CN115534744A - 一种基于充电桩响应特性的充电桩调度方法及装置 - Google Patents

一种基于充电桩响应特性的充电桩调度方法及装置 Download PDF

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CN115534744A CN202211195742.5A CN202211195742A CN115534744A CN 115534744 A CN115534744 A CN 115534744A CN 202211195742 A CN202211195742 A CN 202211195742A CN 115534744 A CN115534744 A CN 115534744A
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Abstract

本发明涉及需求响应调控技术领域，具体提供了一种基于充电桩响应特性的充电桩调度方法及装置，包括：基于充电桩的响应精度和线性拟合程度对充电桩进行归类；基于充电桩的归类结果调度充电桩参与需求响应。本发明提供的技术方案能够实现让响应能力好、调控经济性高的充电桩资源优先高精确度地满足调控需求，有助于提升电网在规模化电动汽车负荷的精准调控技术的能力，打造出全新的电动汽车无感有序充电体系。

Description

一种基于充电桩响应特性的充电桩调度方法及装置
技术领域
本发明涉及需求响应调控技术领域，具体涉及一种基于充电桩响应特性的充电桩调度方法及装置。
背景技术
电动汽车参与电力交易，电网辅助服务，需求响应等多元市场服务中时，需要作为柔性负荷灵活准确响应多元市场的调控信号。在实际调控中，多类型电动汽车充电桩资源可调潜力、多批次多类型充电桩执行精度差异较大，规模化充电桩数据上送并非实时同步、电动汽车充电随机性较高，造成电动汽车实时调控响应精度较低。
目前，针对充电桩的调控策略大多为计划型控制，但不同厂商的充电桩执行精度也存在差异，造成规模化电动汽车实时调控响应精度较低。在市场时段，超过计划20％的偏差会导致无收益。因此，亟需提出一种充电桩的集群划分以及在各集群中实现精准调控的技术，支撑规模化电动汽车负荷的精准调控技术，为电网提供优质可调节资源。
现有技术大多都是从充放电负荷建模需要考虑的关键因素开始，其中调控不确定性则是影响充放电负荷预测以及精准受控的关键因素之一。考虑到电动汽车的种类用途所带来的不同的充电规律，提出3种不同类型的电动汽车(私家车、公交车、出租车)充电负荷的分布概率模型，提出一种随着充电时间变化的充电功率计算模型，得出出租车、公交车、私家车的负荷分布情况。然而，当前的技术都主要集中于以电动汽车为充放电负荷，忽视了充电桩的响应特性与电动汽车负荷的精准调控之间的紧密关系。对电动汽车充电需求以及充放电特性的研究也大多建立在理想充电桩的前提下，导致了实际情况中调控精度远远达不到预期的情况。
发明内容
为了克服上述缺陷，本发明提出了一种基于充电桩响应特性的充电桩调度方法及装置。
第一方面，提供一种基于充电桩响应特性的充电桩调度方法，所述基于充电桩响应特性的充电桩调度方法包括：
基于充电桩的响应精度和线性拟合程度对充电桩进行归类；
基于充电桩的归类结果调度充电桩参与需求响应。
优选的，所述充电桩的响应精度的计算式如下：
Figure BDA0003870037950000021
上式中，K为充电桩的响应精度，T为考察时段，Pkr,t为充电桩t时刻的响应结果功率，Pkt,t为充电桩t时刻的响应目标功率。
进一步的，所述充电桩的线性拟合程度的计算式如下：
Figure BDA0003870037950000022
上式中，R为充电桩的线性拟合程度，
Figure BDA0003870037950000023
为充电桩t时刻的响应结果功率拟合结果，
Figure BDA0003870037950000024
为充电桩t时刻的响应结果功率均值。
进一步的，所述充电桩t时刻的响应结果功率拟合结果的计算式如下：
Figure BDA0003870037950000025
上式中，p00、p10和p01分别为第一、二、三拟合参数，Pkc,t为充电桩t时刻的实际功率。
进一步的，所述充电桩t时刻的响应结果功率均值的计算式如下：
Figure BDA0003870037950000026
优选的，所述基于充电桩的响应精度和线性拟合程度对充电桩进行归类，包括：
基于充电桩的响应精度和线性拟合程度判断充电桩类型；
基于充电桩类型对充电桩进行归类。
进一步的，所述基于充电桩的响应精度和线性拟合程度判断充电桩类型，包括：
若充电桩的响应精度处于[0.9,1.1]区间，则充电桩为高精度桩，否则，充电桩为低精度桩；
若充电桩的线性拟合程度高于0.8，则充电桩为可线性拟合桩，否则，充电桩为不可线性拟合桩。
进一步的，所述基于充电桩类型对充电桩进行归类，包括：
当充电桩属于高精度桩和可线性拟合桩时，将该充电桩归入第一充电桩集合；
当充电桩属于低精度桩和可线性拟合桩时，将该充电桩归入第二充电桩集合；
当充电桩属于高精度桩和不可线性拟合桩时，将该充电桩归入第三充电桩集合；
当充电桩属于低精度桩和不可线性拟合桩时，将该充电桩归入第四充电桩集合。
进一步的，所述基于充电桩的归类结果调度充电桩参与需求响应，包括：
令第一充电桩集合的优先级＞第二充电桩集合的优先级＞第三充电桩集合的优先级＞第四充电桩集合的优先级；
在存在空闲充电桩的充电桩集合中选择优先级高的充电桩集合中的充电桩参与需求响应。
第二方面，提供一种基于充电桩响应特性的充电桩调度装置，所述基于充电桩响应特性的充电桩调度装置包括：
划分模块，用于基于充电桩的响应精度和线性拟合程度对充电桩进行归类；
调度模块，用于基于充电桩的归类结果调度充电桩参与需求响应。
优选的，所述充电桩的响应精度的计算式如下：
Figure BDA0003870037950000031
上式中，K为充电桩的响应精度，T为考察时段，Pkr,t为充电桩t时刻的响应结果功率，Pkt,t为充电桩t时刻的响应目标功率。
进一步的，所述充电桩的线性拟合程度的计算式如下：
Figure BDA0003870037950000032
上式中，R为充电桩的线性拟合程度，
Figure BDA0003870037950000033
为充电桩t时刻的响应结果功率拟合结果，
Figure BDA0003870037950000034
为充电桩t时刻的响应结果功率均值。
进一步的，所述充电桩t时刻的响应结果功率拟合结果的计算式如下：
Figure BDA0003870037950000035
上式中，p00、p10和p01分别为第一、二、三拟合参数，Pkc,t为充电桩t时刻的实际功率。
进一步的，所述充电桩t时刻的响应结果功率均值的计算式如下：
Figure BDA0003870037950000036
优选的，所述划分模块具体用于：
基于充电桩的响应精度和线性拟合程度判断充电桩类型；
基于充电桩类型对充电桩进行归类。
进一步的，所述基于充电桩的响应精度和线性拟合程度判断充电桩类型，包括：
若充电桩的响应精度处于[0.9,1.1]区间，则充电桩为高精度桩，否则，充电桩为低精度桩；
若充电桩的线性拟合程度高于0.8，则充电桩为可线性拟合桩，否则，充电桩为不可线性拟合桩。
进一步的，所述基于充电桩类型对充电桩进行归类，包括：
当充电桩属于高精度桩和可线性拟合桩时，将该充电桩归入第一充电桩集合；
当充电桩属于低精度桩和可线性拟合桩时，将该充电桩归入第二充电桩集合；
当充电桩属于高精度桩和不可线性拟合桩时，将该充电桩归入第三充电桩集合；
当充电桩属于低精度桩和不可线性拟合桩时，将该充电桩归入第四充电桩集合。
进一步的，所述调度模块具体用于：
令第一充电桩集合的优先级＞第二充电桩集合的优先级＞第三充电桩集合的优先级＞第四充电桩集合的优先级；
在存在空闲充电桩的充电桩集合中选择优先级高的充电桩集合中的充电桩参与需求响应。
第三方面，提供一种计算机设备，包括：一个或多个处理器；
所述处理器，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，实现所述的基于充电桩响应特性的充电桩调度方法。
第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存有计算机程序，所述计算机程序被执行时，实现所述的基于充电桩响应特性的充电桩调度方法。
本发明上述一个或多个技术方案，至少具有如下一种或多种有益效果：
本发明提供了一种基于充电桩响应特性的充电桩调度方法及装置，包括：基于充电桩的响应精度和线性拟合程度对充电桩进行归类；基于充电桩的归类结果调度充电桩参与需求响应。本发明提供的技术方案能够实现让响应能力好、调控经济性高的充电桩资源优先高精确度地满足调控需求，提高了电网和电力市场在规模化精准调控充电桩负荷时的精度与速度。同时提出面向目标功率追踪研究充电桩多层级实时调控技术，实现大规模优先级高的充电桩对调控指令的精确跟随。有助于提升电网在规模化电动汽车负荷的精准调控技术的能力，打造出全新的电动汽车无感有序充电体系。
附图说明
图1是本发明实施例的基于充电桩响应特性的充电桩调度方法的主要步骤流程示意图；
图2是本发明实施例的基于充电桩响应特性的充电桩调度装置的主要结构框图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的详细说明。
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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它实施例，都属于本发明保护的范围。
如背景技术中所公开的，电动汽车参与电力交易，电网辅助服务，需求响应等多元市场服务中时，需要作为柔性负荷灵活准确响应多元市场的调控信号。在实际调控中，多类型电动汽车充电桩资源可调潜力、多批次多类型充电桩执行精度差异较大，规模化充电桩数据上送并非实时同步、电动汽车充电随机性较高，造成电动汽车实时调控响应精度较低。
目前，针对充电桩的调控策略大多为计划型控制，但不同厂商的充电桩执行精度也存在差异，造成规模化电动汽车实时调控响应精度较低。在市场时段，超过计划20％的偏差会导致无收益。因此，亟需提出一种充电桩的集群划分以及在各集群中实现精准调控的技术，支撑规模化电动汽车负荷的精准调控技术，为电网提供优质可调节资源。
现有技术大多都是从充放电负荷建模需要考虑的关键因素开始，其中调控不确定性则是影响充放电负荷预测以及精准受控的关键因素之一。考虑到电动汽车的种类用途所带来的不同的充电规律，提出3种不同类型的电动汽车(私家车、公交车、出租车)充电负荷的分布概率模型，提出一种随着充电时间变化的充电功率计算模型，得出出租车、公交车、私家车的负荷分布情况。然而，当前的技术都主要集中于以电动汽车为充放电负荷，忽视了充电桩的响应特性与电动汽车负荷的精准调控之间的紧密关系。对电动汽车充电需求以及充放电特性的研究也大多建立在理想充电桩的前提下，导致了实际情况中调控精度远远达不到预期的情况。
为了改善上述问题，本发明提供了一种基于充电桩响应特性的充电桩调度方法及装置，包括：基于充电桩的响应精度和线性拟合程度对充电桩进行归类；基于充电桩的归类结果调度充电桩参与需求响应。本发明提供的技术方案能够实现让响应能力好、调控经济性高的充电桩资源优先高精确度地满足调控需求，提高了电网和电力市场在规模化精准调控充电桩负荷时的精度与速度。同时提出面向目标功率追踪研究充电桩多层级实时调控技术，实现大规模优先级高的充电桩对调控指令的精确跟随。有助于提升电网在规模化电动汽车负荷的精准调控技术的能力，打造出全新的电动汽车无感有序充电体系。下面对上述方案进行详细阐述。
实施例1
参阅附图1，图1是本发明的一个实施例的基于充电桩响应特性的充电桩调度方法的主要步骤流程示意图。如图1所示，本发明实施例中的基于充电桩响应特性的充电桩调度方法主要包括以下步骤：
步骤S101：基于充电桩的响应精度和线性拟合程度对充电桩进行归类；
步骤S102：基于充电桩的归类结果调度充电桩参与需求响应。
其中，所述充电桩的响应精度的计算式如下：
Figure BDA0003870037950000061
上式中，K为充电桩的响应精度，T为考察时段，Pkr,t为充电桩t时刻的响应结果功率，Pkt,t为充电桩t时刻的响应目标功率。K值越接近1表示桩的响应精度越高。
在一个实施方式中，所述充电桩的线性拟合程度的计算式如下：
Figure BDA0003870037950000062
上式中，R为充电桩的线性拟合程度，
Figure BDA0003870037950000063
为充电桩t时刻的响应结果功率拟合结果，
Figure BDA0003870037950000064
为充电桩t时刻的响应结果功率均值。
在一个实施方式中，所述充电桩t时刻的响应结果功率拟合结果的计算式如下：
Figure BDA0003870037950000065
上式中，p00、p10和p01分别为第一、二、三拟合参数，Pkc,t为充电桩t时刻的实际功率。
在一个实施方式中，所述充电桩t时刻的响应结果功率均值的计算式如下：
Figure BDA0003870037950000071
本实施例中，所述基于充电桩的响应精度和线性拟合程度对充电桩进行归类，包括：
基于充电桩的响应精度和线性拟合程度判断充电桩类型；
基于充电桩类型对充电桩进行归类。
在一个实施方式中，所述基于充电桩的响应精度和线性拟合程度判断充电桩类型，包括：
若充电桩的响应精度处于[0.9,1.1]区间，则充电桩为高精度桩，否则，充电桩为低精度桩；
若充电桩的线性拟合程度高于0.8，则充电桩为可线性拟合桩，否则，充电桩为不可线性拟合桩。
在一个实施方式中，所述基于充电桩类型对充电桩进行归类，包括：
当充电桩属于高精度桩和可线性拟合桩时，将该充电桩归入第一充电桩集合；
当充电桩属于低精度桩和可线性拟合桩时，将该充电桩归入第二充电桩集合；
当充电桩属于高精度桩和不可线性拟合桩时，将该充电桩归入第三充电桩集合；
当充电桩属于低精度桩和不可线性拟合桩时，将该充电桩归入第四充电桩集合。
在一个具体的实施方式中，以某公共桩为例，共计969个充电桩被细分为以下4类，如表1所示：
表1
桩分类 Type1 Type2 Type3 Type4
数量 363 373 78 155
在一个实施方式中，所述基于充电桩的归类结果调度充电桩参与需求响应，包括：
令第一充电桩集合的优先级＞第二充电桩集合的优先级＞第三充电桩集合的优先级＞第四充电桩集合的优先级；
在存在空闲充电桩的充电桩集合中选择优先级高的充电桩集合中的充电桩参与需求响应。
实施例2
基于同一种发明构思，本发明还提供了一种基于充电桩响应特性的充电桩调度装置，如图2所示，所述基于充电桩响应特性的充电桩调度装置包括：
划分模块，用于基于充电桩的响应精度和线性拟合程度对充电桩进行归类；
调度模块，用于基于充电桩的归类结果调度充电桩参与需求响应。
优选的，所述充电桩的响应精度的计算式如下：
Figure BDA0003870037950000081
上式中，K为充电桩的响应精度，T为考察时段，Pkr,t为充电桩t时刻的响应结果功率，Pkt,t为充电桩t时刻的响应目标功率。
进一步的，所述充电桩的线性拟合程度的计算式如下：
Figure BDA0003870037950000082
上式中，R为充电桩的线性拟合程度，
Figure BDA0003870037950000083
为充电桩t时刻的响应结果功率拟合结果，
Figure BDA0003870037950000084
为充电桩t时刻的响应结果功率均值。
进一步的，所述充电桩t时刻的响应结果功率拟合结果的计算式如下：
Figure BDA0003870037950000085
上式中，p00、p10和p01分别为第一、二、三拟合参数，Pkc,t为充电桩t时刻的实际功率。
进一步的，所述充电桩t时刻的响应结果功率均值的计算式如下：
Figure BDA0003870037950000086
优选的，所述划分模块具体用于：
基于充电桩的响应精度和线性拟合程度判断充电桩类型；
基于充电桩类型对充电桩进行归类。
进一步的，所述基于充电桩的响应精度和线性拟合程度判断充电桩类型，包括：
若充电桩的响应精度处于[0.9,1.1]区间，则充电桩为高精度桩，否则，充电桩为低精度桩；
若充电桩的线性拟合程度高于0.8，则充电桩为可线性拟合桩，否则，充电桩为不可线性拟合桩。
进一步的，所述基于充电桩类型对充电桩进行归类，包括：
当充电桩属于高精度桩和可线性拟合桩时，将该充电桩归入第一充电桩集合；
当充电桩属于低精度桩和可线性拟合桩时，将该充电桩归入第二充电桩集合；
当充电桩属于高精度桩和不可线性拟合桩时，将该充电桩归入第三充电桩集合；
当充电桩属于低精度桩和不可线性拟合桩时，将该充电桩归入第四充电桩集合。
进一步的，所述调度模块具体用于：
令第一充电桩集合的优先级＞第二充电桩集合的优先级＞第三充电桩集合的优先级＞第四充电桩集合的优先级；
在存在空闲充电桩的充电桩集合中选择优先级高的充电桩集合中的充电桩参与需求响应。
实施例3
基于同一种发明构思，本发明还提供了一种计算机设备，该计算机设备包括处理器以及存储器，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器用于执行所述计算机存储介质存储的程序指令。处理器可能是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital SignalProcessor、DSP)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable GateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等，其是终端的计算核心以及控制核心，其适于实现一条或一条以上指令，具体适于加载并执行计算机存储介质内一条或一条以上指令从而实现相应方法流程或相应功能，以实现上述实施例中一种基于充电桩响应特性的充电桩调度方法的步骤。
实施例4
基于同一种发明构思，本发明还提供了一种存储介质，具体为计算机可读存储介质(Memory)，所述计算机可读存储介质是计算机设备中的记忆设备，用于存放程序和数据。可以理解的是，此处的计算机可读存储介质既可以包括计算机设备中的内置存储介质，当然也可以包括计算机设备所支持的扩展存储介质。计算机可读存储介质提供存储空间，该存储空间存储了终端的操作系统。并且，在该存储空间中还存放了适于被处理器加载并执行的一条或一条以上的指令，这些指令可以是一个或一个以上的计算机程序(包括程序代码)。需要说明的是，此处的计算机可读存储介质可以是高速RAM存储器，也可以是非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。可由处理器加载并执行计算机可读存储介质中存放的一条或一条以上指令，以实现上述实施例中一种基于充电桩响应特性的充电桩调度方法的步骤。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (20)

1.一种基于充电桩响应特性的充电桩调度方法，其特征在于，所述方法包括：
基于充电桩的响应精度和线性拟合程度对充电桩进行归类；
基于充电桩的归类结果调度充电桩参与需求响应。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述充电桩的响应精度的计算式如下：
Figure FDA0003870037940000011
上式中，K为充电桩的响应精度，T为考察时段，Pkr,t为充电桩t时刻的响应结果功率，Pkt,t为充电桩t时刻的响应目标功率。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述充电桩的线性拟合程度的计算式如下：
Figure FDA0003870037940000012
上式中，R为充电桩的线性拟合程度，
Figure FDA0003870037940000013
为充电桩t时刻的响应结果功率拟合结果，
Figure FDA0003870037940000014
为充电桩t时刻的响应结果功率均值。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述充电桩t时刻的响应结果功率拟合结果的计算式如下：
Figure FDA0003870037940000015
上式中，p00、p10和p01分别为第一、二、三拟合参数，Pkc,t为充电桩t时刻的实际功率。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述充电桩t时刻的响应结果功率均值的计算式如下：
Figure FDA0003870037940000016
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于充电桩的响应精度和线性拟合程度对充电桩进行归类，包括：
基于充电桩的响应精度和线性拟合程度判断充电桩类型；
基于充电桩类型对充电桩进行归类。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于充电桩的响应精度和线性拟合程度判断充电桩类型，包括：
若充电桩的响应精度处于[0.9,1.1]区间，则充电桩为高精度桩，否则，充电桩为低精度桩；
若充电桩的线性拟合程度高于0.8，则充电桩为可线性拟合桩，否则，充电桩为不可线性拟合桩。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于充电桩类型对充电桩进行归类，包括：
当充电桩属于高精度桩和可线性拟合桩时，将该充电桩归入第一充电桩集合；
当充电桩属于低精度桩和可线性拟合桩时，将该充电桩归入第二充电桩集合；
当充电桩属于高精度桩和不可线性拟合桩时，将该充电桩归入第三充电桩集合；
当充电桩属于低精度桩和不可线性拟合桩时，将该充电桩归入第四充电桩集合。
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于充电桩的归类结果调度充电桩参与需求响应，包括：
令第一充电桩集合的优先级＞第二充电桩集合的优先级＞第三充电桩集合的优先级＞第四充电桩集合的优先级；
在存在空闲充电桩的充电桩集合中选择优先级高的充电桩集合中的充电桩参与需求响应。
10.一种基于充电桩响应特性的充电桩调度装置，其特征在于，所述装置包括：
划分模块，用于基于充电桩的响应精度和线性拟合程度对充电桩进行归类；
调度模块，用于基于充电桩的归类结果调度充电桩参与需求响应。
11.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述充电桩的响应精度的计算式如下：
Figure FDA0003870037940000021
上式中，K为充电桩的响应精度，T为考察时段，Pkr,t为充电桩t时刻的响应结果功率，Pkt,t为充电桩t时刻的响应目标功率。
12.如权利要求11所述的装置，其特征在于，所述充电桩的线性拟合程度的计算式如下：
Figure FDA0003870037940000022
上式中，R为充电桩的线性拟合程度，
Figure FDA0003870037940000023
为充电桩t时刻的响应结果功率拟合结果，
Figure FDA0003870037940000031
为充电桩t时刻的响应结果功率均值。
13.如权利要求12所述的装置，其特征在于，所述充电桩t时刻的响应结果功率拟合结果的计算式如下：
Figure FDA0003870037940000032
上式中，p00、p10和p01分别为第一、二、三拟合参数，Pkc,t为充电桩t时刻的实际功率。
14.如权利要求13所述的装置，其特征在于，所述充电桩t时刻的响应结果功率均值的计算式如下：
Figure FDA0003870037940000033
15.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述划分模块具体用于：
基于充电桩的响应精度和线性拟合程度判断充电桩类型；
基于充电桩类型对充电桩进行归类。
16.如权利要求15所述的装置，其特征在于，所述基于充电桩的响应精度和线性拟合程度判断充电桩类型，包括：
若充电桩的响应精度处于[0.9,1.1]区间，则充电桩为高精度桩，否则，充电桩为低精度桩；
若充电桩的线性拟合程度高于0.8，则充电桩为可线性拟合桩，否则，充电桩为不可线性拟合桩。
17.如权利要求16所述的装置，其特征在于，所述基于充电桩类型对充电桩进行归类，包括：
当充电桩属于高精度桩和可线性拟合桩时，将该充电桩归入第一充电桩集合；
当充电桩属于低精度桩和可线性拟合桩时，将该充电桩归入第二充电桩集合；
当充电桩属于高精度桩和不可线性拟合桩时，将该充电桩归入第三充电桩集合；
当充电桩属于低精度桩和不可线性拟合桩时，将该充电桩归入第四充电桩集合。
18.如权利要求17所述的装置，其特征在于，所述调度模块具体用于：
令第一充电桩集合的优先级＞第二充电桩集合的优先级＞第三充电桩集合的优先级＞第四充电桩集合的优先级；
在存在空闲充电桩的充电桩集合中选择优先级高的充电桩集合中的充电桩参与需求响应。
19.一种计算机设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器；
所述处理器，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，实现如权利要求1至9中任意一项所述的基于充电桩响应特性的充电桩调度方法。
20.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存有计算机程序，所述计算机程序被执行时，实现如权利要求1至9中任意一项所述的基于充电桩响应特性的充电桩调度方法。
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