CN117526317B - 基于大数据的能源分配调度方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本申请提供一种基于大数据的能源分配调度方法及装置，属于资源分配技术领域，在该方法中，确定目标充电桩群组中的处于预空闲状态的充电桩，并根据处于预空闲状态的充电桩构建初始桩位分配策略；以车辆接入后电网负载变化状况为优化目标，对初始桩位分配策略进行调整，以获得目标桩位分配策略；将目标桩位分配策略发送至车端控制器，车辆以识别码为凭证与目标桩位建立充电链路；获取充电链路的在第一充电时段的充电信息，并根据第一充电时段的充电信息，确定充电链路对电网污染能力；根据电网污染能力，对车辆在第二充电时段的充电功率进行动态调节。本申请用于降低无序充电状况的方式概率，提高电网和配套的充电设备的使用寿命。

Description

基于大数据的能源分配调度方法及装置
技术领域
本申请涉及资源分配技术领域，尤其涉及一种基于大数据的能源分配调度方法及装置。
背景技术
随着电池技术也在不断进步，对配套的充电设备的需求也越来越高。为了满足用户在不同地点和时间的充电需求，充电桩、快速充电站和换电站等充电设备需要广泛建设。
在当前的背景下，用户通过搜索区域内可用的充电桩、快速充电站或换电站，来实现其充电需求。它可以帮助用户更方便地找到附近的充电设施，从而实现充电资源的合理分配。
然而，在上述充电的方式中，用户仅仅根据充电桩是否处于使用状态作为筛选条件，并且电动车辆的充电负荷通过充电桩直接接入配电网。在该种充电模式下，会使得电网系统处于异常状态，进而影响电网和配套的充电设备的使用寿命。
发明内容
本申请实施例提供一种基于大数据的能源分配调度方法及装置，用以降低无序充电状况的方式概率，电网和配套的充电设备的使用寿命。
为达到上述目的，本申请采用如下技术方案：
第一方面，提供一种基于大数据的能源分配调度方法，应用于云服务器，云服务器与至少一个车端控制器通信连接，车端控制器部署于车辆，方法包括：确定目标充电桩群组中的处于预空闲状态的充电桩，并根据处于预空闲状态的充电桩构建初始桩位分配策略；获取目标充电桩群组的电网运行信息，并以车辆接入后电网负载变化状况为优化目标，对初始桩位分配策略进行调整，以获得目标桩位分配策略，目标桩位分配策略包括目标桩位的识别码；将目标桩位分配策略发送至车端控制器，车辆以识别码为凭证与目标桩位建立充电链路；获取充电链路的在第一充电时段的充电信息，并根据第一充电时段的充电信息，确定充电链路对电网污染能力；根据电网污染能力，对车辆在第二充电时段的充电功率进行动态调节。
可选地，在确定目标充电桩群组中的处于预空闲状态的充电桩之前，方法还包括：车端控制器获取车辆的当前状态信息和用户的需求信息，生成并向云服务器发送充电请求；响应于车端控制器发送的充电请求，构建车辆的目标充电行为画像；以充电行为画像为匹配目标，在多个待选充电桩群组中确定目标充电桩群组。
可选地，车辆的当前状态信息至少包括电池电量和车辆充电功率，用户的需求信息至少包括充电时长和充电预算，响应于车端控制器发送的充电请求，构建车辆的目标充电行为画像，包括：根据电池电量和车辆充电功率，构建车辆的初始充电行为画像；根据充电时长和充电预算对初始充电行为画像进行裁剪，以获得目标充电行为画像。
可选地，云服务器确定目标充电桩群组中的处于预空闲状态的充电桩，并根据处于预空闲状态的充电桩构建初始桩位分配策略，包括：获取车辆的位置信息，并根据位置信息确认等待时长；将目标充电桩群组中当前时刻处于空闲状态和等待时长后处于空闲状态的充电桩，确认为处于预空闲状态的充电桩；以每个处于预空闲状态的充电桩为目标充电桩，构建多个初始桩位分配策略。
可选地，方法还包括：获取车辆的充电评价等级，其中，充电评价等级由目标充电桩群组根据车辆的历史充电数据确定；根据充电评价等级对等待时长进行动态调整，其中，充电评价等级与动态调整的比例为正相关。
可选地，电网包括至少一个变压器组，以车辆接入后电网负载变化状况为优化目标，对初始桩位分配策略进行调整，以获得目标桩位分配策略包括：确定车辆接入后的变压器组的中性线电流值以及对应实时功率；以变压器组的中性线电流值最小为第一优化目标，变压器组的实时功率小于额定功率为第二优化目标，从多个初始桩位分配策略中，确定目标桩位分配策略。
可选地充电信息包括充电电流和充电电压数据，获取充电链路的在第一充电时段的充电信息，并根据第一充电时段的充电信息，确定充电链路对电网污染能力，包括：获取充电链路在第一充电时段的充电电流和充电电压；根据充电电流和充电电压，确定充电链路在第一充电时段的功率因数；获取变压器组在第一充电时段的可用容量，根据功率因数与可用容量，确定充电链路在第一充电时段对电网的污染能力。
可选地，根据电网污染能力，对车辆在第二充电时段的充电功率进行动态调节，包括：获取电网在第二充电时段的实时负荷，根据电网污染能力与实时负荷的比值，确定充电功率的第一修正系数；根据第二充电时段与预设时间修正系数的匹配关系，确定充电功率的第二修正系数，其中，时间修正系数用于表征电网所处工作时间段；根据第一修正系数和第二修正系数，实时调整车辆在第二充电时段的充电功率。
第二方面，提供一种基于大数据的能源分配调度装置，装置包括云服务器，云服务器与至少一个车端控制器通信连接，车端控制器部署于车辆，云服务器被配置为：确定目标充电桩群组中的处于预空闲状态的充电桩，并根据处于预空闲状态的充电桩构建初始桩位分配策略；获取目标充电桩群组的电网运行信息，并以车辆接入后电网负载变化状况为优化目标，对初始桩位分配策略进行调整，以获得目标桩位分配策略，目标桩位分配策略包括目标桩位的识别码；将目标桩位分配策略发送至车端控制器，车辆以识别码为凭证与目标桩位建立充电链路；获取充电链路的在第一充电时段的充电信息，并根据第一充电时段的充电信息，确定充电链路对电网污染能力；根据电网污染能力，对车辆在第二充电时段的充电功率进行动态调节。
可选地，车端控制器被配置为：获取车辆的当前状态信息和用户的需求信息，生成并向云服务器发送充电请求；
云服务器还被配置为：响应于车端控制器发送的充电请求，构建车辆的目标充电行为画像；以充电行为画像为匹配目标，在多个待选充电桩群组中确定目标充电桩群组。
可选地，云服务器被具体配置为：根据电池电量和车辆充电功率，构建车辆的初始充电行为画像；根据充电时长和充电预算对初始充电行为画像进行裁剪，以获得目标充电行为画像。
可选地，云服务器被具体配置为：获取车辆的位置信息，并根据位置信息确认等待时长；将目标充电桩群组中当前时刻处于空闲状态和等待时长后处于空闲状态的充电桩，确认为处于预空闲状态的充电桩；以每个处于预空闲状态的充电桩为目标充电桩，构建多个初始桩位分配策略。
可选地，云服务器还被配置为：获取车辆的充电评价等级，其中，充电评价等级由目标充电桩群组根据车辆的历史充电数据确定；根据充电评价等级对等待时长进行动态调整，其中，充电评价等级与动态调整的比例为正相关。
可选地，电网包括至少一个变压器组，云服务器被具体配置为：确定车辆接入后的变压器组的中性线电流值以及对应实时功率；以变压器组的中性线电流值最小为第一优化目标，变压器组的实时功率小于额定功率为第二优化目标，从多个初始桩位分配策略中，确定目标桩位分配策略。
可选地，充电信息包括充电电流和充电电压数据，云服务器被具体配置为：获取充电链路在第一充电时段的充电电流和充电电压；根据充电电流和充电电压，确定充电链路在第一充电时段的功率因数；获取变压器组在第一充电时段的可用容量，根据功率因数与可用容量，确定充电链路在第一充电时段对电网的污染能力。
可选地，云服务器被具体配置为：获取电网在第二充电时段的实时负荷，根据电网污染能力与实时负荷的比值，确定充电功率的第一修正系数；根据第二充电时段与预设时间修正系数的匹配关系，确定充电功率的第二修正系数，其中，时间修正系数用于表征电网所处工作时间段；根据第一修正系数和第二修正系数，实时调整车辆在第二充电时段的充电功率。
综上，上述方法及装置具有如下技术效果：
通过确定充电桩的预空闲状态，构建初始桩位分配策略，并在此基础上根据电网运行信息进行调整，该方案避免了用户仅仅根据充电桩是否处于使用状态作为筛选条件的问题。这有助于合理分配充电资源，避免电网过载和设备寿命的影响。通过动态调节车辆在第二充电时段的充电功率，考虑了电网污染能力的因素，有助于保障电网的稳定性。这与传统模式下电动车辆充电直接接入配电网的方式不同，能够更加智能地适应电网的实际情况。通过充分考虑充电桩状态、电网运行信息和电网污染能力等因素，实现了更加智能和可控的充电管理，解决了用户行为对电网和充电设备的不良影响问题。
附图说明
图1为本申请实施例提供的基于大数据的能源分配调度方法的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合附图，对本申请中的技术方案进行描述。
无序充电是电动汽车、充电桩、电网互动和融合的最普遍的互动方式，无序充电对电网的影响主要涉及两个方面：暂态影响和稳态影响。在暂态阶段，大量电动汽车在充电过程中产生的谐波污染是主要问题。大规模电动汽车充放电时会产生谐波，对电网造成严重影响。而在稳态阶段，主要关注的是规模化电动汽车充电负荷接入后对电网电压偏移和三相不平衡的影响。无论电动汽车充电负荷在何时接入，配电网各节点的电压都会产生较大的偏移。此外，随机接入的电动汽车充电负荷保有量越多，各节点的电压偏移也会越大。
因此，需要对充电站中的充电资源进行合理分配，以保证车辆的充电需求并使得电网系统处于一个健康的运行状态。
基于此，提出了本申请的发明构思：在充电桩分配阶段，通过多个判断维度和层级筛选出目标充电桩，使得车辆在通过目标充电桩接入电网时，对电网产生最小的影响。在充电阶段，评估车辆充电对电网的影响，从而使得可以根据电网的健康状况对车辆的充电功率进行动态调节，以使得车辆进行无序充电的数量减少，进而提高电网和配套供电设备的使用寿命。
方便理解，下面将结合图1本申请实施例提供的基于大数据的能源分配调度方法进行具体阐述。
示例性的，图1本申请实施例提供的基于大数据的能源分配调度方法的流程示意图。如图1所示，该基于大数据的能源分配调度方法的流程如下：
S1001：车端控制器获取车辆的当前状态信息和用户的需求信息，生成并向云服务器发送充电请求。
车端控制器通过传感器实时监测车辆的各项参数，如电池电量和车辆充电功率等。这些信息对于驾驶员来说是至关重要的，因为驾驶员需要了解车辆的电量状态以及充电情况。例如，当电池电量低时，驾驶员可以选择充电站进行充电，而车端控制器则会根据当前的电量和充电功率计算出充电所需的时间，为驾驶员提供参考。
除了车辆的当前状态信息，车端控制器还会获取用户的需求信息，包括充电时长和充电预算。这些信息有助于控制器更好地调整充电策略，以满足用户的需求。例如，如果用户希望在短时间内完成充电，车端控制器会相应地提高充电功率；如果用户的充电预算有限，控制器则会根据预算调整充电策略，确保在预算范围内完成充电。
获取到这些信息后，车端控制器会根据车辆的实时状态、用户的充电需求以及预设的充电策略，生成一个充电请求。这个请求不仅包含了充电的电量和时间，还可能包括充电的模式、功率等具体参数。
接下来，这个充电请求会被发送到云服务器。云服务器作为一个集中的数据处理中心，可以对大量的充电请求进行统筹管理和优化。云服务器可以根据电网的负载情况、电价的波动以及用户的个性化需求，对各个充电请求进行智能调度。
S1002：响应于车端控制器发送的充电请求，构建车辆的目标充电行为画像。
云服务器在接收到车端控制器发送的充电请求之后，通过对充电请求中的数据进行处理和分析，可以提取出车辆的行为特征。例如，充电习惯（如偏好夜间充电还是白天充电）、充电频率、充电时长等。基于提取到的行为特征，可以建立车辆的目标充电行为画像。目标充电行为画像可以描述车辆在不同条件下的充电偏好和行为习惯。
而构建目标充电行为画像的具体步骤可以为：
S10021：根据电池电量和车辆充电功率，构建车辆的初始充电行为画像；
S10022：根据充电时长和充电预算对初始充电行为画像进行裁剪，以获得目标充电行为画像。
在构建车辆的初始充电行为画像时，需要充分考虑电池电量和车辆充电功率这两个关键因素。电池电量决定了车辆的续航里程和充电需求，而充电功率则决定了充电速度和充电站的负载能力。通过收集和分析这些数据，可以描绘出车辆的初始充电行为画像。在构建初始充电行为画像时，还可以考虑不同类型车辆的差异。初始充电行为画像反映的是根据车辆当前信息确定的充电需求，但是他可能并不是用户实际所想要的需求。示例的，例如当前的电量较低，初始充电行为画像可能是需要将电池充满，因此其反映的充电时长可能是5小时，当时目前用户处于一个着急赶路的状态，因此充电时长5小时自然是无法满足用户的要求。
因此，还需要根据用户的需求来对初始充电行为画像进行更进一步的优化和调整，在获得了初始充电行为画像后，需要根据充电时长和充电预算对其进行裁剪，以获得目标充电行为画像。这一步骤对于优化充电体验和提高充电效率至关重要。首先，需要考虑充电时长。不同用户对充电时间的要求不同，有些用户可能希望快速充电，而有些用户则可能对充电时间不太敏感。因此，需要根据用户的充电需求和充电设备的性能，对初始充电行为画像进行裁剪，以满足不同用户的需求。其次，需要考虑充电预算。不同用户对充电成本的要求也不同，有些用户可能愿意支付较高的费用以快速充电，而有些用户则可能希望降低充电成本。因此，需要根据用户的预算和充电设备的价格，对初始充电行为画像进行裁剪，以实现成本效益最大化。
在裁剪初始充电行为画像时，还可以考虑不同场景下的需求。例如，在城市中心区域，由于土地资源有限且人口密度高，需要优先考虑建设快速充电站以满足用户的需求。而在高速公路服务区或停车场等场所，由于空间相对充裕且用户停留时间较长，可以提供更长时间的慢速充电服务以降低成本。
S1003：以充电行为画像为匹配目标，在多个待选充电桩群组中确定目标充电桩群组。
将充电行为画像作为匹配目标，在多个待选充电桩群组中进行筛选。比较每个待选充电桩群组的特性和画像的匹配程度，以确定最符合用户需求的充电桩群组。例如，可以计算充电行为画像与每个待选充电桩群组的匹配分值，并根据匹配分值的高低，确定目标充电桩群组。匹配分值的高低取决于充电行为画像与待选充电桩群组的特性之间的相似程度，假设有三个充电桩群组 A、B 和 C，用户的充电行为画像得分分别为 80%，75% 和 90%。在这种情况下，充电桩群组 C 的匹配分值最高，因此被确定为最符合用户需求的充电桩群组。
S101：确定目标充电桩群组中的处于预空闲状态的充电桩，并根据处于预空闲状态的充电桩构建初始桩位分配策略。
而在确定目标充电桩群组之后，目标充电桩群组中可能存在多个处于空闲状态或即将处于空闲状态的充电桩，如果随机的选择一个充电桩以匹配用户的充电需求，则会产生无序充电的状况，而构建初始桩位分配策略的具体步骤包括：
S1011：获取车辆的位置信息，并根据位置信息确认等待时长；
S1012：将目标充电桩群组中当前时刻处于空闲状态和等待时长后处于空闲状态的充电桩，确认为处于预空闲状态的充电桩；
S1013：以每个处于预空闲状态的充电桩为目标充电桩，构建多个初始桩位分配策略。
云服务器会获取车辆的实时位置信息。可以通过车载定位设备（如GPS）或其他方式实现。获取车辆位置信息后，云服务器会使用这些信息评估用户开始充电还需要等待多长时间。
云服务器会对目标充电桩群组中的充电桩进行分析。云服务器会确定哪些充电桩当前时刻处于空闲状态，以及当前处于使用状态但是在等待时长后会处于空闲状态。充电桩被确认为处于预空闲状态，即在车辆到达时，其有望处于空闲状态。然后以每个处于预空闲状态的充电桩，建立对应的初始桩位分配策略，初始桩位分配策略可以包括充电桩的位置、电动汽车的行驶路线、充电需求的时间分布等。
在一种可行的实施方式中，方法还包括：
获取车辆的充电评价等级，其中，充电评价等级由目标充电桩群组根据车辆的历史充电数据确定；
根据充电评价等级对等待时长进行动态调整，其中，充电评价等级与动态调整的比例为正相关。
对于不同车辆同时发送的充电请求，在进行桩位分配时，为了确保充电的效率和安全性，云服务器会根据车辆的充电评价等级进行优先级排序。充电评价等级越高的车辆将优先获得充电桩的使用权。示例的，充电评价等级越高的车辆，等待时长的动态调整的比例越高，即预留给用户的时间越长，相反，充电评价等级越低的车辆，等待时长的动态调整的比例越低，即预留给用户的时间越短。
通过根据充电评价等级对充电请求进行优先级排序，云服务器可以更智能地分配充电桩，使得充电评价等级高的车辆更有可能获得更优先的充电服务。这可以减少充电桩的空闲时间，提高设备的利用率，从而提高整体充电效率。将充电评价等级作为排序依据，使得充电评价等级高的用户更容易获得更好的充电服务体验。这有助于提高用户满意度，增强用户对充电服务的信任感。根据充电评价等级动态调整等待时长，意味着对于服务评价良好的用户，云服务器更愿意为其保留更多的充电时间。这样可以在高峰时段或者资源紧张时，确保这部分用户有足够的时间完成充电，减少他们的等待时间，提高充电效率。
S102：获取目标充电桩群组的电网运行信息，并以车辆接入后电网负载变化状况为优化目标，对初始桩位分配策略进行调整，以获得目标桩位分配策略。
在获得初始桩位分配策略之后，需要以车辆接入电网负载变化状况判断目标，对初始桩位分配策略进行筛选，而在电动汽车充电桩的布局优化问题中，仅仅依赖于初始策略是不够的，因为实际的电网负载状况是动态变化的。为了实现更高效、更合理的充电桩布局，需要根据车辆接入电网的负载变化状况来判断目标，并对初始桩位分配策略进行筛选。具体的步骤包括：
S1021：确定车辆接入后的变压器组的中性线电流值以及对应实时功率。
电网包括至少一个变压器组，测量车辆接入后变压器组的中性线电流值以及实时功率。中性线电流值表示通过变压器中性线的电流大小，而实时功率表示变压器组当前的功率消耗。这些参数的测量是为了实时监测变压器组的运行状态。
S1022：以变压器组的中性线电流值最小为第一优化目标，变压器组的实时功率小于额定功率为第二优化目标，从多个初始桩位分配策略中，确定目标桩位分配策略。
在这一步骤中，在制定桩位分配策略的过程中，需要关注两个关键的优化目标。首先，需要最小化变压器组的中性线电流值。这一目标的实现有助于降低中性线的负荷，从而提高系统的稳定性。中性线电流的减小对于系统的优化至关重要。过大的中性线电流可能导致变压器组的损耗增加，甚至引发设备故障。因此，通过优化策略来降低中性线电流是维护系统稳定、延长设备使用寿命的重要手段。
此外，还需要确保变压器组的实时功率始终小于其额定功率。这是为了防止设备过载，确保系统的安全运行。过载运行不仅会加速设备的老化，还可能引发严重的系统故障，甚至对操作人员的安全构成威胁。
通过关注中性线电流的降低和变压器组的负载控制，可以提高系统的稳定性，并确保系统的安全运行。在实际操作中，需要充分考虑这两个目标，并采取相应的措施来实现它们。这不仅可以提高电力系统的效率，还可以降低风险，保障设备和人员的安全。
示例的，以变压器中性线的电流最小的初始桩位分配策略开始筛选，判断其实时功率是否小于额定功率，直至初始桩位分配策略同时满足第一优化目标和第二优化目标。
S103：将目标桩位分配策略发送至车端控制器，车辆以识别码为凭证与目标桩位建立充电链路。
在确定目标桩位分配策略之后，目标策略需要被传送到车端，以便车辆可以按照这个策略充电。端控制器接收来自云服务器的目标桩位分配策略，以便在车辆到达充电桩时执行这个策略。车辆使用其识别码作为凭证，与被分配的目标充电桩建立充电链路。这意味着车辆通过其身份信息与所选的充电桩进行通信，开始充电过程。
S104：获取充电链路的在第一充电时段的充电信息，并根据第一充电时段的充电信息，确定充电链路对电网污染能力。
车辆的蓄电池充电属非线性负荷，充电过程会产生谐波，对接入电网的用电设备产生干扰。谐波产生的电流会影响大容量电容设备的正常运行，也会增加电网的无用功耗，因此在车辆充电的过程中，需求根据其充电信息，来对其充电链路对电网污染能力进行评估。而评估的具体方式包括：
S1041：获取充电链路在第一充电时段的充电电流和充电电压；
S1042：根据充电电流和充电电压，确定充电链路在第一充电时段的功率因数；
S1042：获取变压器组在第一充电时段的可用容量，根据功率因数与可用容量，确定充电链路在第一充电时段对电网的污染能力。
在第一充电时段，通过传感器或测量设备获取充电链路的充电电流和充电电压。这两个参数是评估电气特性的基础。根据所得到的充电电流和充电电压，系统计算充电链路在第一充电时段的功率因数。功率因数是电力系统中一个重要的参数，表示电流和电压之间的相位关系，反映了电能的有效利用程度。获取变压器组在第一充电时段的可用容量。可用容量是指变压器组当前未被使用的电容量。通过比较充电链路在第一充电时段的功率因数与变压器组的可用容量，系统确定充电链路对电网的污染能力。较低的功率因数可能表明充电链路引入了不良的相位关系，可能导致谐波产生，影响电能的有效利用。同时，如果充电链路的需求超过了变压器组的可用容量，可能导致电网的过载，进而影响电网的质量和稳定性。电网污染能力是指电网在特定时刻容忍电能质量波动的程度，与电流谐波、功率因数等有关。因此，系统综合考虑功率因数和可用容量，以评估充电链路在第一充电时段对电网的污染能力，从而采取必要的措施来优化电网质量和稳定性。
S105：根据电网污染能力，对车辆在第二充电时段的充电功率进行动态调节。
在获取车辆的充电链路对电网的污染能力之后，可以以对电网的污染能力为指标，来对车辆在第二充电时段的充电功率进行动态调节，这种动态调节的目的是优化充电过程，以减少对电网的负面影响，保障电网的稳定性和电力质量。其具体的实现步骤可以包括：
S1051：获取电网在第二充电时段的实时负荷，根据电网污染能力与实时负荷的比值，确定充电功率的第一修正系数；
S1052：根据第二充电时段与预设时间修正系数的匹配关系，确定充电功率的第二修正系数，其中，时间修正系数用于表征电网所处工作时间段；
S1053：根据第一修正系数和第二修正系数，实时调整车辆在第二充电时段的充电功率。
第一修正系数的计算基于电网污染能力与实时负荷的比值。这个比值反映了电网当前污染容忍度相对于负荷的关系。该比值反映了当前电网在面对负荷的同时对电能质量的要求。如果电网污染能力相对较高，系统可能允许更大的电能质量波动；反之，如果电网污染能力较低，则需要更谨慎地控制电能质量。 第一修正系数用于根据电网的污染容忍度和实时负荷的关系调整充电功率。较大的修正系数可能表示此时电网容忍度相对较高，系统可以允许更高的充电功率；反之，较小的修正系数可能表示电网当前不太适合高功率充电。
在电网系统中，存在用电高峰和用电低谷的时段。在用电高峰时段，电网系统需要承受较大的负荷，保证电力的稳定供应。而在用电低谷时段，电网系统的负荷较小，电力供应相对充足。这种峰谷差异使得电网系统需要在不同时段采取不同的调度策略，以平衡电力供需，保障电力系统的稳定运行。因此可以根据充电时段与电网用电高峰和用电低谷的时段的匹配情况，来确定充电功率的第二修正系数。通过匹配充电时段与电网用电高峰和用电低谷的时段，系统可以确定充电时车辆对电网的影响相对于电网负荷的相对大小。不同时段电网的负荷特性可能不同，因此修正系数可以反映出这种差异。
在第二充电时段开始时，获得车辆的初始充电功率，这可以是根据预设计划或用户需求设定的初始值。将第一修正系数和第二修正系数结合，计算一个综合的修正系数。可以是将两个系数相乘或以其他合适的方式组合。将初始充电功率与综合的修正系数相乘或以其他方式进行调整，得到实时的充电功率。这样的调整可以考虑电网污染能力、时间段匹配、电网负荷等因素，以确保充电过程在保障电网稳定性的同时，最大限度地满足用户需求。在第二充电时段持续进行实时监测。根据电网的实际情况、用户的需求或其他变化，动态地调整充电功率。
本申请提供的基于大数据的能源分配调度方法，通过确定充电桩的预空闲状态，构建初始桩位分配策略，并在此基础上根据电网运行信息进行调整，该方案避免了用户仅仅根据充电桩是否处于使用状态来作为筛选条件的问题。这有助于合理分配充电资源，避免电网过载和设备寿命的影响。通过动态调节车辆在第二充电时段的充电功率，考虑了电网污染能力的因素，有助于保障电网的稳定性。这与传统模式下电动车辆充电直接接入配电网的方式不同，能够更加智能地适应电网的实际情况。通过充分考虑充电桩状态、电网运行信息和电网污染能力等因素，实现了更加智能和可控的充电管理，解决了用户行为对电网和充电设备的不良影响问题。
以上结合图1详细说明了本申请实施例提供的基于大数据的能源分配调度方法。以下详细说明用于执行本申请实施例提供的基于大数据的能源分配调度方法的装置。
该装置包括云服务器，云服务器与至少一个车端控制器通信连接，车端控制器部署于车辆，云服务器被配置为：确定目标充电桩群组中的处于预空闲状态的充电桩，并根据处于预空闲状态的充电桩构建初始桩位分配策略；获取目标充电桩群组的电网运行信息，并以车辆接入后电网负载变化状况为优化目标，对初始桩位分配策略进行调整，以获得目标桩位分配策略，目标桩位分配策略包括目标桩位的识别码；将目标桩位分配策略发送至车端控制器，车辆以识别码为凭证与目标桩位建立充电链路；获取充电链路的在第一充电时段的充电信息，并根据第一充电时段的充电信息，确定充电链路对电网污染能力；根据电网污染能力，对车辆在第二充电时段的充电功率进行动态调节。
可选地，车端控制器被配置为：获取车辆的当前状态信息和用户的需求信息，生成并向云服务器发送充电请求；
云服务器还被配置为：响应于车端控制器发送的充电请求，构建车辆的目标充电行为画像；以充电行为画像为匹配目标，在多个待选充电桩群组中确定目标充电桩群组。
可选地，云服务器被具体配置为：根据电池电量和车辆充电功率，构建车辆的初始充电行为画像；根据充电时长和充电预算对初始充电行为画像进行裁剪，以获得目标充电行为画像。
可选地，云服务器被具体配置为：获取车辆的位置信息，并根据位置信息确认等待时长；将目标充电桩群组中当前时刻处于空闲状态和等待时长后处于空闲状态的充电桩，确认为处于预空闲状态的充电桩；以每个处于预空闲状态的充电桩为目标充电桩，构建多个初始桩位分配策略。
可选地，云服务器还被配置为：获取车辆的充电评价等级，其中，充电评价等级由目标充电桩群组根据车辆的历史充电数据确定；根据充电评价等级对等待时长进行动态调整，其中，充电评价等级与动态调整的比例为正相关。
可选地，电网包括至少一个变压器组，云服务器被具体配置为：确定车辆接入后的变压器组的中性线电流值以及对应实时功率；以变压器组的中性线电流值最小为第一优化目标，变压器组的实时功率小于额定功率为第二优化目标，从多个初始桩位分配策略中，确定目标桩位分配策略。
可选地，充电信息包括充电电流和充电电压数据，云服务器被具体配置为：获取充电链路在第一充电时段的充电电流和充电电压；根据充电电流和充电电压，确定充电链路在第一充电时段的功率因数；获取变压器组在第一充电时段的可用容量，根据功率因数与可用容量，确定充电链路在第一充电时段对电网的污染能力。
可选地，云服务器被具体配置为：获取电网在第二充电时段的实时负荷，根据电网污染能力与实时负荷的比值，确定充电功率的第一修正系数；根据第二充电时段与预设时间修正系数的匹配关系，确定充电功率的第二修正系数，其中，时间修正系数用于表征电网所处工作时间段；根据第一修正系数和第二修正系数，实时调整车辆在第二充电时段的充电功率。
上述实施例，可以全部或部分地通过软件、硬件（如电路）、固件或其他任意组合来实现。当使用软件实现时，上述实施例可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。计算机程序产品包括一个或多个计算机指令或计算机程序。在计算机上加载或执行计算机指令或计算机程序时，全部或部分地产生按照本申请实施例的流程或功能。计算机可以为通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。计算机程序或指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，计算机程序或指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线（例如红外、无线、微波等）方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集合的服务器、数据中心等数据存储设备。可用介质可以是磁性介质（例如，软盘、硬盘、磁带）、光介质（例如，DVD）、或者半导体介质。半导体介质可以是固态硬盘。
应理解，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况，其中A,B可以是单数或者复数。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系，但也可能表示的是一种“和/或”的关系，具体可参考前后文进行理解。
本申请中，“至少一个”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项（个）或复数项（个）的任意组合。例如，a,b,或c中的至少一项（个），可以表示：a, b, c, a-b, a-c, b-c, 或a-b-c，其中a,b,c可以是单个，也可以是多个。
应理解，在本申请的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅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装置，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，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
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网络单元上。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。
功能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（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（read-only memory，ROM）、随机存取存储器（random access memory，RAM）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (6)

1.一种基于大数据的能源分配调度方法，其特征在于，应用于云服务器，所述云服务器与至少一个车端控制器通信连接，所述车端控制器部署于车辆，所述方法包括：
确定目标充电桩群组中的处于预空闲状态的充电桩，并根据所述处于预空闲状态的充电桩构建初始桩位分配策略；
所述云服务器确定目标充电桩群组中的处于预空闲状态的充电桩，并根据所述处于预空闲状态的充电桩构建初始桩位分配策略，包括：
获取所述车辆的位置信息，并根据所述位置信息确认等待时长；
将目标充电桩群组中当前时刻处于空闲状态和等待时长后处于空闲状态的充电桩，确认为所述处于预空闲状态的充电桩；
以每个处于预空闲状态的充电桩为目标充电桩，构建多个所述初始桩位分配策略；
获取所述目标充电桩群组的电网运行信息，并以车辆接入后电网负载变化状况为优化目标，对所述初始桩位分配策略进行调整，以获得目标桩位分配策略，所述目标桩位分配策略包括目标桩位的识别码；
电网包括至少一个变压器组，所述以车辆接入后电网负载变化状况为优化目标，对所述初始桩位分配策略进行调整，以获得目标桩位分配策略包括：
确定车辆接入后的所述变压器组的中性线电流值以及对应实时功率；
以所述变压器组的中性线电流值最小为第一优化目标，所述变压器组的实时功率小于额定功率为第二优化目标，从多个所述初始桩位分配策略中，确定所述目标桩位分配策略；
将所述目标桩位分配策略发送至所述车端控制器，所述车辆以所述识别码为凭证与所述目标桩位建立充电链路；
获取所述充电链路的在第一充电时段的充电信息，并根据所述第一充电时段的充电信息，确定所述充电链路对电网的污染能力；
所述充电信息包括充电电流和充电电压，所述获取所述充电链路的在第一充电时段的充电信息，并根据所述第一充电时段的充电信息，确定所述充电链路对电网的污染能力，包括：
获取所述充电链路在第一充电时段的所述充电电流和所述充电电压；
根据所述充电电流和所述充电电压，确定所述充电链路在第一充电时段的功率因数；
获取所述变压器组在第一充电时段的可用容量，根据所述功率因数与所述可用容量，确定所述充电链路在第一充电时段对电网的污染能力；
根据所述污染能力，对所述车辆在第二充电时段的充电功率进行动态调节；
所述根据所述污染能力，对所述车辆在第二充电时段的充电功率进行动态调节，包括：
获取所述电网在所述第二充电时段的实时负荷，根据所述污染能力与所述实时负荷的比值，确定所述充电功率的第一修正系数；
根据所述第二充电时段与预设时间修正系数的匹配关系，确定所述充电功率的第二修正系数，其中，所述预设时间修正系数用于表征所述电网所处工作时间段；
根据所述第一修正系数和所述第二修正系数，实时调整所述车辆在第二充电时段的充电功率。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述确定目标充电桩群组中的处于预空闲状态的充电桩之前，所述方法还包括：
所述车端控制器获取车辆的当前状态信息和用户的需求信息，生成并向所述云服务器发送充电请求；
响应于所述车端控制器发送的充电请求，构建所述车辆的目标充电行为画像；
以所述目标充电行为画像为匹配目标，在多个待选充电桩群组中确定所述目标充电桩群组。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述车辆的当前状态信息至少包括电池电量和车辆充电功率，所述用户的需求信息至少包括充电时长和充电预算，所述响应于所述车端控制器发送的充电请求，构建所述车辆的目标充电行为画像，包括：
根据所述电池电量和所述车辆充电功率，构建所述车辆的初始充电行为画像；
根据所述充电时长和充电预算对所述初始充电行为画像进行裁剪，以获得所述目标充电行为画像。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取所述车辆的充电评价等级，其中，所述充电评价等级由所述目标充电桩群组根据所述车辆的历史充电数据确定；
根据所述充电评价等级对所述等待时长进行动态调整，其中，所述充电评价等级与所述动态调整的比例为正相关。
5.一种基于大数据的能源分配调度装置，用于执行如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述装置包括云服务器，所述云服务器与至少一个车端控制器通信连接，所述车端控制器部署于车辆，所述云服务器被配置为：
确定目标充电桩群组中的处于预空闲状态的充电桩，并根据所述处于预空闲状态的充电桩构建初始桩位分配策略；
获取所述目标充电桩群组的电网运行信息，并以车辆接入后电网负载变化状况为优化目标，对所述初始桩位分配策略进行调整，以获得目标桩位分配策略，所述目标桩位分配策略包括目标桩位的识别码；
将所述目标桩位分配策略发送至所述车端控制器，所述车辆以所述识别码为凭证与所述目标桩位建立充电链路；
获取所述充电链路的在第一充电时段的充电信息，并根据所述第一充电时段的充电信息，确定所述充电链路对电网的污染能力；
根据所述污染能力，对所述车辆在第二充电时段的充电功率进行动态调节。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述车端控制器被配置为：
获取车辆的当前状态信息和用户的需求信息，生成并向所述云服务器发送充电请求；
所述云服务器还被配置为：
响应于所述车端控制器发送的充电请求，构建所述车辆的目标充电行为画像；
以所述目标充电行为画像为匹配目标，在多个待选充电桩群组中确定所述目标充电桩群组。
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