CN114194060A - 确定充电站的方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种确定充电站的方法及装置。其中，该方法包括：获取电动汽车当前时刻的电池荷电状态；判断电池荷电状态是否小于预设临界值；在判断结果指示电池荷电状态小于预设临界值的情况下，根据电池荷电状态与电动汽车的单位平均能耗，确定电池汽车的可行驶距离；基于可行驶距离确定预设范围内的充电站，基于目标条件对预设范围内的充电站进行筛选得到目标充电站。本申请解决了由于相关技术中缺乏有效的充电管理触发机制造成的车辆存在较大安全隐患、充电费用较多以及充电站资源得不到有效利用的技术问题。

Description

确定充电站的方法及装置
技术领域
本申请涉及充电领域，具体而言，涉及一种确定充电站的方法及装置。
背景技术
能源互联网和新能源技术的不断发展使电网中的能源形式逐步趋近多样化。分布式能源分担了电网的供电压力，降低了环境污染速度，但同时而增加了电力系统的不稳定性。随着电动汽车充电需求的增加，规模化电动汽车接入电网充电也将对配电网的稳定性、可靠性、电能质量等方面产生了不可忽视的影响。因此，需要研究新的电动汽车的充电控制模式和交易模式，对规模化电动汽车接入电网进行有序控制，引导用户科学合理进行充电，从而降低电动汽车车主充电费用、减小负荷峰谷差、平抑负荷波动、提高电网运行经济性、可靠性及安全性、改善配电网电能质量等，以实现电动汽车充电负荷与电网良性安全互动。
而相关技术中，电动汽车缺乏有效的充电的管理触发机制，往往只能依靠人工的方式判断电动汽车是否电量充足，并手动搜索充电站，这给车辆在行驶过程中带来较大的安全隐患，且给用户带来较大的不便利性，影响用户驾驶与正常行程，并且搜索到的充电站可能需要耗用更多的充电费用，而且用户这种随机查找的行为，可能使得充电站的资源得不到有效利用，且容易导致大量电动车同时涌入同一充电站。
针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本申请实施例提供了一种确定充电站的方法及装置，以至少解决由于相关技术中缺乏有效的充电管理触发机制造成的车辆存在较大安全隐患、充电费用较多以及充电站资源得不到有效利用的技术问题。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种确定充电站的方法，包括：获取电动汽车当前时刻的电池荷电状态；判断电池荷电状态是否小于预设临界值；在判断结果指示电池荷电状态小于预设临界值的情况下，根据电池荷电状态与电动汽车的单位平均能耗，确定电池汽车的可行驶距离；基于可行驶距离确定预设范围内的充电站，基于目标条件对预设范围内的充电站进行筛选得到目标充电站。
可选地，基于可行驶距离确定预设范围内的充电站，基于目标条件对预设范围内的充电站进行筛选得到目标充电站，包括：获取充电站与电动汽车的距离；将距离小于可行驶距离对应的区域范围确定为预设范围，确定预设范围对应的充电站集合；基于目标条件从充电站集合中选择目标充电站。
可选地，基于目标条件从充电站集合中选择目标充电站，包括：获取充电站集合中每个第一充电站的充电功率；确定在当前时刻每个第一充电站的实时电价；获取电动汽车待充电的目标容量；基于目标容量与充电功率确定电动汽车的待充电时间；根据充电功率、实时电价以及待充电时间确定每个第一充电站的充电费用；以充电费用的最小值为目标条件，从第一充电站筛选出目标充电站。
可选地，确定在当前时刻每个第一充电站的实时电价，包括：获取当前时刻所属的目标时段，其中，目标时段至少包括：用电高峰时段、用电低谷时段；确定目标时段对应的分时电价；确定第一充电站对应的阻塞电价，其中，阻塞电价用于基于目标时段的用电属性引导削峰填谷调整电网阻塞；根据分时电价与阻塞电价得到实时电价。
可选地，确定第一充电站对应的阻塞电价，包括：获取第一充电站的第一负荷水平以及第二负荷水平，其中，第一负荷水平根据第一充电站接入的电动汽车的负荷量以及最优补偿负荷量确定，第二负荷水平根据第一充电站的第一注入功率灵敏度确定；分别确定第一负荷水平、第二负荷书水平对应的第一权重值与第二权重值；获取第一充电站的补偿单价；根据第一负荷水平、第二负荷水平、第一权重值、第二权重值以及补偿单价确定阻塞电价。
可选地，第一注入功率灵敏度通过如下方式确定：确定第一充电站连接的各个支路；根据各个支路中每个支路连接的节点个数、有功功率、以及每个支路可承受的最大有功功率，计算各个支路的过载程度；确定各个支路中过载程度最大的支路为目标支路；确定目标支路对节点的第二注入功率灵敏度；确定第二注入功率灵敏度为第一注入功率灵敏度。
可选地，获取电动汽车待充电的目标容量，包括：获取电动汽车的电池总容量；确定电池荷电状态对应的电池剩余容量；获取电池总容量与电池剩余容量的差值；确定差值为目标容量。
根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种确定充电站的装置，包括：获取模块，用于获取电动汽车当前时刻的电池荷电状态；判断模块，用于判断电池荷电状态是否小于预设临界值；确定模块，用于在判断结果指示电池荷电状态小于预设临界值的情况下，根据电池荷电状态与电动汽车的单位平均能耗，确定电池汽车的可行驶距离；筛选模块，用于基于可行驶距离确定预设范围内的充电站，基于目标条件对预设范围内的充电站进行筛选得到目标充电站。
根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种非易失性存储介质，非易失性存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制非易失性存储介质所在设备执行任意一种确定充电站的方法。
根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行任意一种确定充电站的方法。
在本申请实施例中，采用对可行驶距离进行判断触发充电站筛选机制的方式，通过获取电动汽车当前时刻的电池荷电状态；判断电池荷电状态是否小于预设临界值；在判断结果指示电池荷电状态小于预设临界值的情况下，根据电池荷电状态与电动汽车的单位平均能耗，确定电池汽车的可行驶距离；基于可行驶距离确定预设范围内的充电站，基于目标条件对预设范围内的充电站进行筛选得到目标充电站，达到了确定满足目标条件且在预设范围内充电站的目的，从而实现了自动、快速为电动汽车分配充电站，节省了用户的筛选时间，保证了用户的正常行驶，使得充电站资源可以被充分利用的技术效果，进而解决了由于相关技术中缺乏有效的充电管理触发机制造成的车辆存在较大安全隐患、充电费用较多以及充电站资源得不到有效利用的技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1是根据本申请实施例的一种可选的确定充电站的方法的流程示意图；
图2是根据本申请实施例中一种可选的电动汽车充电决策流程图；
图3是根据本申请实施例中的一种可选的确定充电站的装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
根据本申请实施例，提供了一种确定充电站的的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
图1是根据本申请实施例的确定充电站的方法，如图1所示，该方法包括如下步骤：
步骤S102，获取电动汽车当前时刻的电池荷电状态；
步骤S104，判断电池荷电状态是否小于预设临界值；
步骤S106，在判断结果指示电池荷电状态小于预设临界值的情况下，根据电池荷电状态与电动汽车的单位平均能耗，确定电池汽车的可行驶距离；
步骤S108，基于可行驶距离确定预设范围内的充电站，基于目标条件对预设范围内的充电站进行筛选得到目标充电站。
该确定充电站的方法中，通过获取电动汽车当前时刻的电池荷电状态；判断电池荷电状态是否小于预设临界值；在判断结果指示电池荷电状态小于预设临界值的情况下，根据电池荷电状态与电动汽车的单位平均能耗，确定电池汽车的可行驶距离；基于可行驶距离确定预设范围内的充电站，基于目标条件对预设范围内的充电站进行筛选得到目标充电站，达到了确定满足目标条件且在预设范围内充电站的目的，从而实现了自动、快速为电动汽车分配充电站，节省了用户的筛选时间，保证了用户的正常行驶，使得充电站资源可以被充分利用的技术效果，进而解决了由于相关技术中缺乏有效的充电管理触发机制造成的车辆存在较大安全隐患、充电费用较多以及充电站资源得不到有效利用的技术问题。
本申请一些可选的实施例中，基于可行驶距离确定预设范围内的充电站，基于目标条件对预设范围内的充电站进行筛选得到目标充电站，可通过如下方式实现：获取充电站与电动汽车的距离；将距离小于可行驶距离对应的区域范围确定为预设范围，确定预设范围对应的充电站集合；基于目标条件从充电站集合中选择目标充电站。
本申请一些实施例中，基于目标条件从充电站集合中选择目标充电站，可通过如下步骤实现，具体地，获取充电站集合中每个第一充电站的充电功率；确定在当前时刻每个第一充电站的实时电价；获取电动汽车待充电的目标容量；基于目标容量与充电功率确定电动汽车的待充电时间；根据充电功率、实时电价以及待充电时间确定每个第一充电站的充电费用；以充电费用的最小值为目标条件，从第一充电站筛选出目标充电站。
本申请一些实施例中，确定在当前时刻每个第一充电站的实时电价，可通过如下方式实现，具体地，获取当前时刻所属的目标时段，其中，目标时段至少包括：用电高峰时段、用电低谷时段；确定目标时段对应的分时电价；确定第一充电站对应的阻塞电价，其中，阻塞电价用于基于目标时段的用电属性引导削峰填谷调整电网阻塞；根据分时电价与阻塞电价得到实时电价。
本申请一些实施例中，确定第一充电站对应的阻塞电价，包括：获取第一充电站的第一负荷水平以及第二负荷水平，其中，第一负荷水平根据第一充电站接入的电动汽车的负荷量以及最优补偿负荷量确定，第二负荷水平根据第一充电站的第一注入功率灵敏度确定；分别确定第一负荷水平、第二负荷书水平对应的第一权重值与第二权重值；获取第一充电站的补偿单价；根据第一负荷水平、第二负荷水平、第一权重值、第二权重值以及补偿单价确定阻塞电价。
需要说明的是，第一注入功率灵敏度可通过如下方式确定，具体地，确定第一充电站连接的各个支路；根据各个支路中每个支路连接的节点个数、有功功率、以及每个支路可承受的最大有功功率，计算各个支路的过载程度；确定各个支路中过载程度最大的支路为目标支路；确定目标支路对节点的第二注入功率灵敏度；确定第二注入功率灵敏度为第一注入功率灵敏度。
本申请一些可选的实施例中，获取电动汽车待充电的目标容量，可通过如下步骤实现，具体地，获取电动汽车的电池总容量；确定电池荷电状态对应的电池剩余容量；获取电池总容量与电池剩余容量的差值；确定差值为目标容量。
图2是根据本申请实施例中一种可选的电动汽车充电决策流程图，如图2所示，该方法可基于区块链技术这一技术实现，该流程包括：
判断荷电状态是否小于S(预设临界值)；若荷电状态小于S，则判断能够到达目的地，若不能到达目的地，则寻找范围D内的充电站，这时可通过区块链客户端读取区块内各充电站电价，选择是否充电签署智能合约，若确定签署，在智能合约签订后则获得奖励，若不签署，则放弃合约，扣除罚金。其中，充电站电价可以根据各充电站内负荷量指定阻塞电价，然后确定阻塞电价与分时电价为充电电价(即实时电价)。
具体地，可以通过如下方式实现：
(1)获取电动汽车充电需求
当电动汽车的SOC(State of Charge，电池荷电状态)较低，该电量下电动汽车无法到达目的地或目前电量低于电动汽车车主习惯充电量，车主可选择到距离较近的充电站进行充电。基于SOC来判断电动汽车用户的充电需求：
Figure BDA0003343811320000061
上式表示电动汽车电池电量低于临界值需要充电，否则不需要。C表示电动汽车的充电行为，C为1表明电动汽车需要充电，为0则不需要；M表示电动汽车电池剩余电量是否达到需要充电的临界值。
充电电流临界值M(预设临界值)可以根据车主的习惯决定，也能通过充电站系统存储的历史充电数据得到。
(2)计算可行使里程
通过获取电动汽车充电需求，能够得到当前的SOC值，根据该值能得到剩余电量可继续行驶的里程(可行驶距离)D：
Figure BDA0003343811320000062
其中η表示电动汽车每公里的平均能耗。用户可以根据剩余电量和可继续行驶的里程主选择范围内最优的充电站进行充电。
(3)制定电价
充电站动态制定面向该用户的实时电价，在满足客户充电需求以及电网负荷平衡的条件下，以实现削峰填谷。
(4)响应电价
用户根据自身需求自主响应电价，在实时电价发布后，用户自主选择充电站并签署智能合约，若在规定时间内在相应的充电站完成充电，能够取得一定奖励，否则将被扣除相应罚金。
在充电站制定实时电价首先预测配电网各时段的负荷，选择电压、有功功率的越限程度最高的支路并对计算该支路的灵敏度，其中，需要说明的是，支路为充电站向外输出电流或者电压的支路，例如，充电站1对A车进行充电，则称为A支路，又例如，充电站1连接有照明设备B，则称为B支路。
首先计算支路的过载程度：
Figure BDA0003343811320000071
式中，Sij表示支路过载程度，n表示同该支路连接的节点个数，Pij为支路的有功功率，Pijmax为该支路能承受的最大有功功率。
越限度最高支路Pij的功率对节点注入功率的功灵敏度Si为：
Figure BDA0003343811320000072
Figure BDA0003343811320000073
Figure BDA0003343811320000074
Figure BDA0003343811320000075
Figure BDA0003343811320000076
牛顿拉夫逊法的迭代方程为：
Figure BDA0003343811320000077
式中，i、j表示节点编号，Gij、Bij表示节点i、j之间线路的电导和电纳，Lij为节点i，j之间的支路有功潮流，Vi、Vj分别为节点i、j的电压幅值，δi、δj分别为节点i、j电压的相角，δij为节点i、j电压的相角差，P、Q为n阶节点注入的有功、无功功率，B1、B2、B3、B4分别为
Figure BDA0003343811320000078
根据牛顿拉夫逊迭代矩阵可以得到
Figure BDA0003343811320000079
从而计算出功灵敏度Si。
-ΔP＝∑Si·ΔPRi
Figure BDA0003343811320000081
ΔP为支路的过载量，ΔPRi表示每个负荷点应补偿的最优负荷量，SRi、SRj分别为充电站i和负荷点j对支路的灵敏度。由上式可得到每个充电站的最优控制量。
电动汽车车主优先选择充电费用最少的充电站进行充电，电动汽车充电的实时电价由分时电价和阻塞电价两部分组成，其表达式如下：
Figure BDA0003343811320000082
Cf＝Cb+Cd
其中，F表示电动汽车充电费用，Nd、Nt分别表示范围内的充电站数量和充电时段，Pi为第i个充电站的充电功率，△t为充电时长，Cf表示实时电价，由分时电价Cb和阻塞电价Cd组成：分时电价基于峰时、谷时及平均电价，以各充电站的建设成本、运营成本和充电负荷裕度等为影响因子，围绕基准电价上下波动。Cd表示引导削峰填谷，调整电网阻塞的阻塞电价，该种电价根据充电站所在节点负荷的相对水平g(即第一负荷水平)和绝对水平h(第二负荷水平)两个要素制定，表达式分别如下：
Figure BDA0003343811320000083
其中，Ej表示加入该充电站节点的电动汽车j的负荷量，k为常数，取负值；g>0时,表示此时该充电站节点的负荷超过其最优补偿负荷量，g作为惩罚因子，需要在引导电价上增加，g<0时，表示充电站的负荷低于最优补偿负荷，g作为奖励因子则需要在引导电价上扣除。
绝对水平h的表达式如下：
Figure BDA0003343811320000084
当充电站负荷绝对水平h>0，表示该充电站节点的功率灵敏度为正，负荷量相对较高，为了降低符合需求，将h作为惩罚因子在浮动电价上增加。h<0则表示该充电站节点的功率灵敏度为负，负荷量相对较低，为了完成功率正补偿，将h作为奖励因子在浮动电价上扣除。
最终得到充电站j的阻塞价格Cd为
Cd＝(α·g+β·h)·Cr
其中α、β为价格调控因子，用于反映g、h的权重，Cr表示补偿单价。
当电动汽车用户有充电需求时，每位用户根据汽车上安装的相关区块链客户端查看实时电价信息。当用户响应充电决策，缔结智能合约，并在规定的充电站和时间内完成充电，将对本时段内电动汽车总功率进行计算，若该充电站的补偿量超过合约条件，则在计算周期内自动更新电价，作为来当前充电站进行充电的下一用户的充电电价。
图3是根据本申请实施例的一种确定充电站的装置，如图3所示，该装置包括：
获取模块40，用于获取电动汽车当前时刻的电池荷电状态；
判断模块42，用于判断电池荷电状态是否小于预设临界值；
确定模块44，用于在判断结果指示电池荷电状态小于预设临界值的情况下，根据电池荷电状态与电动汽车的单位平均能耗，确定电池汽车的可行驶距离；
筛选模块46，用于基于可行驶距离确定预设范围内的充电站，基于目标条件对预设范围内的充电站进行筛选得到目标充电站。
该确定充电站的装置中，获取模块40，用于获取电动汽车当前时刻的电池荷电状态；判断模块42，用于判断电池荷电状态是否小于预设临界值；确定模块44，用于在判断结果指示电池荷电状态小于预设临界值的情况下，根据电池荷电状态与电动汽车的单位平均能耗，确定电池汽车的可行驶距离；筛选模块46，用于基于可行驶距离确定预设范围内的充电站，基于目标条件对预设范围内的充电站进行筛选得到目标充电站，达到了确定满足目标条件且在预设范围内充电站的目的，从而实现了自动、快速为电动汽车分配充电站，节省了用户的筛选时间，保证了用户的正常行驶，使得充电站资源可以被充分利用的技术效果，进而解决了由于相关技术中缺乏有效的充电管理触发机制造成的车辆存在较大安全隐患、充电费用较多以及充电站资源得不到有效利用的技术问题。
根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种非易失性存储介质，非易失性存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制非易失性存储介质所在设备执行任意一种确定充电站的方法。
具体地，上述存储介质用于存储执行以下功能的程序指令，实现以下功能:
获取电动汽车当前时刻的电池荷电状态；判断电池荷电状态是否小于预设临界值；在判断结果指示电池荷电状态小于预设临界值的情况下，根据电池荷电状态与电动汽车的单位平均能耗，确定电池汽车的可行驶距离；基于可行驶距离确定预设范围内的充电站，基于目标条件对预设范围内的充电站进行筛选得到目标充电站。
根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行任意一种确定充电站的方法。
具体地，上述处理器用于调用存储器中的程序指令，实现以下功能：
获取电动汽车当前时刻的电池荷电状态；判断电池荷电状态是否小于预设临界值；在判断结果指示电池荷电状态小于预设临界值的情况下，根据电池荷电状态与电动汽车的单位平均能耗，确定电池汽车的可行驶距离；基于可行驶距离确定预设范围内的充电站，基于目标条件对预设范围内的充电站进行筛选得到目标充电站。
上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
在本申请的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅是本申请的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。

Claims (10)

1.一种确定充电站的方法，其特征在于，包括：
获取电动汽车当前时刻的电池荷电状态；
判断所述电池荷电状态是否小于预设临界值；
在判断结果指示所述电池荷电状态小于所述预设临界值的情况下，根据所述电池荷电状态与所述电动汽车的单位平均能耗，确定所述电池汽车的可行驶距离；
基于所述可行驶距离确定预设范围内的充电站，基于目标条件对所述预设范围内的充电站进行筛选得到目标充电站。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述可行驶距离确定预设范围内的充电站，基于目标条件对所述预设范围内的充电站进行筛选得到目标充电站，包括：
获取充电站与所述电动汽车的距离；
将所述距离小于所述可行驶距离对应的区域范围确定为所述预设范围，确定所述预设范围对应的充电站集合；
基于所述目标条件从所述充电站集合中选择所述目标充电站。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述目标条件从所述充电站集合中选择所述目标充电站，包括：
获取所述充电站集合中每个第一充电站的充电功率；
确定在所述当前时刻每个所述第一充电站的实时电价；
获取所述电动汽车待充电的目标容量；
基于所述目标容量与所述充电功率确定所述电动汽车的待充电时间；
根据所述充电功率、所述实时电价以及所述待充电时间确定所述每个所述第一充电站的充电费用；
以所述充电费用的最小值为所述目标条件，从所述第一充电站筛选出所述目标充电站。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，确定在所述当前时刻每个所述第一充电站的实时电价，包括：
获取所述当前时刻所属的目标时段，其中，所述目标时段至少包括：用电高峰时段、用电低谷时段；
确定所述目标时段对应的分时电价；
确定所述第一充电站对应的阻塞电价，其中，所述阻塞电价用于基于目标时段的用电属性引导削峰填谷调整电网阻塞；
根据所述分时电价与所述阻塞电价得到所述实时电价。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，确定所述第一充电站对应的阻塞电价，包括：
获取所述第一充电站的第一负荷水平以及第二负荷水平，其中，所述第一负荷水平根据所述第一充电站接入的电动汽车的负荷量以及最优补偿负荷量确定，所述第二负荷水平根据所述第一充电站的第一注入功率灵敏度确定；
分别确定所述第一负荷水平、所述第二负荷书水平对应的第一权重值与第二权重值；
获取所述第一充电站的补偿单价；
根据所述第一负荷水平、所述第二负荷水平、所述第一权重值、所述第二权重值以及所述补偿单价确定所述阻塞电价。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第一注入功率灵敏度通过如下方式确定：
确定所述第一充电站连接的各个支路；
根据所述各个支路中每个支路连接的节点个数、有功功率、以及所述每个支路可承受的最大有功功率，计算所述各个支路的过载程度；
确定所述各个支路中过载程度最大的支路为目标支路；
确定所述目标支路对所述节点的第二注入功率灵敏度；
确定所述第二注入功率灵敏度为所述第一注入功率灵敏度。
7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，获取所述电动汽车待充电的目标容量，包括：
获取所述电动汽车的电池总容量；
确定所述电池荷电状态对应的电池剩余容量；
获取所述电池总容量与所述电池剩余容量的差值；
确定所述差值为所述目标容量。
8.一种确定充电站的装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取电动汽车当前时刻的电池荷电状态；
判断模块，用于判断所述电池荷电状态是否小于预设临界值；
确定模块，用于在判断结果指示所述电池荷电状态小于所述预设临界值的情况下，根据所述电池荷电状态与所述电动汽车的单位平均能耗，确定所述电池汽车的可行驶距离；
筛选模块，用于基于所述可行驶距离确定预设范围内的充电站，基于目标条件对所述预设范围内的充电站进行筛选得到目标充电站。
9.一种非易失性存储介质，其特征在于，所述非易失性存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述非易失性存储介质所在设备执行权利要求1至7中任意一项所述确定充电站的方法。
10.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至7中任意一项所述确定充电站的方法。
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