一种充电桩分配方法及其相关设备组成比例

本申请公开了一种充电桩分配方法及其相关设备，该方法包括：在获取到至少一个目标车辆的当前状态数据和至少一个目标充电桩的当前充电数据之后，先将至少一个目标车辆的当前状态数据和至少一个目标充电桩的当前充电数据输入到强化学习模型，得到该强化学习模型输出的充电桩分配结果，以使该充电桩分配结果能够表示至少一个目标车辆与至少一个目标充电桩之间的匹配关系；再获取该至少一个目标车辆的充电反馈结果，并根据该至少一个目标车辆的充电反馈结果，更新该强化学习模型，并返回执行该获取至少一个目标车辆的当前状态数据和至少一个目标充电桩的当前充电数据以及后续步骤，直至达到预设停止条件。如此能够有效地提高充电桩分配合理性。提高充电桩分配合理性。提高充电桩分配合理性。

【技术实现步骤摘要】
一种充电桩分配方法及其相关设备


[0001]本申请涉及数据处理
，尤其涉及一种充电桩分配方法及其相关设备。

技术介绍

[0002]随着电动车辆的普及，电动车辆成为人们出行时的常用交通方式。其中，因电动车辆的电量有限，使得人们在电动车辆的使用过程中需要借助充电桩对该电动车辆进行充电。
[0003]在一些情况下，因充电桩是有限的，使得当大量电动车辆均需要利用充电桩进行充电时，易因充电桩分配不均匀，导致一些充电桩的排队车辆很多但是另一些充电桩几乎处于空闲状态，从而导致一些电动车辆的充电排队时长较长以及一些充电桩使用率较低。可见，如何对充电桩进行合理分配成为一项亟待解决的技术问题。

技术实现思路

[0004]为了解决现有技术中存在的以上技术问题，本申请提供一种充电桩分配方法及其相关设备，能够提高充电桩分配合理性，提高车辆的充电效率。
[0005]为了实现上述目的，本申请实施例提供的技术方案如下：
[0006]本申请实施例提供一种充电桩分配方法，所述方法包括：
[0007]获取至少一个目标车辆的当前状态数据和至少一个目标充电桩的当前充电数据；
[0008]将所述至少一个目标车辆的当前状态数据和至少一个目标充电桩的当前充电数据输入到强化学习模型，得到该强化学习模型输出的充电桩分配结果；其中，所述充电桩分配结果用于记录所述至少一个目标车辆与所述至少一个目标充电桩之间的匹配关系；
[0009]获取所述至少一个目标车辆的充电反馈结果；
[0010]根据所述至少一个目标车辆的充电反馈结果，更新所述强化学习模型，并继续执行所述获取至少一个目标车辆的当前状态数据和至少一个目标充电桩的当前充电数据以及后续步骤，直至达到预设停止条件。
[0011]在一种可能的实施方式下，所述根据所述至少一个目标车辆的充电反馈结果，更新所述强化学习模型，包括：
[0012]根据所述至少一个目标车辆的充电反馈结果，确定所述充电桩分配结果的奖惩结果；
[0013]根据所述充电桩分配结果的奖惩结果，更新所述强化学习模型。
[0014]在一种可能的实施方式下，若所述充电反馈结果包括充电等待时长和充电结果，则所述根据所述至少一个目标车辆的充电反馈结果，确定所述充电桩分配结果的奖惩结果，包括：
[0015]根据所述至少一个目标车辆的充电等待时长，确定第一奖励参数；
[0016]根据所述至少一个目标车辆的充电结果，确定至少一个已充电车辆和第二奖励参数；
[0017]根据所述至少一个已充电车辆的充电等待时长和所述至少一个已充电车辆的充电概率，确定第三奖励参数；
[0018]将所述第一奖励参数、所述第二奖励参数和所述第三奖励参数进行加权求和，得到所述充电桩分配结果的奖惩结果。
[0019]在一种可能的实施方式下，所述当前状态数据包括：当前工况、当前位置、当前剩余电量、当前充电次数、当前充电所需时长、当前行驶里程和当前行驶速度中的至少一个；和/或，所述当前充电数据包括当前排队车辆数量、当前排队车辆的充电总时长、当前供电效率和当前充电等候时长。
[0020]在一种可能的实施方式下，所述方法还包括：
[0021]获取所述至少一个目标车辆的充电参数；
[0022]所述将所述至少一个目标车辆的当前状态数据和至少一个目标充电桩的当前充电数据输入到强化学习模型，得到该强化学习模型输出的充电桩分配结果，包括：
[0023]将所述至少一个目标车辆的当前状态数据、所述至少一个目标车辆的充电参数和至少一个目标充电桩的当前充电数据输入到强化学习模型，得到该强化学习模型输出的充电桩分配结果。
[0024]在一种可能的实施方式下，所述方法还包括：
[0025]获取所述至少一个目标充电桩的供电参数；
[0026]所述将所述至少一个目标车辆的当前状态数据和至少一个目标充电桩的当前充电数据输入到强化学习模型，得到该强化学习模型输出的充电桩分配结果，包括：
[0027]将所述至少一个目标车辆的当前状态数据、至少一个目标充电桩的当前充电数据和所述至少一个目标充电桩的供电参数输入到强化学习模型，得到该强化学习模型输出的充电桩分配结果。
[0028]在一种可能的实施方式下，所述供电参数包括车辆充电等待时长、供电空闲时段和供电繁忙时段中的至少一个。
[0029]在一种可能的实施方式下，所述将所述至少一个目标车辆的当前状态数据和至少一个目标充电桩的当前充电数据输入到强化学习模型，得到所述强化学习模型输出的充电桩分配结果，包括：
[0030]将所述至少一个目标车辆的当前状态数据、所述至少一个目标车辆的历史状态数据、至少一个目标充电桩的当前充电数据和所述至少一个目标充电桩的历史充电数据输入到强化学习模型，得到所述强化学习模型输出的充电桩分配结果。
[0031]在一种可能的实施方式下，当目标区域包括所述至少一个目标车辆和所述至少一个目标充电桩时，所述预设停止条件为所述目标区域内在预设时间段内未出现触发充电请求的目标车辆；或者，所述预设停止条件为所述目标区域内触发充电请求的目标车辆的个数低于第一阈值。
[0032]本申请实施例还提供了一种充电桩分配装置，所述装置包括：
[0033]第一获取单元，用于获取至少一个目标车辆的当前状态数据和至少一个目标充电桩的当前充电数据；
[0034]分配确定单元，用于将所述至少一个目标车辆的当前状态数据和至少一个目标充电桩的当前充电数据输入到强化学习模型，得到该强化学习模型输出的充电桩分配结果；
其中，所述充电桩分配结果用于记录所述至少一个目标车辆与所述至少一个目标充电桩之间的匹配关系；
[0035]第二获取单元，用于获取所述至少一个目标车辆的充电反馈结果；
[0036]模型更新单元，用于根据所述至少一个目标车辆的充电反馈结果，更新所述强化学习模型，并返回所述第一获取单元继续执行所述获取至少一个目标车辆的当前状态数据和至少一个目标充电桩的当前充电数据，直至达到预设停止条件。
[0037]本申请实施例还提供了一种设备，所述设备包括处理器以及存储器：
[0038]所述存储器用于存储计算机程序；
[0039]所述处理器用于根据所述计算机程序执行本申请实施例提供的充电桩分配方法的任一实施方式。
[0040]本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序用于执行本申请实施例提供的充电桩分配方法的任一实施方式。
[0041]与现有技术相比，本申请实施例至少具有以下优点：
[0042]本申请实施例提供的充电桩分配方法中，在获取到至少一个目标车辆的当前状态数据和至少一个目标充电桩的当前充电数据之后，先将至少一个目标车辆的当前状态数据和至少一个目标充电桩的当前充电数据输入到强化学习模型，得到该强化学习模型输出的充电桩分配结果，以使该充电桩分配结果能够表示至少一个本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种充电桩分配方法，其特征在于，所述方法包括：获取至少一个目标车辆的当前状态数据和至少一个目标充电桩的当前充电数据；将所述至少一个目标车辆的当前状态数据和至少一个目标充电桩的当前充电数据输入到强化学习模型，得到所述强化学习模型输出的充电桩分配结果；其中，所述充电桩分配结果用于记录所述至少一个目标车辆与所述至少一个目标充电桩之间的匹配关系；获取所述至少一个目标车辆的充电反馈结果；根据所述至少一个目标车辆的充电反馈结果，更新所述强化学习模型，并继续执行所述获取至少一个目标车辆的当前状态数据和至少一个目标充电桩的当前充电数据以及后续步骤，直至达到预设停止条件。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述至少一个目标车辆的充电反馈结果，更新所述强化学习模型，包括：根据所述至少一个目标车辆的充电反馈结果，确定所述充电桩分配结果的奖惩结果；根据所述充电桩分配结果的奖惩结果，更新所述强化学习模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，若所述充电反馈结果包括充电等待时长和充电结果，则所述根据所述至少一个目标车辆的充电反馈结果，确定所述充电桩分配结果的奖惩结果，包括：根据所述至少一个目标车辆的充电等待时长，确定第一奖励参数；根据所述至少一个目标车辆的充电结果，确定至少一个已充电车辆和第二奖励参数；根据所述至少一个已充电车辆的充电等待时长和所述至少一个已充电车辆的充电概率，确定第三奖励参数；将所述第一奖励参数、所述第二奖励参数和所述第三奖励参数进行加权求和，得到所述充电桩分配结果的奖惩结果。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当前状态数据包括：当前工况、当前位置、当前剩余电量、当前充电次数、当前充电所需时长、当前行驶里程和当前行驶速度中的至少一个；和/或，所述当前充电数据包括当前排队车辆数量、当前排队车辆的充电总时长、当前供电效率和当前充电等候时长。5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述至少一个目标车辆的充电参数；所述将所述至少一个目标车辆的当前状态数据和至少一个目标充电桩的当前充电数据输入到强化学习模型，得到所述强化学习模型输出的充电桩分配结果，包括：将所述至少一个目标车辆的当前状态数据、所述至少一个目标车辆的充电参数和至少一个目标充电桩的当前充电数据输入到强化学习模型，得到所述强化学习模型输出的充电桩分配结果。6.根据权利要求1至...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘美亿，
申请(专利权)人：东软睿驰汽车技术沈阳有限公司，
类型：发明
国别省市：