CN117134468B - 一种动态调整功率的稳定pd快充系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及充电控制技术领域，提供了一种动态调整功率的稳定PD快充系统及方法，包括：该系统应用于一PD快充装置，该装置与一电子设备连接，采集电子设备当前工作特征信息、温度信息和PD快充装置的充电功率信息；进行匹配度评估，获得充电匹配度；当不满足匹配度阈值时，构建功率优化函数，进行充电功率的优化处理，获得最优充电功率；根据温度信息，分析获取电子设备的负荷等级，根据负荷等级确定充电功率变化率，对PD快充装置的充电功率进行调整控制，直到达到充电功率信息。解决了现有技术中的由于快充充电对不同设备的电池适应度不同产生的充电风险，现有调节功率方法稳定性不足的技术问题。
Description
技术领域
本发明涉及充电控制相关技术领域，具体涉及一种动态调整功率的稳定PD快充系统及方法。
背景技术
PD协议是目前通用性最高的协议，PD是指Power Delivery，是充电协议的一种，充电协议用于充电装置和被充电电子设备间进行充电电流和充电电压如何一步步提高或降低到电子设备可接受程度的协商。
目前，PD协议规范已经发展至PD3.0、PD3.1，能够对充电电压进行精细调整，提升电源的充电效率。且PD3.1协议规范扩大了PD快速充电的应用范围，电视机、电动自行车、游戏笔记本等电子设备，都能用上USB PD充电。在快充领域，更快的充电速度要求电池高倍率充放电，加快了电池内部化学物质的反应速度，而只有高分子电池的反应速度才能接受更大的电流，否则高倍率、高容量、高功率的快充会给电子设备充电系统带来更多安全隐患和不稳定因素。故需要对充电功率进行更为灵活和精准的调整，以减少电子设备充电的隐患和风险。
综上所述，现有技术中的由于快充充电对不同设备的电池适应度不同产生的充电风险，现有调节功率方法稳定性不足的技术问题。
发明内容
本申请通过提供了一种动态调整功率的稳定PD快充系统及方法，旨在解决现有技术中的由于快充充电对不同设备的电池适应度不同产生的充电风险，现有调节功率方法稳定性不足的技术问题。
鉴于上述问题，本申请实施例提供了一种动态调整功率的稳定PD快充系统及方法。
本申请公开的第一个方面，提供了一种动态调整功率的稳定PD快充方法，所述方法包括：采集电子设备当前的工作特征信息、温度信息和PD快充装置的充电功率信息；根据所述工作特征信息和所述充电功率信息，进行匹配度评估，获得充电匹配度；在所述充电匹配度不满足匹配度阈值时，构建对PD快充装置的充电功率进行优化的功率优化函数；根据所述功率优化函数，在PD快充装置的功率控制范围内，进行充电功率的优化处理，获得最优充电功率；根据所述温度信息，分析获取所述电子设备的负荷等级，根据所述负荷等级确定充电功率变化率，对所述PD快充装置的充电功率进行调整控制，直到达到所述最优充电功率信息。
本申请公开的另一个方面，提供了一种动态调整功率的稳定PD快充系统，其中，包括：信息采集模块，所述信息采集模块用于采集所述电子设备当前的工作特征信息、温度信息和所述PD快充装置的充电功率信息；匹配评估模块，所述匹配评估模块用于根据所述工作特征信息和所述充电功率信息，进行匹配度评估，获得充电匹配度；函数构建模块，所述函数构建模块用于在所述充电匹配度不满足匹配度阈值时，构建对PD快充装置的充电功率进行优化的功率优化函数；功率优化模块，所述功率优化模块用于根据所述功率优化函数，在PD快充装置的功率控制范围内，进行充电功率的优化处理，获得最优充电功率；功率调整模块，所述功率调整模块用于根据所述温度信息，分析获取所述电子设备的负荷等级，根据所述负荷等级确定充电功率变化率，对所述PD快充装置的充电功率进行调整控制，直到达到所述最优充电功率信息。
本申请公开的第三方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行以上任一所述的方法。
本申请公开的第四方面，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行以上任一步骤所述的方法。
本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
由于采用了先采集电子设备当前的工作特征信息、温度信息和PD快充装置的充电功率信息，根据工作特征信息和所述充电功率信息，进行匹配度评估，获得充电匹配度。进一步，在充电匹配度不满足匹配度阈值时，构建对PD快充装置的充电功率进行优化的功率优化函数。根据功率优化函数，在PD快充装置的功率控制范围内，进行充电功率的优化处理，获得最优充电功率。最后根据温度信息，分析获取所述电子设备的负荷等级，根据负荷等级确定充电功率变化率，对PD快充装置的充电功率进行调整控制，直到达到最优充电功率信息的技术方案，通过评估PD快充装置和电子设备当前的工作性能和温度信息，对充电功率进行动态调节，实现根据稳定性要求调节充电功率变化速率，达到了功率调整方法更加稳定、精准的技术效果。
上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
图1为本申请实施例提供了一种动态调整功率的稳定PD快充方法可能的流程示意图；
图2为本申请实施例提供了一种动态调整功率的稳定PD快充方法中进行充电功率的优化处理的流程示意图；
图3为本申请实施例提供了一种动态调整功率的稳定PD快充系统的原理框图；
图4为本申请实施例提供的一种电子设备的原理框图。
附图标记说明：信息采集模块100，匹配评估模块200，函数构建模块300，功率优化模块400，功率调整模块500。
具体实施方式
本申请提供的技术方案总体思路如下：
本申请实施例提供了一种动态调整功率的稳定PD快充系统及方法，由于采用了首先采集电子设备当前的工作特征信息、温度信息和PD快充装置的充电功率信息，根据工作特征信息和所述充电功率信息，进行匹配度评估，获得充电匹配度。进一步，在充电匹配度不满足匹配度阈值时，构建对PD快充装置的充电功率进行优化的功率优化函数。根据功率优化函数，在PD快充装置的功率控制范围内，进行充电功率的优化处理，获得最优充电功率。最后根据温度信息，分析获取所述电子设备的负荷等级，根据负荷等级确定充电功率变化率，对PD快充装置的充电功率进行调整控制，直到达到最优充电功率信息的技术方案，通过评估PD快充装置和电子设备当前的工作性能和温度信息，对充电功率进行动态调节，实现根据稳定性要求调节充电功率变化速率，达到了功率调整方法更加稳定、精准的技术效果。
在介绍了本申请基本原理后，下面将结合说明书附图来具体介绍本申请的各种非限制性的实施方式。
实施例一
如图1所示，本申请实施例提供了一种动态调整功率的稳定PD快充方法，应用于一种动态调整功率的稳定PD快充系统，所述系统应用于一PD快充装置，所述PD快充装置与一电子设备连接，其中，包括步骤：
S10：采集所述电子设备当前的工作特征信息、温度信息和所述PD快充装置的充电功率信息；
具体而言，所述电子设备为使用PD快充装置进行充电的电子设备，如电脑、手机等。当前的工作特征信息包括但不限于当前设备运行多少程序、对电源的使用情况、总处理器利用率等信息，可通过电子设备上的任务管理器或具有相同信息获取功能的模块实现信息获取。所述温度信息可通过电子设备内部预设程序进行运行后获得，也可通过外部测量获得。所述PD快充装置的充电功率信息一般在快充装置上会标识，若无标识，在快充装置的使用说明书中会进行说明。
获取电子设备的工作特征信息、温度信息和PD快充装置的充电功率信息能够将需要进行充电的双方信息进行全面的收集，为后续充电功率适配调整提供数据基础。
S20：根据所述工作特征信息和所述充电功率信息，进行匹配度评估，获得充电匹配度；
进一步的，所述根据所述工作特征信息和充电功率信息，进行匹配度评估，获得充电匹配度，步骤S20包括步骤：
S21：训练获取用于评估充电功率匹配度的充电功率分析器；
S22：采用充电功率分析器，对所述工作特征信息和充电功率信息进行识别，获得所述匹配度。
进一步的，所述训练获取用于评估充电功率匹配度的充电功率分析器，步骤S21包括步骤：
S211：根据所述电子设备和PD快充装置的充电监测数据记录，获取样本工作特征信息集合和样本充电功率信息集合；
S212：根据所述样本工作特征信息集合和样本充电功率信息集合，进行工作负荷和充电功率的匹配度评估，获得样本匹配度集合；
S213：构建所述充电功率分析器，所述充电功率分析器的输入为工作特征信息和充电功率，输出为匹配度；
S214：采用所述样本工作特征信息集合、样本充电功率信息集合和样本匹配度集合，对充电功率分析器进行监督训练至收敛。
具体而言，进行充电之前需要对所述电子设备和所述PD快充装置进行充电功率进行匹配。匹配度的评估可通过所述充电功率分析器进行评估。
所述充电功率分析器的训练过程如下：
进行训练数据的采集，训练数据包括样本工作特征信息集合、样本充电功率信息集合和样本匹配度集合。
每次进行充电时，电子设备会存储下充电监测数据，形成所述充电监测数据记录，将所述充电监测数据记录进行划分，形成所述样本工作特性信息集合和样本充电功率信息集合，集合中的数据一一对应。
进行工作负荷和充电功率的匹配度评估，此处的匹配度评估是基于所述样本工作特征信息集合和样本充电功率信息集合，对历史充电数据进行分析判定的过程，将在不同工作状态下进行充电的电子设备功率变化过程进行精细采集，结合样本工作特征信息集合和样本充电功率信息集合，进行匹配度量化。示例性的匹配度量化指标以功率调整变化的时间维度、电池温度维度、当前工作运行速度维度等为标准，进行匹配度分析，得到样本匹配度集合。
所述充电功率分析器是一个以BP神经网络为基础训练而得到的对充电功率进行匹配度分析的模型。将所述样本工作特征信息集合、样本充电功率信息集合和样本匹配度集合进行划分，划分为8：2比例，将八成的数据设为训练数据，将两成的数据设为验证数据。
训练时，将任意一组样本工作特征信息、样本充电功率信息和样本匹配度作为训练输入数据和目标输出信息输入BP神经网络模型，经过正向传播，得到输出结果，即预测的样本匹配度结果，计算输出的样本匹配度结果与训练数据中的匹配度的偏差，当偏差小于预设偏差，则验证计数器+1，当偏差大于或等于预设偏差，进行反向传播，调整网络参数，同时验证计数器+0；继续从训练数据选取样本工作特征信息数据、样本充电功率信息数据和样本匹配度数据进行训练，当验证计数器的数字大于或等于预设次数时，使用验证数据进行验证，验证的方式与训练方式完全相同，验证过程的计数器的计数大于或等于预设次数时，视为BP神经网络模型收敛，否则就返回训练数据继续训练。
训练至收敛后，即可用所述充电功率分析器对所述工作特征信息和充电功率信息进行识别，输出电子设备当前工作状态与PD快充装置的匹配度。
S30：在所述充电匹配度不满足匹配度阈值时，构建对PD快充装置的充电功率进行优化的功率优化函数；
进一步的，所述构建对PD快充装置的充电功率进行优化的功率优化函数，步骤S30包括：
所述功率优化函数为：；
其中，cha为功率适应度，和/>为权重，/>为优化后充电功率与所述工作特征信息的匹配度，/>为优化后充电功率的充电成本。
具体而言，所述匹配度阈值是根据功率优化精度预先设置的，进行匹配度与匹配度阈值判断，当所述充电匹配度满足所述匹配度阈值时，不需要进行PD快充装置的充电功率优化，当不满足匹配度阈值时，需要进行功率优化，优化函数为：；
其中，cha为功率适应度，和/>为权重，/>为优化后充电功率与所述工作特征信息的匹配度，/>为优化后充电功率的充电成本。
将优化后的匹配度和优化后/>作为两个评估指标，赋予不同的权重/>和/>，构成上述功率优化函数。功率适应度cha是由/>决定，即匹配度高和充电成本低的功率适应度越高。通过构建功率适应度函数，对优化调整后的充电功率进行适应度判断，能够确保优化功率的准确性，达到合理调整功率的效果。
S40：根据所述功率优化函数，在PD快充装置的功率控制范围内，进行充电功率的优化处理，获得最优充电功率；
进一步的，如图2所示，所述根据所述功率优化函数，在PD快充装置的功率控制范围内，进行充电功率的优化处理，步骤S40包括：
S41：在所述PD快充装置的功率控制范围内，随机选择获得第一充电功率信息，并作为临时解；
S42：根据所述第一充电功率信息和工作特征信息进行匹配度分析，并进行充电模拟，基于所述功率优化函数，计算获得第一适应度；
S43：再次在所述功率控制范围内，随机选择获得第二充电功率信息；
S44：计算获取第二适应度，按照预设寻优判断规则，根据第二适应度和第一适应度进行判断，对临时解进行更新；
S45：继续进行优化处理直到达到预设优化次数，将最终的临时解输出，获得所述最优充电功率。
具体而言，对充电功率进行优化处理的步骤包括，在所述PD快充装置的功率控制范围内进行最优解的寻找，首先随机选择任意充电功率信息，即所述第一充电功率信息，将其作为临时解，作为后面迭代寻优的基础。
其次进行匹配度分析，采用训练至收敛的充电功率分析器，对工作特征信息和第一充电功率信息进行识别，获得匹配度。通过充电模拟装置进行充电模拟，进行充电成本分析得到/>，通过功率优化函数：/>；其中，cha为功率适应度，/>和为权重，/>为优化后充电功率与所述工作特征信息的匹配度，/>为优化后充电功率的充电成本。得到第一充电功率信息对应的第一功率适应度。
重复上述步骤，在所述PD快充装置的功率控制范围内随机选择获得第二充电功率信息，并计算第二适应度。
所述预设寻优判断规则是预先设计好的，进行不同解间的寻优判断，示例性的，若第二适应度优于第一适应度，选择第二适应度对应的第二充电功率信息作为最优解，反复迭代至预定次数后，输出最优解。按照所述预设寻优判断规则根据第二适应度和第一适应度进行判断，对临时解进行更新。
当达到所述预设优化次数后，迭代结束，将最终的临时解输出，即为所述最优充电功率。所述最优充电功率为动态调整功率的目标功率，综合考虑了充电功率与所述工作特征信息的匹配度以及充电功率的充电成本。达到了降低充电风险隐患，具有较好的充电匹配度的技术效果。
S50：根据所述温度信息，分析获取所述电子设备的负荷等级，根据所述负荷等级确定充电功率变化率，对所述PD快充装置的充电功率进行调整控制，直到达到所述最优充电功率信息。
进一步的，所述根据所述温度信息，分析获取所述电子设备的负荷等级，根据所述负荷等级确定充电功率变化率，对所述PD快充装置的充电功率进行调整控制，直到达到所述最优充电功率信息，步骤S50包括：
S51：根据所述电子设备和PD快充装置的充电管理数据记录，获取样本温度信息集合，并评估获取样本负荷等级集合和样本充电功率变化率集合；
S52：构建所述样本温度信息集合、样本负荷等级集合和样本充电功率变化率集合的映射关系；
S53：基于所述温度信息进行映射，获得负荷等级，并确定获得充电功率变化率。
具体而言，当得到了所述最优充电功率信息后，PD快充装置将进行功率调整控制。所述充电管理数据记录为进行历史充电时，所述电子设备和PD快充装置的存储模块存储记录下的充电数据。通过对所述电子设备和PD快充装置的充电管理数据记录采集分析，得到充电过程中的温度变化信息，作为所述样本温度信息集合。
进一步的，根据样本温度信息集合对电子设备的负荷进行评估，即根据温度进行负荷等级确定，得到所述样本负荷等级集合，同时采集不同样本负荷条件下的样本充电变化率信息（负荷越大，设置的充电功率变化率应越小，使得充电功率变化越趋于平稳），构成所述样本充电功率变化率集合。
将所述样本温度信息集合、样本负荷等级集合和样本充电功率变化率集合进行一一映射匹配，得到映射关系。
当采集得到某一工作状态下的电子设备的温度信息时，通过映射关系得到样本的负荷等级，进而确定充电功率变化率，根据此时得到的变化率稳定的进行功率调节。达到了通过PD快充装置和电子设备当前的工作性能和温度信息，对充电功率进行动态调节，实现了根据稳定性要求调节充电功率变化速率，使得功率调整方法更加稳定、精准的技术效果。
进一步的，所述按照预设寻优判断规则，根据第二适应度和第一适应度进行判断，步骤S44包括步骤：
S441：判断所述第二适应度是否大于第一适应度，若是，则将第二充电功率信息更新为临时解；
S442：若否，则按照概率，将第二充电功率信息更新为临时解，其中，所述概率随着优化处理的次数增加而减小。
具体而言，所述预设寻优判断规则包括但不限于对适应度进行判断，若第二适应度大于第一适应度，则将第二充电功率信息更新为临时解，将第一充电功率信息舍弃。若第二适应度小于等于第一适应度，则获取随机概率信息，该概率为系统随机生成，用于临时解的选择，且所述概率随着优化更新次数增加逐渐减小，例如从0.99逐渐降至0.01。按照概率将所述第二充电功率信息更新为最优解，不断迭代更新，最终达到预设优化次数，输出结果，达到避免陷入局部最优，得到全局最优解的技术效果。
综上所述，本申请实施例所提供的一种动态调整功率的稳定PD快充系统及方法具有如下技术效果：
1.通过评估PD快充装置和电子设备当前的工作性能和温度信息，对充电功率进行动态调节，实现根据稳定性要求调节充电功率变化速率，使得功率调整方法更加稳定、精准的技术效果。
2.通过充电功率多次优化迭代处理，得到最优充电功率，实现了对充电功率与所述工作特征信息的匹配度以及充电功率的充电成本的综合考虑，达到降低充电风险隐患，具有较好的充电匹配度的技术效果。
实施例二
基于与前述实施例中一种动态调整功率的稳定PD快充系统相同的发明构思，如图3所示，本申请实施例提供了一种动态调整功率的稳定PD快充系统，其中，包括：
信息采集模块100，所述信息采集模块100用于采集所述电子设备当前的工作特征信息、温度信息和所述PD快充装置的充电功率信息；
匹配评估模块200，所述匹配评估模块200用于根据所述工作特征信息和所述充电功率信息，进行匹配度评估，获得充电匹配度；
函数构建模块300，所述函数构建模块300用于在所述充电匹配度不满足匹配度阈值时，构建对PD快充装置的充电功率进行优化的功率优化函数；
功率优化模块400，所述功率优化模块400用于根据所述功率优化函数，在PD快充装置的功率控制范围内，进行充电功率的优化处理，获得最优充电功率；
功率调整模块500，所述功率调整模块500用于根据所述温度信息，分析获取所述电子设备的负荷等级，根据所述负荷等级确定充电功率变化率，对所述PD快充装置的充电功率进行调整控制，直到达到所述最优充电功率信息。
进一步的，所述匹配评估模块200执行步骤包括：
功率分析器训练模块，所述功率分析器训练模块用于训练获取用于评估充电功率匹配度的充电功率分析器；
匹配度分析模块，所述匹配度分析模块用于采用充电功率分析器，对所述工作特征信息和充电功率信息进行识别，获得所述匹配度。
进一步的，所述匹配评估模块200执行步骤包括：
样本信息获取模块，所述样本信息获取模块用于根据所述电子设备和PD快充装置的充电监测数据记录，获取样本工作特征信息集合和样本充电功率信息集合；
样本匹配度评估模块，所述样本匹配度评估模块用于根据所述样本工作特征信息集合和样本充电功率信息集合，进行工作负荷和充电功率的匹配度评估，获得样本匹配度集合；
分析器构建模块，所述分析器构建模块用于构建所述充电功率分析器，所述充电功率分析器的输入为工作特征信息和充电功率，输出为匹配度；
监督训练模块，所述监督训练模块用于采用所述样本工作特征信息集合、样本充电功率信息集合和样本匹配度集合，对充电功率分析器进行监督训练至收敛。
进一步的，所述函数构建模块300执行步骤包括：
；
其中，cha为功率适应度，和/>为权重，/>为优化后充电功率与所述工作特征信息的匹配度，/>为优化后充电功率的充电成本。
进一步的，所述功率优化模块400执行步骤包括：
第一随机选择模块，所述第一随机选择模块用于在所述PD快充装置的功率控制范围内，随机选择获得第一充电功率信息，并作为临时解；
适应度计算模块，所述适应度计算模块用于根据所述第一充电功率信息和工作特征信息进行匹配度分析，并进行充电模拟，基于所述功率优化函数，计算获得第一适应度；
第二随机选择模块，所述第二随机选择模块用于再次在所述功率控制范围内，随机选择获得第二充电功率信息；
适应度判断模块，所述适应度判断模块用于计算获取第二适应度，按照预设寻优判断规则，根据第二适应度和第一适应度进行判断，对临时解进行更新；
功率输出模块，所述功率输出模块用于继续进行优化处理直到达到预设优化次数，将最终的临时解输出，获得所述最优充电功率。
进一步的，所述功率优化模块400执行步骤包括：
正向判断模块，所述正向判断模块用于判断所述第二适应度是否大于第一适应度，若是，则将第二充电功率信息更新为临时解；
反向判断模块，所述反向判断模块用于若否，则按照概率，将第二充电功率信息更新为临时解，其中，所述概率随着优化处理的次数增加而减小。
进一步的，所述功率调整模块500执行步骤包括：
管理数据抽取模块，所述管理数据抽取模块用于根据所述电子设备和PD快充装置的充电管理数据记录，获取样本温度信息集合，并评估获取样本负荷等级集合和样本充电功率变化率集合；
关系构建模块，所述关系构建模块用于构建所述样本温度信息集合、样本负荷等级集合和样本充电功率变化率集合的映射关系；
变化率确定模块，所述变化率确定模块用于基于所述温度信息进行映射，获得负荷等级，并确定获得充电功率变化率。
实施例三
根据本申请实施例的电子设备包括存储器和处理器。该存储器用于存储非暂时性计算机可读指令。具体地，存储器可以包括一个或多个计算机程序产品，该计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。该易失性存储器例如可以包括随机存取存储器（RAM）和/或高速缓冲存储器（cache）等。该非易失性存储器例如可以包括只读存储器（ROM）、硬盘、闪存等。
该处理器可以是中央处理单元（CPU）或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其它形式的处理单元，并且可以控制电子设备中的其它组件以执行期望的功能。在本申请的一个实施例中，该处理器用于运行该存储器中存储的该计算机可读指令，使得该电子设备执行前述的本申请各实施例的一种动态调整功率的稳定PD快充系统全部或部分步骤。
本领域技术人员应能理解，为了解决如何获得良好用户体验效果的技术问题，本实施例中也可以包括诸如通信总线、接口等公知的结构，这些公知的结构也应包含在本申请的保护范围之内。
如图4为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。其示出了适于用来实现本申请实施例中的电子设备的结构示意图。图4示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图4所示，电子设备可以包括处理装置（例如中央处理器、图形处理器等），其可以根据存储在只读存储器（ROM）中的程序或者从存储装置加载到随机访问存储器（RAM）中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM中，还存储有电子设备操作所需的各种程序和数据。处理装置、ROM以及RAM通过总线彼此相连。输入/输出（I/O）接口也连接至总线。
通常，以下装置可以连接至I/O接口：包括例如传感器或者视觉信息采集设备等的输入装置；包括例如显示屏等的输出装置；包括例如磁带、硬盘等的存储装置；以及通信装置。通信装置可以允许电子设备与其他设备（比如边缘计算设备）进行无线或有线通信以交换数据。虽然图4示出了具有各种装置的电子设备，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。
特别地，根据本申请的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本申请的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在非暂态计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置从网络上被下载和安装，或者从存储装置被安装，或者从ROM被安装。在该计算机程序被处理装置执行时，执行一种动态调整功率的稳定PD快充系统的全部或部分步骤。
有关本实施例的详细说明可以参考前述各实施例中的相应说明，在此不再赘述。
根据本申请实施例的计算机可读存储介质，其上存储有非暂时性计算机可读指令。当该非暂时性计算机可读指令由处理器运行时，执行前述的一种动态调整功率的稳定PD快充系统的全部或部分步骤。
上述计算机可读存储介质包括但不限于：光存储介质（例如：CD－ROM和DVD）、磁光存储介质（例如：MO）、磁存储介质（例如：磁带或移动硬盘）、具有内置的可重写非易失性存储器的媒体（例如：存储卡）和具有内置ROM的媒体（例如：ROM盒）。
有关本实施例的详细说明可以参考前述各实施例中的相应说明，在此不再赘述。
以上结合具体实施例描述了本申请的基本原理，但是，需要指出的是，在本申请中提及的优点、优势、效果等仅是示例而非限制，不能认为这些优点、优势、效果等是本申请的各个实施例必须具备的。另外，上述公开的具体细节仅是为了示例的作用和便于理解的作用，而非限制，上述细节并不限制本申请为必须采用上述具体的细节来实现。
在本申请中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序，本申请中涉及的器件、装置、设备、系统的方框图仅作为例示性的例子并且不意图要求或暗示必须按照方框图示出的方式进行连接、布置、配置。如本领域技术人员将认识到的，可以按任意方式连接、布置、配置这些器件、装置、设备、系统。诸如“包括”、“包含”、“具有”等等的词语是开放性词汇，指“包括但不限于”，且可与其互换使用。这里所使用的词汇“或”和“和”指词汇“和/或”，且可与其互换使用，除非上下文明确指示不是如此。这里所使用的词汇“诸如”指词组“诸如但不限于”，且可与其互换使用。
另外，如在此使用的，在以“至少一个”开始的项的列举中使用的“或”指示分离的列举，以便例如“A、B或C的至少一个”的列举意味着A或B或C，或AB或AC或BC，或ABC（即A和B和C）。此外，措辞“示例的”不意味着描述的例子是优选的或者比其他例子更好。
还需要指出的是，在本申请的系统和方法中，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本申请的等效方案。
可以不脱离由所附权利要求定义的教导的技术而进行对在此所述的技术的各种改变、替换和更改。此外，本申请的权利要求的范围不限于以上所述的处理、机器、制造、事件的组成、手段、方法和动作的具体方面。可以利用与在此所述的相应方面进行基本相同的功能或者实现基本相同的结果的当前存在的或者稍后要开发的处理、机器、制造、事件的组成、手段、方法或动作。因而，所附权利要求包括在其范围内的这样的处理、机器、制造、事件的组成、手段、方法或动作。
提供所公开的方面的以上描述以使本领域的任何技术人员能够做出或者使用本申请。对这些方面的各种修改对于本领域技术人员而言是非常显而易见的，并且在此定义的一般原理可以应用于其他方面而不脱离本申请的范围。因此，本申请不意图被限制到在此示出的方面，而是按照与在此公开的原理和新颖的特征一致的最宽范围。
为了例示和描述的目的已经给出了以上描述。此外，此描述不意图将本申请的实施例限制到在此公开的形式。尽管以上已经讨论了多个示例方面和实施例，但是本领域技术人员将认识到其某些变型、修改、改变、添加和子组合。
Claims (8)
1.一种动态调整功率的稳定PD快充系统，其特征在于，所述系统应用于一PD快充装置，所述PD快充装置与一电子设备连接，所述系统包括：
信息采集模块，所述信息采集模块用于采集所述电子设备当前的工作特征信息、温度信息和所述PD快充装置的充电功率信息；
匹配评估模块，所述匹配评估模块用于根据所述工作特征信息和所述充电功率信息，进行匹配度评估，获得充电匹配度；
函数构建模块，所述函数构建模块用于在所述充电匹配度不满足匹配度阈值时，构建对PD快充装置的充电功率进行优化的功率优化函数；
功率优化模块，所述功率优化模块用于根据所述功率优化函数，在PD快充装置的功率控制范围内，进行充电功率的优化处理，获得最优充电功率；
功率调整模块，所述功率调整模块用于根据所述温度信息，分析获取所述电子设备的负荷等级，根据所述负荷等级确定充电功率变化率，对所述PD快充装置的充电功率进行调整控制，直到达到所述最优充电功率信息；
所述功率优化函数为：；
其中，cha为功率适应度，和/>为权重，/>为优化后充电功率与所述工作特征信息的匹配度，/>为优化后充电功率的充电成本；
所述充电功率的优化处理，包括：
在所述PD快充装置的功率控制范围内，随机选择获得第一充电功率信息，并作为临时解；
根据所述第一充电功率信息和工作特征信息进行匹配度分析，并进行充电模拟，基于所述功率优化函数，计算获得第一适应度；
再次在所述功率控制范围内，随机选择获得第二充电功率信息；
计算获取第二适应度，按照预设寻优判断规则，根据第二适应度和第一适应度进行判断，对临时解进行更新；
继续进行优化处理直到达到预设优化次数，将最终的临时解输出，获得所述最优充电功率。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述匹配评估模块，包括：
功率分析器训练模块，所述功率分析器训练模块用于训练获取用于评估充电功率匹配度的充电功率分析器；
匹配度分析模块，所述匹配度分析模块用于采用充电功率分析器，对所述工作特征信息和充电功率信息进行识别，获得所述匹配度。
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述功率分析器训练模块，包括：
样本信息获取模块，所述样本信息获取模块用于根据所述电子设备和PD快充装置的充电监测数据记录，获取样本工作特征信息集合和样本充电功率信息集合；
样本匹配度评估模块，所述样本匹配度评估模块用于根据所述样本工作特征信息集合和样本充电功率信息集合，进行工作负荷和充电功率的匹配度评估，获得样本匹配度集合；
分析器构建模块，所述分析器构建模块用于构建所述充电功率分析器，所述充电功率分析器的输入为工作特征信息和充电功率，输出为匹配度；
监督训练模块，所述监督训练模块用于采用所述样本工作特征信息集合、样本充电功率信息集合和样本匹配度集合，对充电功率分析器进行监督训练至收敛。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：
正向判断模块，所述正向判断模块用于判断所述第二适应度是否大于第一适应度，若是，则将第二充电功率信息更新为临时解；
反向判断模块，所述反向判断模块用于若否，则按照概率，将第二充电功率信息更新为临时解，其中，所述概率随着优化处理的次数增加而减小。
5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述功率调整模块，包括：
管理数据抽取模块，所述管理数据抽取模块用于根据所述电子设备和PD快充装置的充电管理数据记录，获取样本温度信息集合，并评估获取样本负荷等级集合和样本充电功率变化率集合；
关系构建模块，所述关系构建模块用于构建所述样本温度信息集合、样本负荷等级集合和样本充电功率变化率集合的映射关系；
变化率确定模块，所述变化率确定模块用于基于所述温度信息进行映射，获得负荷等级，并确定获得充电功率变化率。
6.一种动态调整功率的稳定PD快充方法，其特征在于，所述方法包括：
采集电子设备当前的工作特征信息、温度信息和PD快充装置的充电功率信息；
根据所述工作特征信息和所述充电功率信息，进行匹配度评估，获得充电匹配度；
在所述充电匹配度不满足匹配度阈值时，构建对PD快充装置的充电功率进行优化的功率优化函数；
根据所述功率优化函数，在PD快充装置的功率控制范围内，进行充电功率的优化处理，获得最优充电功率；
根据所述温度信息，分析获取所述电子设备的负荷等级，根据所述负荷等级确定充电功率变化率，对所述PD快充装置的充电功率进行调整控制，直到达到所述最优充电功率信息；
所述功率优化函数为：；
其中，cha为功率适应度，和/>为权重，/>为优化后充电功率与所述工作特征信息的匹配度，/>为优化后充电功率的充电成本；
所述充电功率的优化处理，包括：
在所述PD快充装置的功率控制范围内，随机选择获得第一充电功率信息，并作为临时解；
根据所述第一充电功率信息和工作特征信息进行匹配度分析，并进行充电模拟，基于所述功率优化函数，计算获得第一适应度；
再次在所述功率控制范围内，随机选择获得第二充电功率信息；
计算获取第二适应度，按照预设寻优判断规则，根据第二适应度和第一适应度进行判断，对临时解进行更新；
继续进行优化处理直到达到预设优化次数，将最终的临时解输出，获得所述最优充电功率。
7.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-5任一所述的一种动态调整功率的稳定PD快充系统。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行权利要求1-5任一所述的一种动态调整功率的稳定PD快充系统。
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Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105826979A (zh) * | 2016-04-27 | 2016-08-03 | 乐视控股（北京）有限公司 | 充电匹配方法、装置、电子设备及pd充电器 |
| CN111404356A (zh) * | 2020-03-23 | 2020-07-10 | 科华恒盛股份有限公司 | 一种电源设备功率等级修正方法及相应的修正装置 |
| CN114977217A (zh) * | 2022-06-16 | 2022-08-30 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 一种电-氢混合储能系统配置方法及装置 |
| CN115593264A (zh) * | 2022-11-10 | 2023-01-13 | 南方电网数字电网研究院有限公司（Cn） | 基于边缘计算的充电优化控制方法、装置和计算机设备 |
| CN115882454A (zh) * | 2023-02-09 | 2023-03-31 | 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 | 基于多元信息融合的源荷功率预测方法及系统 |
| CN116488302A (zh) * | 2023-05-26 | 2023-07-25 | 深圳市丰羽达科技有限公司 | 一体化智能快充充电器及数据智能监测系统 |
| CN116540832A (zh) * | 2023-06-02 | 2023-08-04 | 西安热工研究院有限公司 | 基于变种群量子鲸鱼优化的光伏最大功率跟踪方法及系统 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8744592B2 (en) * | 2009-10-08 | 2014-06-03 | Boston Scientific Neuromodulation Corporation | Efficient external charger for an implantable medical device optimized for fast charging and constrained by an implant power dissipation limit |
-
2023
- 2023-10-25 CN CN202311386767.8A patent/CN117134468B/zh active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105826979A (zh) * | 2016-04-27 | 2016-08-03 | 乐视控股（北京）有限公司 | 充电匹配方法、装置、电子设备及pd充电器 |
| CN111404356A (zh) * | 2020-03-23 | 2020-07-10 | 科华恒盛股份有限公司 | 一种电源设备功率等级修正方法及相应的修正装置 |
| CN114977217A (zh) * | 2022-06-16 | 2022-08-30 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 一种电-氢混合储能系统配置方法及装置 |
| CN115593264A (zh) * | 2022-11-10 | 2023-01-13 | 南方电网数字电网研究院有限公司（Cn） | 基于边缘计算的充电优化控制方法、装置和计算机设备 |
| CN115882454A (zh) * | 2023-02-09 | 2023-03-31 | 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 | 基于多元信息融合的源荷功率预测方法及系统 |
| CN116488302A (zh) * | 2023-05-26 | 2023-07-25 | 深圳市丰羽达科技有限公司 | 一体化智能快充充电器及数据智能监测系统 |
| CN116540832A (zh) * | 2023-06-02 | 2023-08-04 | 西安热工研究院有限公司 | 基于变种群量子鲸鱼优化的光伏最大功率跟踪方法及系统 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 针对大功率脉动负荷的混合储能系统容量优化配置方法研究;王慧娟 等;《华北电力大学学报(自然科学版)》;第30-38页 * |
Also Published As
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