得到的家电用电峰值，得到该充电桩可用最大功率。

S30：当获取到充电桩启动消息，将充电桩可用最大功率进行解调，得到充电桩工作电流信号。

在本实施例中，充电桩启动消息是指用户使用该充电桩对车辆进行充电时触发的消息。充电桩工作电流信号是指充电桩在进行充电时，最大的输出电流。

具体地，在用户将充电桩的充电插头与车辆进行连接，并在充电桩上触发对应的开始充电的消息后，得到该充电桩启动消息。

进一步地，对充电桩可用最大功率进行解调，得到用于限制充电桩充电进行充电时的最大输出电流，作为该充电桩工作电流信号。

S40：根据充电桩工作电流信号响应充电桩启动消息。

具体地，在解调得到充电桩工作电流信号后，响应该充电桩启动消息，控制充电桩根据该充电桩工作电流对车辆进行充电。

在本实施例中，在通过家用的充电桩对车辆进行充电前，通过监测家用电器的实用情况，得到该家电用电总功率，并计算出该家电用电峰值，从而能够根据用电功率总额度计算得到家用的充电桩可用最大功率，在获取到充电桩启动消息时，即用户开始使用充电桩进行充电时，可以根据该充电组昂可用最大功率进行工作，从而起到了动态负载平衡的作用，减少了充电过载的情况发生；同时，通过生成该充电桩可用最大功率，并发送至充电桩的控制终端，对该充电桩可用最大功率进行解调，得到该充电桩工作信号，从而能够通过电力载波的方式实现在对充电桩充电进行动态负载平衡的同时，通过无线传输的方式，减少线缆布线，从而减少了线缆传输是信息失真的情况。

在一实施例中，如图2所示，在步骤S10中，即实时监测家电用电总功率，根据家电用电总功率计算家电用电峰值，具体包括：

S11：获取用户居家情况，从用户居家情况中获取当前时间数据和车辆停靠数据。

在本实施例中，用户居家情况是指住宅内的用户当前的人数以及人员情况的数据。车辆停靠数据是指用户安装有充电桩的停车位是否有车辆停放的数据。

具体地，由于本实施例的应用场景是在于用户在停车位处安装有私人的充电桩，那么可理解的，该停车位为该用户的私人停车位，因此，可以通过在该停车位处安装有对应的监控装置，例如在充电桩处安装有对应的摄像装置，用于获取该车辆停靠数据。

进一步地，将当前时间数据，以及当前时间对应的车辆停靠数据作为该用户居家情况。

S12：将当前时间数据和车辆停靠数据输入至预设的家电用电预测模型中，得到家电使用预测结果。

在本实施例中，家电用电预测模型是指用于预测该住户未来一段时间内使用家用电器的情况的模型。家电使用预测结果是指预测得到该住户未来一段时间内使用家用电器的结果。

具体地，将该当前时间数据和车辆停靠数据输入至该家电用电预测模型中，根据该车辆停靠数据和当前时间数据预测出当前住户内的人员，以及根据当前的人员情况和当前时间，预测出未来一段时间内家电使用的情况，作为家电使用预测结果，其中，该未来一段时间的时长可以根据历史对车辆进行充电的平均时长进行设置。例如，车辆停靠数据为车辆已经停放在对应的停车位中，则住户内的人员至少包括车主，以及其他用户，并结合当前时间数据，例如8月7日的晚上9：00，则可以预测得到住户未来一段时间内，可能会开启卧室的空调，并关闭当前正在使用的部分电器，例如电视机，则可以预测出未来一段时间内关闭以及开启的家用电器的种类，作为家电使用预测结果。

S13：根据家电使用预测结果和家电用电总功率计算家电用电峰值。

具体地，根据预测得到未来一段时间内可能开启或者关闭的电器的种类，以及每个种类的电器的运行功率，并结合当前的家电用电总功率，计算得到家电用电峰值。

在一实施例中，如图3所示，在步骤S12之前，充电桩电力动态监测方法包括：

S101：获取各个时段对应的历史家用电量数据，以及每个历史家用电量数据对应的车辆停放数据。

具体地， 通过在每一次实时监测家电用电的总功率的同时，获取相同时间段内的车辆停放数据。

S102：将每个时段的历史家用电量数据和对应的车辆停放数据进行关联后，得到模型训练集。

具体地，按照每一个小时划分对应的时段，获取每一天各个时段内的历史家用电量数据以及该时段的车辆停放数据。在将每一天的每一个时段的历史家用电量数据与车辆停放数据进行关联后，得到该模型训练集。

S103：按照时段的顺序，将模型训练集对初始模型进行训练，得到家电用电预测模型。

具体地，按照时间顺序，对时段以及对应的关联数据进行排序后，将该模型训练集中的数据对初始模型进行训练，从而得到该家电用电预测模型。

在一实施例中，如图4所示，在步骤S20中，即获取用电功率总额度，根据家电用电峰值和用电功率总额度计算得到充电桩可用最大功率，具体包括：

S21：获取未使用家电标识以及每个未使用家电标识对应的家电运行功率。

具体地，根据该住户所使用的家电的种类，设置对应的家电的标识。进一步地，从家电用电总功率中获取正在运行的家电的标识，从而筛选得到未启动的家电的标识，作为该未使用家电标识。

进一步地，获取每一个未使用家电标识对应的家电在运行时的工作功率，作为该家电运行功率。

S22：将未使用家电标识输入至家电用电预测模型中，得到家电使用概率，根据家电使用概率和家电运行功率计算功率预留阈值。

在本实施例中，功率预留阈值是指用于减少用户在使用充电桩进行充电时，开启充电前未启动的家电后导致电压过载的情况发生而设置的阈值。

具体地，将未使用家电标识输入至该家电用电预测模型中，根据当前在住户中的用户数量，预测得到每一个未使用的家电在未来一段时间内被使用的概率，得到家电使用概率。

进一步地，筛选家电使用概率超过预设值的未使用家电标识，作为预测家电标识，并获取预测家电标识对应的家电运行功率，通过预测家电标识的家电运行功率，乘以对应的家电使用概率后，加和得到该功率预留阈值。

S23：根据功率预留阈值、家电用电峰值和用电功率总额度计算得到充电桩可用最大功率。

具体地，通过将用电功率总额度减去功率预留阈值以及家电用电峰值后，得到该充电桩可用最大功率。

在一实施例中，如图5所示，在步骤S40中，即根据充电桩工作电流信号响应充电桩启动消息，具体包括：

S41：当获取到未使用家电标识对应的家电运行消息时，从家电运行消息中获取新运行家电标识和新运行家电标识对应的家电运行功率，作为待计算运行功率。

具体地，在充电桩根据该充电桩工作电流信号响应了充电桩启动消息时，当用户启动未使用家电标识对应的家电后，触发该家电运行消息，并将启动的家电的标识作为新运行家电标识，并将该新运行家电标识对应的家电运行功率，作为该待计算运行功率。

S42：根据待计算运行功率重新计算充电桩电流信号。

具体地，将该待计算运行功率以及在获取到家电运行消息前的家电用电总功率求和，作为新的家电用电总功率，采用步骤S21-S23计算该充电桩可用最大功率的方式，重新计算该充电桩最大功率，进而重新计算该充电桩电流信号。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

在一实施例中，提供一种充电桩电力动态监测装置，该充电桩电力动态监测装置与上述实施例中充电桩电力动态监测方法一一对应。如图6所示，该充电桩电力动态监测装置包括峰值计算模块、功率计算模块、数据解调模块和充电响应模块。各功能模块详细说明如下：

峰值计算模块，用于实时监测家电用电总功率，根据家电用电总功率计算家电用电峰值；

功率计算模块，用于获取用电功率总额度，根据家电用电峰值和用电功率总额度计算得到充电桩可用最大功率；

数据解调模块，用于当获取到充电桩启动消息，将充电桩可用最大功率进行解调，得到充电桩工作电流信号；

充电响应模块，用于根据充电桩工作电流信号响应充电桩启动消息。

可选的，峰值计算模块包括：

情况数据获取子模块，用于获取用户居家情况，从用户居家情况中获取当前时间数据和车辆停靠数据；

模型预测子模块，用于将当前时间数据和车辆停靠数据输入至预设的家电用电预测模型中，得到家电使用预测结果；

峰值计算子模块，用于根据家电使用预测结果和家电用电总功率计算家电用电峰值。

可选的，充电桩电力动态监测装置还包括：

历史数据获取模块，用于获取各个时段对应的历史家用电量数据，以及每个历史家用电量数据对应的车辆停放数据；

训练集获取模块，用于将每个时段的历史家用电量数据和对应的车辆停放数据进行关联后，得到模型训练集；

模型训练模块，用于按照时段的顺序，将模型训练集对初始模型进行训练，得到家电用电预测模型。

可选的，功率计算模块包括：

未使用功率获取子模块，用于获取未使用家电标识以及每个未使用家电标识对应的家电运行功率；

阈值计算子模块，用于将未使用家电标识输入至家电用电预测模型中，得到家电使用概率，根据家电使用概率和家电运行功率计算功率预留阈值；

功率计算子模块，用于根据功率预留阈值、家电用电峰值和用电功率总额度计算得到充电桩可用最大功率。

可选的，充电响应模块包括：

待计算数据计算子模块，用于当获取到未使用家电标识对应的家电运行消息时，从家电运行消息中获取新运行家电标识和新运行家电标识对应的家电运行功率，作为待计算运行功率；

响应更新子模块，用于根据待计算运行功率重新计算充电桩电流信号。

关于充电桩电力动态监测装置的具体限定可以参见上文中对于充电桩电力动态监测方法的限定，在此不再赘述。上述充电桩电力动态监测装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图7所示。该计算机设备包括通过***总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作***、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作***和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种充电桩电力动态监测方法。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

实时监测家电用电总功率，根据家电用电总功率计算家电用电峰值；

获取用电功率总额度，根据家电用电峰值和用电功率总额度计算得到充电桩可用最大功率；

当获取到充电桩启动消息，将充电桩可用最大功率进行解调，得到充电桩工作电流信号；

根据充电桩工作电流信号响应充电桩启动消息。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

实时监测家电用电总功率，根据家电用电总功率计算家电用电峰值；

获取用电功率总额度，根据家电用电峰值和用电功率总额度计算得到充电桩可用最大功率；

当获取到充电桩启动消息，将充电桩可用最大功率进行解调，得到充电桩工作电流信号；

根据充电桩工作电流信号响应充电桩启动消息。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双数据率SDRAM（DDRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink） DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。

以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种充电桩电力动态监测方法，其特征在于，所述充电桩电力动态监测方法包括：

实时监测家电用电总功率，根据所述家电用电总功率计算家电用电峰值；

获取用电功率总额度，根据所述家电用电峰值和所述用电功率总额度计算得到充电桩可用最大功率；

当获取到充电桩启动消息，将所述充电桩可用最大功率进行解调，得到充电桩工作电流信号；

根据所述充电桩工作电流信号响应所述充电桩启动消息。

2.根据权利要求1所述的充电桩电力动态监测方法，其特征在于，所述实时监测家电用电总功率，根据所述家电用电总功率计算家电用电峰值，具体包括：

获取用户居家情况，从所述用户居家情况中获取当前时间数据和车辆停靠数据；

将所述当前时间数据和所述车辆停靠数据输入至预设的家电用电预测模型中，得到家电使用预测结果；

根据所述家电使用预测结果和所述家电用电总功率计算所述家电用电峰值。

3.根据权利要求2所述的充电桩电力动态监测方法，其特征在于，在所述将所述当前时间数据和所述车辆停靠数据输入至预设的家电用电预测模型中，得到家电使用预测结果之前，所述充电桩电力动态监测方法包括：

获取各个时段对应的历史家用电量数据，以及每个所述历史家用电量数据对应的车辆停放数据；

将每个时段的所述历史家用电量数据和对应的所述车辆停放数据进行关联后，得到模型训练集；

按照时段的顺序，将所述模型训练集对初始模型进行训练，得到所述家电用电预测模型。

4.根据权利要求2所述的充电桩电力动态监测方法，其特征在于，所述获取用电功率总额度，根据所述家电用电峰值和所述用电功率总额度计算得到充电桩可用最大功率，具体包括：

获取未使用家电标识以及每个所述未使用家电标识对应的家电运行功率；

将所述未使用家电标识输入至所述家电用电预测模型中，得到家电使用概率，根据所述家电使用概率和所述家电运行功率计算功率预留阈值；

根据所述功率预留阈值、所述家电用电峰值和所述用电功率总额度计算得到充电桩可用最大功率。

5.根据权利要求4所述的充电桩电力动态监测方法，其特征在于，所述根据所述充电桩工作电流信号响应所述充电桩启动消息，具体包括：

当获取到所述未使用家电标识对应的家电运行消息时，从所述家电运行消息中获取新运行家电标识和所述新运行家电标识对应的所述家电运行功率，作为待计算运行功率；

根据所述待计算运行功率重新计算所述充电桩电流信号。

6.一种充电桩电力动态监测装置，其特征在于，所述充电桩电力动态监测装置包括：

峰值计算模块，用于实时监测家电用电总功率，根据所述家电用电总功率计算家电用电峰值；

功率计算模块，用于获取用电功率总额度，根据所述家电用电峰值和所述用电功率总额度计算得到充电桩可用最大功率；

数据解调模块，用于当获取到充电桩启动消息，将所述充电桩可用最大功率进行解调，得到充电桩工作电流信号；

充电响应模块，用于根据所述充电桩工作电流信号响应所述充电桩启动消息。

7.根据权利要求6所述的充电桩电力动态监测装置，其特征在于，所述峰值计算模块包括：

情况数据获取子模块，用于获取用户居家情况，从所述用户居家情况中获取当前时间数据和车辆停靠数据；

模型预测子模块，用于将所述当前时间数据和所述车辆停靠数据输入至预设的家电用电预测模型中，得到家电使用预测结果；

峰值计算子模块，用于根据所述家电使用预测结果和所述家电用电总功率计算所述家电用电峰值。

8.根据权利要求7所述的充电桩电力动态监测装置，其特征在于，所述充电桩电力动态监测装置还包括：

历史数据获取模块，用于获取各个时段对应的历史家用电量数据，以及每个所述历史家用电量数据对应的车辆停放数据；

训练集获取模块，用于将每个时段的所述历史家用电量数据和对应的所述车辆停放数据进行关联后，得到模型训练集；

模型训练模块，用于按照时段的顺序，将所述模型训练集对初始模型进行训练，得到所述家电用电预测模型。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述充电桩电力动态监测方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述充电桩电力动态监测方法的步骤。