一种智能充电方法、充电设备及计算机存储介质技术

本发明专利技术公开一种智能充电方法、充电设备及计算机存储介质，涉及充电技术领域。该智能充电方法应用于充电设备，包括：根据在充电起始时间及预估拔枪时间的充电时间构造充电相关的布尔变量；根据该充电相关的布尔变量构造基于预设优化工具的约束条件；根据场站的充电成本费用构造基于预设优化工具的目标函数；根据该约束条件和该目标函数，基于预设优化工具确定该充电相关的布尔变量的最优解；根据该充电相关的布尔变量的最优解，配置下发充电功率。从而在自定义最低充电功率时实现成本最小化的目标，并在多重约束限制条件下，以满足不同用户的充电需求。用户的充电需求。用户的充电需求。

【技术实现步骤摘要】
一种智能充电方法、充电设备及计算机存储介质


[0001]本专利技术涉及充电
，尤其涉及一种智能充电方法、充电设备及计算机存储介质。

技术介绍

[0002]当前，电动汽车技术发展日新月异，充电桩作为电动汽车配套的能源供应设备，如何合理安全使用越来越成为研究人员的关注焦点，充电桩已从传统即插即充的线下维护模式发展到当前线上云平台远程操控模式。
[0003]现有充电桩对于充电成本最小化智能充电算法比较单一，基本是先针对功率进行负载均衡处理，在时间调度上根据用户充电电量及下发的功率计算充电时间片段n，再取充电价格最便宜的n个时间片段执行充电，其它时间片段则不进行充电。但在电动汽车启动充电后，如果车主要求最低充电功率不能为0时，通过上述的算法已无法实现成本最小化的目标。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例旨在提供一种智能充电方法、充电设备及计算机存储介质，旨在解决现有的充电桩充电成本最小化智能充电算法比较单一，在自定义最低充电功率时无法实现成本最小化的目标的问题。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术第一方面实施例提供一种智能充电方法，所述智能充电方法应用于充电设备，所述智能充电方法包括：
[0006]根据在充电起始时间及预估拔枪时间的充电时间构造充电相关的布尔变量；
[0007]根据所述充电相关的布尔变量构造基于预设优化工具的约束条件；
[0008]根据场站的充电成本费用构造基于预设优化工具的目标函数；
[0009]根据所述约束条件和所述目标函数，基于预设优化工具确定所述充电相关的布尔变量的最优解；
[0010]根据所述充电相关的布尔变量的最优解，配置下发充电功率。
[0011]可选地，所述根据在充电起始时间及预估拔枪时间的充电时间构造充电相关的布尔变量，包括：
[0012]在充电起始时间及预估拔枪时间的充电时间内，以预设时间间隔为将充电时间划分为n个时间片段，其中，n为大于等于1的整数；
[0013]在每个时间片段内构造多个充电相关的布尔变量，其中，所述布尔变量包括充电功率布尔变量、充电与否布尔变量、充电量布尔变量和结束充电时间布尔变量。
[0014]可选地，所述根据所述充电相关的布尔变量构造基于预设优化工具的约束条件，包括：
[0015]基于预设优化工具构造在预估拔枪时间前要求达到用户自定义电量的约束条件；
[0016]基于预设优化工具构造结束充电时间布尔变量的约束条件；
[0017]基于预设优化工具构造用户充电总费用不能超过用户快充总费用的约束条件。
[0018]可选地，所述基于预设优化工具构造在预估拔枪时间前要求达到用户自定义电量的约束条件，包括：
[0019]根据所述充电相关的布尔变量确定在预估拔枪时间前要求达到用户自定义电量的约束条件；
[0020]将所述在预估拔枪时间前要求达到用户自定义电量的约束条件转化为基于预设优化工具的约束条件。
[0021]可选地，所述基于预设优化工具构造结束充电时间布尔变量的约束条件，包括：
[0022]当某个时间片段在充电结束的时间片段的范围内时，在所述时间片段内进行充电，否则，在所述时间片段内不进行充电。
[0023]可选地，所述基于预设优化工具构造用户充电总费用不能超过用户快充总费用的约束条件，包括：
[0024]确定用户快充总费用；
[0025]基于预设优化工具构造用户充电总费用不能超过用户快充总费用的约束条件。
[0026]可选地，所述根据场站的充电成本费用构造基于预设优化工具的目标函数，包括：
[0027]确定场站的充电成本费用；
[0028]根据所述场站的充电成本费用构造基于预设优化工具的目标函数。
[0029]可选地，所述智能充电方法还包括：对功率突变点进行平滑处理。
[0030]相应地，本专利技术第二方面实施例提供一种充电设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现本专利技术第一方面实施例所述的智能充电方法的步骤。
[0031]相应地，本专利技术第五方面实施例提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有智能充电方法的程序，所述智能充电方法的程序被处理器执行时实现本专利技术第一方面实施例所述的智能充电方法的步骤。
[0032]与现有技术相比较，本专利技术实施例提供的一种智能充电方法、充电设备及计算机存储介质，该智能充电方法包括：根据在充电起始时间及预估拔枪时间的充电时间构造充电相关的布尔变量；根据该充电相关的布尔变量构造基于预设优化工具的约束条件；根据场站的充电成本费用构造基于预设优化工具的目标函数；根据该约束条件和该目标函数，基于预设优化工具确定该充电相关的布尔变量的最优解；根据该充电相关的布尔变量的最优解，配置下发充电功率。从而站在场站主成本最小化的角度优化充电桩充电成本最小化充电算法，在自定义最低充电功率时实现成本最小化的目标，并在多重约束限制条件下，以满足不同用户的充电需求。从而解决现有的充电桩充电成本最小化智能充电算法比较单一，在自定义最低充电功率时无法实现成本最小化的目标的问题。
【附图说明】
[0033]一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。
[0034]图1是本专利技术提供的一种智能充电方法的流程示意图；
[0035]图2是本专利技术提供的一种智能充电方法中步骤S1的流程示意图；
[0036]图3是本专利技术提供的一种智能充电方法中步骤S2的流程示意图；
[0037]图4是本专利技术提供的一种智能充电方法中步骤S3的流程示意图；
[0038]图5是本专利技术提供的一种智能充电方法的另一流程示意图；
[0039]图6是本专利技术提供的一种充电设备的结构示意图。
【具体实施方式】
[0040]为了便于理解本专利技术，下面结合附图和具体实施例，对本专利技术进行更详细的说明。需要说明的是，当元件被表述“固定于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上、或者其间可以存在一个或多个居中的元件。当一个元件被表述“电连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件、或者其间可以存在一个或多个居中的元件。本说明书所使用的术语“上”、“下”、“内”、“外”、“底部”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术的限制。此外，术语“第一”、“第二”“第三”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0041]除非另有定义，本说明书所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。在本专利技术的说明书中所使用的术语只是本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能充电方法，其特征在于，所述智能充电方法应用于充电设备，所述智能充电方法包括：根据在充电起始时间及预估拔枪时间的充电时间构造充电相关的布尔变量；根据所述充电相关的布尔变量构造基于预设优化工具的约束条件；根据场站的充电成本费用构造基于预设优化工具的目标函数；根据所述约束条件和所述目标函数，基于预设优化工具确定所述充电相关的布尔变量的最优解；根据所述充电相关的布尔变量的最优解，配置下发充电功率。2.根据权利要求1所述的智能充电方法，其特征在于，所述根据在充电起始时间及预估拔枪时间的充电时间构造充电相关的布尔变量，包括：在充电起始时间及预估拔枪时间的充电时间内，以预设时间间隔为将充电时间划分为n个时间片段，其中，n为大于等于1的整数；在每个时间片段内构造多个充电相关的布尔变量，其中，所述布尔变量包括充电功率布尔变量、充电与否布尔变量、充电量布尔变量和结束充电时间布尔变量。3.根据权利要求2所述的智能充电方法，其特征在于，所述根据所述充电相关的布尔变量构造基于预设优化工具的约束条件，包括：基于预设优化工具构造在预估拔枪时间前要求达到用户自定义电量的约束条件；基于预设优化工具构造结束充电时间布尔变量的约束条件；基于预设优化工具构造用户充电总费用不能超过用户快充总费用的约束条件。4.根据权利要求3所述的智能充电方法，其特征在于，所述基于预设优化工具构造在预估拔枪时间前要求达到用户自定义电量的约束条件，包括：根据所述充电相关的布尔变量确定...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁丽娜，张裕钦，袁岳锋，
申请(专利权)人：深圳市道通合创数字能源有限公司，
类型：发明
国别省市：