一种智能充电方法、充电设备及计算机存储介质与流程

【】本发明涉及充电，尤其涉及一种智能充电方法、充电设备及计算机存储介质。

背景技术

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背景技术：

1、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。

2、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

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技术实现要素：

1、本发明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。

2、为解决上述技术问题，本发明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：

3、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；

4、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；

5、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；

6、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；

7、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。

8、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：

9、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；

10、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。

11、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：

12、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；

13、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；

14、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。

15、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：

16、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；

17、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。

18、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：

19、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。

20、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：

21、确定用户快充总费用；

22、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。

23、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：

24、确定场站的充电成本费用；

25、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。

26、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。

27、相应地，本发明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发明第一方面实施例所述的智能充电方法的步骤。

28、相应地，本发明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发明第一方面实施例所述的智能充电方法的步骤。

29、与现有技术相比较，本发明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。

技术特征：

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：

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：

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：

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：

5.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结束充电时间布尔变量的约束条件，包括：

6.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：

7.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：

8.根据权利要求1所述的智能充电方法，其特征在于，所述智能充电方法还包括对功率突变点进行平滑处理。

9.一种充电设备，其特征在于，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如权利要求1至8任一项所述的智能充电方法的步骤。

10.一种计算机存储介质，其特征在于，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如权利要求1至8任一项所述的智能充电方法的步骤。

技术总结
本发明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。

技术研发人员：梁丽娜,张裕钦,袁岳锋
受保护的技术使用者：深圳市道通合创数字能源有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16