CN119765397B - 移动共享充电机器人的三相平衡控制方法、装置和设备 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种移动共享充电机器人的三相平衡控制方法、装置和设备。所述方法包括：在接收到待充电车辆发起的充电需求，且充电场站内存在处于空闲状态的移动共享充电机器人的情况下，基于候选移动共享充电机器人的数量和处于充电状态的移动共享充电机器人的数量，构建多个相位分配概率矩阵，基于剩余充电电量、需求充电电量及输出功率，计算多个相位分配概率矩阵的不平衡度；基于不平衡度满足预设条件的目标相位分配概率矩阵确定概率更新速度和概率更新方向，对多个相位分配概率矩阵进行更新，迭代执行直至不平衡度满足预设停止条件，基于不平衡度对应的相位分配策略进行相位调整。采用本方法能够改善充电站变压台区的三相不平衡问题。

Description

移动共享充电机器人的三相平衡控制方法、装置和设备

技术领域

本申请涉及车辆充电技术领域，特别是涉及一种移动共享充电机器人的三相平衡控制方法、装置和设备。

背景技术

随着新能源汽车保有量的持续增加，配套充电设施的建设需求被进一步激发。目前，传统充电桩存在“车找桩”的空间绑定问题，以及“油车占位”的充电桩资源浪费问题。因此，移动共享充电机器人成为可解决以上问题的有效解决方法。

低压配网大多采用三相四线制的配电方式，而电动汽车充电通常采用的是单相交流充电，大量的单相负荷会形成三相不平衡问题。对于配电变压器，三相不平衡问题会导致变压器的铜损、铁损增大，降低变压器的运行效率，影响其安全运行。因此，亟需一种移动共享充电机器人的三相平衡控制方法，用于改善充电站变压台区的三相不平衡问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够改善充电站变压台区的三相不平衡问题的移动共享充电机器人的三相平衡控制方法、装置和设备。

第一方面，本申请提供了一种移动共享充电机器人的三相平衡控制方法，包括：

在接收到至少一个待充电车辆发起的充电需求，且充电场站内存在处于空闲状态的移动共享充电机器人的情况下，在处于空闲状态的移动共享充电机器人中确定与至少一个待充电车辆的数量匹配的候选移动共享充电机器人，并获取处于充电状态的移动共享充电机器人所连接的车辆的剩余充电电量、至少一个待充电车辆的需求充电电量以及处于充电状态的移动共享充电机器人的各相输出功率；

基于候选移动共享充电机器人的数量和处于充电状态的移动共享充电机器人的数量，构建多个相位分配概率矩阵，并基于剩余充电电量、需求充电电量以及输出功率，计算多个相位分配概率矩阵各自对应的相位分配策略下的不平衡度；

基于多个相位分配概率矩阵中不平衡度满足预设条件的目标相位分配概率矩阵，确定概率更新速度和概率更新方向；

基于概率更新速度和概率更新方向，对多个相位分配概率矩阵进行更新，返回基于剩余充电电量、需求充电电量以及输出功率，计算多个相位分配概率矩阵各自对应的相位分配策略下的不平衡度的步骤并继续执行，直至不平衡度满足预设停止条件，基于不平衡度对应的相位分配策略对候选移动共享充电机器人以及处于充电状态的移动共享充电机器人进行相位调整。

在其中一个实施例中，基于剩余充电电量、需求充电电量以及输出功率，计算多个相位分配概率矩阵各自对应的相位分配策略下的不平衡度，包括：

针对每个相位分配概率矩阵，基于输出功率，确定当前相位分配概率矩阵对应的相位分配策略下的功率不平衡度；基于剩余充电电量和需求充电电量，确定当前相位分配概率矩阵对应的相位分配策略下的能量不平衡度；将功率不平衡度和能量不平衡度加权，得到当前相位分配概率矩阵对应的相位分配策略下的不平衡度。

在其中一个实施例中，基于输出功率，确定当前相位分配概率矩阵对应的相位分配策略下的功率不平衡度，包括：

针对当前相位分配概率矩阵对应的相位分配策略，将输出功率按照相位分别求和，得到各相位下的总输出功率；

获取各相位下的总输出功率中的最大功率值与最小功率值之间的功率差值，以及各相位下的总输出功率之间的功率平均值；

将功率差值与功率平均值之间的商作为当前相位分配概率矩阵对应的相位分配策略下的功率不平衡度。

在其中一个实施例中，基于剩余充电电量和需求充电电量，确定当前相位分配概率矩阵对应的相位分配策略下的能量不平衡度，包括：

针对当前相位分配概率矩阵对应的相位分配策略，将剩余充电电量和需求充电电量按照相位分别求和，得到各相位下的总电量；

获取各相位下的总电量中的最大电量值与最小电量值之间的电量差值，以及各相位下的总电量之间的电量平均值；

将电量差值与电量平均值之间的商作为当前相位分配概率矩阵对应的相位分配策略下的能量不平衡度。

在其中一个实施例中，基于多个相位分配概率矩阵中不平衡度满足预设条件的目标相位分配概率矩阵，确定概率更新速度和概率更新方向之前，还包括：

针对每个相位分配概率矩阵，确定相位分配概率矩阵对应的相位分配策略与实时相位分配策略之间的差异；

基于差异更新不平衡度，得到每个相位分配概率矩阵对应的更新后的不平衡度。

在其中一个实施例中，基于候选移动共享充电机器人的数量和处于充电状态的移动共享充电机器人的数量，构建多个相位分配概率矩阵，包括：

将候选移动共享充电机器人的数量和处于充电状态的移动共享充电机器人的数量之间的和作为每个相位分配概率矩阵的行数，并将移动共享充电机器人的相位数量作为每个相位分配概率矩阵的列数；

根据行数和列数，确定多组随机概率值，并将多组随机概率值作为多个相位分配概率矩阵的元素，其中，每个相位分配概率矩阵中每行元素的和为预设值。

在其中一个实施例中，相位分配概率矩阵的各列与移动共享充电机器人的各相位一一对应；相位分配概率矩阵的各行与候选移动共享充电机器人以及处于充电状态的移动共享充电机器人一一对应；相位分配策略的确定步骤，包括：

针对相位分配概率矩阵中的每行，确定当前行对应的目标移动共享充电机器人，并确定当前行元素中数值最大的元素所在的目标列，并将目标列对应的相位作为目标移动共享充电机器人的分配相位。

第二方面，本申请还提供了一种移动共享充电机器人的三相平衡控制装置，包括：

获取模块，用于在接收到至少一个待充电车辆发起的充电需求，且充电场站内存在处于空闲状态的移动共享充电机器人的情况下，在处于空闲状态的移动共享充电机器人中确定与至少一个待充电车辆的数量匹配的候选移动共享充电机器人，并获取处于充电状态的移动共享充电机器人所连接的车辆的剩余充电电量、至少一个待充电车辆的需求充电电量以及处于充电状态的移动共享充电机器人的各相输出功率；

第一确定模块，用于基于候选移动共享充电机器人的数量和处于充电状态的移动共享充电机器人的数量，构建多个相位分配概率矩阵，并基于剩余充电电量、需求充电电量以及输出功率，计算多个相位分配概率矩阵各自对应的相位分配策略下的不平衡度；

第二确定模块，用于基于多个相位分配概率矩阵中不平衡度满足预设条件的目标相位分配概率矩阵，确定概率更新速度和概率更新方向；

调整模块，用于基于概率更新速度和概率更新方向，对多个相位分配概率矩阵进行更新，返回基于剩余充电电量、需求充电电量以及输出功率，计算多个相位分配概率矩阵各自对应的相位分配策略下的不平衡度的步骤并继续执行，直至不平衡度满足预设停止条件，基于不平衡度对应的相位分配策略对候选移动共享充电机器人以及处于充电状态的移动共享充电机器人进行相位调整。

第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

在接收到至少一个待充电车辆发起的充电需求，且充电场站内存在处于空闲状态的移动共享充电机器人的情况下，在处于空闲状态的移动共享充电机器人中确定与至少一个待充电车辆的数量匹配的候选移动共享充电机器人，并获取处于充电状态的移动共享充电机器人所连接的车辆的剩余充电电量、至少一个待充电车辆的需求充电电量以及处于充电状态的移动共享充电机器人的各相输出功率；

基于候选移动共享充电机器人的数量和处于充电状态的移动共享充电机器人的数量，构建多个相位分配概率矩阵，并基于剩余充电电量、需求充电电量以及输出功率，计算多个相位分配概率矩阵各自对应的相位分配策略下的不平衡度；

基于多个相位分配概率矩阵中不平衡度满足预设条件的目标相位分配概率矩阵，确定概率更新速度和概率更新方向；

基于概率更新速度和概率更新方向，对多个相位分配概率矩阵进行更新，返回基于剩余充电电量、需求充电电量以及输出功率，计算多个相位分配概率矩阵各自对应的相位分配策略下的不平衡度的步骤并继续执行，直至不平衡度满足预设停止条件，基于不平衡度对应的相位分配策略对候选移动共享充电机器人以及处于充电状态的移动共享充电机器人进行相位调整。

第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

在接收到至少一个待充电车辆发起的充电需求，且充电场站内存在处于空闲状态的移动共享充电机器人的情况下，在处于空闲状态的移动共享充电机器人中确定与至少一个待充电车辆的数量匹配的候选移动共享充电机器人，并获取处于充电状态的移动共享充电机器人所连接的车辆的剩余充电电量、至少一个待充电车辆的需求充电电量以及处于充电状态的移动共享充电机器人的各相输出功率；

基于候选移动共享充电机器人的数量和处于充电状态的移动共享充电机器人的数量，构建多个相位分配概率矩阵，并基于剩余充电电量、需求充电电量以及输出功率，计算多个相位分配概率矩阵各自对应的相位分配策略下的不平衡度；

基于多个相位分配概率矩阵中不平衡度满足预设条件的目标相位分配概率矩阵，确定概率更新速度和概率更新方向；

基于概率更新速度和概率更新方向，对多个相位分配概率矩阵进行更新，返回基于剩余充电电量、需求充电电量以及输出功率，计算多个相位分配概率矩阵各自对应的相位分配策略下的不平衡度的步骤并继续执行，直至不平衡度满足预设停止条件，基于不平衡度对应的相位分配策略对候选移动共享充电机器人以及处于充电状态的移动共享充电机器人进行相位调整。

上述移动共享充电机器人的三相平衡控制方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质，通过在接收到至少一个待充电车辆发起的充电需求，且充电场站内存在处于空闲状态的移动共享充电机器人的情况下，在处于空闲状态的移动共享充电机器人中为至少一个移动共享充电机器人分配候选移动共享充电机器人，候选移动共享充电机器人以及处于充电状态的移动共享充电机器人作为相位控制对象，因此，基于候选移动共享充电机器人的数量和处于充电状态的移动共享充电机器人的数量构建多个相位分配概率矩阵，每个相位分配概率矩阵中包含了对各相位控制对象进行相位控制的概率值；对于每个相位分配概率矩阵，基于剩余充电电量、需求充电电量以及输出功率，可以计算出该相位分配概率矩阵对应的相位分配策略下的不平衡度，不平衡度用于表征充电场站中各相位的平衡情况；基于多个相位分配概率矩阵中不平衡度满足预设条件的目标相位分配概率矩阵，确定概率更新速度和概率更新方向，从而对多个相位分配概率矩阵进行更新，通过多轮迭代直至不平衡度满足预设停止条件，以该不平衡度对应的相位分配策略对各移动共享充电机器人进行相位调整，有利于改善充电站变压台区的三相不平衡问题。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或相关技术中的技术方案，下面将对本申请实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为一个实施例中移动共享充电机器人的三相平衡控制方法的应用环境图；

图2为一个实施例中移动共享充电机器人的三相平衡控制方法的流程示意图；

图3为一个实施例中移动共享充电机器人的三相平衡控制系统的组成示意图；

图4为一个实施例中移动共享充电机器人的三相平衡控制装置的结构框图；

图5为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请实施例提供的移动共享充电机器人的三相平衡控制方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104进行通信。数据存储系统可以存储服务器104需要处理的数据。数据存储系统可以集成在服务器104上，也可以放在云上或其他网络服务器上。本实施例以该方法应用于终端进行举例说明，可以理解的是，该方法也可以应用于服务器，还可以应用于包括终端和服务器的系统，并通过终端和服务器的交互实现。终端102在接收到至少一个待充电车辆发起的充电需求，且充电场站内存在处于空闲状态的移动共享充电机器人的情况下，在处于空闲状态的移动共享充电机器人中确定与至少一个待充电车辆的数量匹配的候选移动共享充电机器人，并获取处于充电状态的移动共享充电机器人所连接的车辆的剩余充电电量、至少一个待充电车辆的需求充电电量以及处于充电状态的移动共享充电机器人的各相输出功率；基于候选移动共享充电机器人的数量和处于充电状态的移动共享充电机器人的数量，构建多个相位分配概率矩阵，并基于剩余充电电量、需求充电电量以及输出功率，计算多个相位分配概率矩阵各自对应的相位分配策略下的不平衡度；基于多个相位分配概率矩阵中不平衡度满足预设条件的目标相位分配概率矩阵，确定概率更新速度和概率更新方向；基于概率更新速度和概率更新方向，对多个相位分配概率矩阵进行更新，返回基于剩余充电电量、需求充电电量以及输出功率，计算多个相位分配概率矩阵各自对应的相位分配策略下的不平衡度的步骤并继续执行，直至不平衡度满足预设停止条件，基于不平衡度对应的相位分配策略对候选移动共享充电机器人以及处于充电状态的移动共享充电机器人进行相位调整。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、物联网设备和便携式可穿戴设备，物联网设备可为智能音箱、智能电视、智能空调、智能车载设备、投影设备等。便携式可穿戴设备可为智能手表、智能手环、头戴设备等。头戴设备可以为虚拟现实（Virtual Reality，VR）设备、增强现实（Augmented Reality，AR）设备、智能眼镜等。服务器104可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或分布式系统，还可以是提供云计算服务的云服务器。

在一个示例性的实施例中，如图2所示，提供了一种移动共享充电机器人的三相平衡控制方法，以该方法应用于图1中的终端102为例进行说明，包括以下步骤202至步骤208。其中：

步骤202，在接收到至少一个待充电车辆发起的充电需求，且充电场站内存在处于空闲状态的移动共享充电机器人的情况下，在处于空闲状态的移动共享充电机器人中确定与至少一个待充电车辆的数量匹配的候选移动共享充电机器人，并获取处于充电状态的移动共享充电机器人所连接的车辆的剩余充电电量、至少一个待充电车辆的需求充电电量以及处于充电状态的移动共享充电机器人的各相输出功率。

其中，移动共享充电机器人指的是一种结合了机器人技术和充电技术的充电设备，能够为新能源车辆等设备提供充电服务。充电场站中包括多个移动共享充电机器人，处于空闲状态的移动共享充电机器人指的是充电场站中对车辆进行充电的移动共享充电机器人，处于充电状态的移动共享充电机器人指的是充电场站中正在对车辆进行充电的移动共享充电机器人。

待充电车辆指的是向终端发送充电需求的新能源车辆，本方案能够对同一时刻或者一段时间内发起充电需求的至少一个待充电车辆进行响应。充电需求携带有待充电车辆的需求充电电量等信息。

候选移动共享充电机器人指的是在处于空闲状态的移动共享充电机器人中确定出的移动共享充电机器人，用于对待充电车辆进行充电。在一些实施例中，每个移动共享充电机器人可以对单个车辆进行充电，则候选移动共享充电机器人的数据与待充电车辆的数量一致。例如，充电场站中共有11个移动共享充电机器人，其中，8个处于充电状态，3个处于空闲状态，待充电车辆不超过3个，例如有2个，则候选移动共享充电机器人为从3个处于空闲状态的移动共享充电机器人中选取的2个移动共享充电机器人。若待充电车辆多于3个，例如有4个，则将3个处于空闲状态的移动共享充电机器人作为候选移动共享充电机器人，剩余1辆待充电车辆在充电场站中存在处于空闲状态的移动共享充电机器人时，再为该待充电车辆分配候选移动共享充电机器人。

在一些实施例中，候选移动共享充电机器人可以根据各处于空闲状态的移动共享充电机器人的剩余电量以及各待充电车辆的需求充电电量中的至少一项来选取，以保证为每个待充电车辆分配合适的候选移动共享充电机器人。

剩余充电电量指的是充电状态的移动共享充电机器人所连接的车辆剩余需要充电的电量。需求充电电量指的是待充电车辆需要充电的电量，可以从充电需求中获取。

移动共享充电机器人通常采用三相电，分别包括A相、B相、C相。移动共享充电机器人在连接车辆时，通常由某一相与车辆连接。各相输出功率指的是每个移动共享充电机器人中与车辆连接的相位所输出的功率。

步骤204，基于候选移动共享充电机器人的数量和处于充电状态的移动共享充电机器人的数量，构建多个相位分配概率矩阵，并基于剩余充电电量、需求充电电量以及输出功率，计算多个相位分配概率矩阵各自对应的相位分配策略下的不平衡度。

其中，候选移动共享充电机器人和处于充电状态的移动共享充电机器人连接有车辆，将对充电场站的三相不平衡造成影响，因此，候选移动共享充电机器人和处于充电状态的移动共享充电机器人即为需要进行相位控制的对象。

相位分配概率矩阵的数量可以根据需求设定。相位分配概率矩阵指的是由多个概率值构成的矩阵，相位分配概率矩阵中各概率值指示了采用移动共享充电机器人的各相位来连接车辆的可能性。例如，（0.7,0.2,0.1）指示了采用A相位来连接车辆的可能性为0.7，采用B相位来连接车辆的可能性为0.2，采用C相位来连接车辆的可能性为0.1。

相位分配策略指示了移动共享充电机器人采用各相位来连接车辆的策略。相位分配概率矩阵与相位分配策略是一一对应的，例如，（0.7,0.2,0.1）对应的相位分配策略指示了采用A相位来连接车辆。

不平衡度用于表征充电场站中各相位的平衡情况。不平衡度越小，则表明充电场站中各相位越平衡。基于剩余充电电量、需求充电电量以及输出功率，计算多个相位分配概率矩阵各自对应的不平衡度，有利于确定出能够改善充电站变压台区的三相不平衡问题的相位分配策略。

步骤206，基于多个相位分配概率矩阵中不平衡度满足预设条件的目标相位分配概率矩阵，确定概率更新速度和概率更新方向。

其中，目标相位分配概率矩阵指的是多个相位分配概率矩阵中不平衡度满足预设条件的相位分配概率矩阵。例如，预设条件可以为不平衡度最小的相位分配概率矩阵，还可以为不平衡度小于预设平衡度的相位分配概率矩阵等。

概率更新速度为每次对相位分配概率矩阵中的各元素进行更新的概率值。概率更新方向指示了增大或者减小相位分配概率矩阵中的各元素。

步骤208，基于概率更新速度和概率更新方向，对多个相位分配概率矩阵进行更新，返回基于剩余充电电量、需求充电电量以及输出功率，计算多个相位分配概率矩阵各自对应的相位分配策略下的不平衡度的步骤并继续执行，直至不平衡度满足预设停止条件，基于不平衡度对应的相位分配策略对候选移动共享充电机器人以及处于充电状态的移动共享充电机器人进行相位调整。

其中，按照概率更新速度和概率更新方向对多个相位分配概率矩阵中的元素进行更新，得到更新后的相位分配概率矩阵。例如，相位分配概率矩阵为（0.7,0.2,0.1），概率更新速度为0.01和概率更新方向为增大方向，则更新后的相位分配概率矩阵为（0.71,0.21,0.11）。

在相位分配概率矩阵更新后，继续进行不平衡度的计算，并经过多轮迭代，直至不平衡度满足预设停止条件。例如，预设停止条件为不平衡度稳定在固定值，或者，不平衡度小于预设值等。经过多轮迭代后，采用最终确定出的不平衡度对应的相位分配策略对相应移动共享充电机器人进行相位调整，能够改善充电场站的三相相位平衡问题。

上述移动共享充电机器人的三相平衡控制方法中，通过在接收到至少一个待充电车辆发起的充电需求，且充电场站内存在处于空闲状态的移动共享充电机器人的情况下，在处于空闲状态的移动共享充电机器人中为至少一个移动共享充电机器人分配候选移动共享充电机器人，候选移动共享充电机器人以及处于充电状态的移动共享充电机器人作为相位控制对象，因此，基于候选移动共享充电机器人的数量和处于充电状态的移动共享充电机器人的数量构建多个相位分配概率矩阵，每个相位分配概率矩阵中包含了对各相位控制对象进行相位控制的概率值；对于每个相位分配概率矩阵，基于剩余充电电量、需求充电电量以及输出功率，可以计算出该相位分配概率矩阵对应的相位分配策略下的不平衡度，不平衡度用于表征充电场站中各相位的平衡情况；基于多个相位分配概率矩阵中不平衡度满足预设条件的目标相位分配概率矩阵，确定概率更新速度和概率更新方向，从而对多个相位分配概率矩阵进行更新，通过多轮迭代直至不平衡度满足预设停止条件，以该不平衡度对应的相位分配策略对各移动共享充电机器人进行相位调整，有利于改善充电站变压台区的三相不平衡问题。

在一个示例性的实施例中，基于剩余充电电量、需求充电电量以及输出功率，计算多个相位分配概率矩阵各自对应的相位分配策略下的不平衡度，包括：针对每个相位分配概率矩阵，基于输出功率，确定当前相位分配概率矩阵对应的相位分配策略下的功率不平衡度；基于剩余充电电量和需求充电电量，确定当前相位分配概率矩阵对应的相位分配策略下的能量不平衡度；将功率不平衡度和能量不平衡度加权，得到当前相位分配概率矩阵对应的相位分配策略下的不平衡度。

其中，对于不平衡度的计算，本申请实施例提出双维度不平衡评估的方案，即计算功率不平衡度和能量不平衡度，将二者加权后得到不平衡度。其中，功率不平衡度用于指示充电场站中各相位在输出功率上的不平衡情况，能量不平衡度用于指示充电场站中各相位在充电电量上的不平衡情况。

针对每个相位分配概率矩阵，基于输出功率，计算当前相位分配概率矩阵对应的相位分配策略下的功率不平衡度；基于剩余充电电量和需求充电电量，计算当前相位分配概率矩阵对应的相位分配策略下的能量不平衡度。

本实施例中，基于输出功率计算每个相位分配概率矩阵对应的功率不平衡度，基于剩余充电电量和需求充电电量计算每个相位分配概率矩阵对应的能量不平衡度，从而从输出功率和充电能量两个维度评估充电场站的相位不平衡情况，有利于提高不平衡度的准确性。

在一个示例性的实施例中，基于输出功率，确定当前相位分配概率矩阵对应的相位分配策略下的功率不平衡度，包括：针对当前相位分配概率矩阵对应的相位分配策略，将输出功率按照相位分别求和，得到各相位下的总输出功率；获取各相位下的总输出功率中的最大功率值与最小功率值之间的功率差值，以及各相位下的总输出功率之间的功率平均值；将功率差值与功率平均值之间的商作为当前相位分配概率矩阵对应的相位分配策略下的功率不平衡度。

其中，针对每种相位分配策略，各移动共享充电机器人输出功率的相位可能不同，因此，将输出功率按照相位分别求和，可以得到各相位下的总输出功率。例如，移动共享充电机器人1-5分别采用A相位输出功率1、B相位输出功率2、C相位输出功率3、A相位输出功率4、B相位来输出功率5，因此，按照相位进行求和后的，A相位下的总输出功率为输出功率1与输出功率4的和，B相位下的总输出功率为输出功率2与输出功率5的和，C相位下的总输出功率为输出功率3。

功率差值为各个相位下的总输出功率中的最大功率值与最小功率值之间的差值，功率平均值为各个相位下的总输出功率的平均值。功率差值与功率平均值之间的商作为相位分配策略下的功率不平衡度。

本实施例中，利用各相位下的总输出功率中的最大功率值与最小功率值之间的功率差值，与各相位下的总输出功率之间的功率平均值之间的商作为功率不平衡度，得到的功率不平衡度能够反映充电场站各相位在输出功率上的不平衡情况。

在一个示例性的实施例中，基于剩余充电电量和需求充电电量，确定当前相位分配概率矩阵对应的相位分配策略下的能量不平衡度，包括：针对当前相位分配概率矩阵对应的相位分配策略，将剩余充电电量和需求充电电量按照相位分别求和，得到各相位下的总电量；获取各相位下的总电量中最大电量值与最小电量值之间的电量差值，以及各相位下的总电量之间的电量平均值；将电量差值与电量平均值之间的商作为当前相位分配概率矩阵对应的相位分配策略下的能量不平衡度。

其中，针对每种相位分配策略，各移动共享充电机器人连接车辆的相位可能不同，剩余充电电量和需求充电电量为按照相应相位分配策略进行相位控制时各移动共享充电机器人连接车辆的充电电量。由于各移动共享充电机器人连接车辆的相位可能不同，因此，将剩余充电电量和需求充电电量按照相位分别求和，得到各相位下的总电量。例如，移动共享充电机器人1-5分别采用A相位、B相位、C相位、A相位、B相位来连接车辆，各车辆分别对应的剩余充电电量1、剩余充电电量2、剩余充电电量3、需求充电电量1和需求充电电量2。因此，按照相位进行求和后的，A相位下的总电量为剩余充电电量1与需求充电电量1的和，B相位下的总电量为剩余充电电量2与需求充电电量2的和，C相位下的总电量为剩余充电电量3。

电量差值为各个相位下的总电量中最大电量值与最小电量值之间的差值，电量平均值为各个相位下的总电量的平均值。电量差值与电量平均值之间的商作为相位分配策略下的能量不平衡度。

在一些实施例中，在当前时刻处于三相平衡状态的情况下，若有新来的车辆具有充电需求，则将车辆接入任一相位，均会产生功率不平衡现象。本申请实施例将能量不平衡纳入考虑，例如，当前时刻A相连接的车辆的剩余充电电量最少，意味着A相即将有车辆完成充电，为满足能量不平衡最低，那么此时会将新来的车辆接入A相，实现三相间的能量平衡，当A相前序车辆完成充电离开时，不再需要调整相位，从而减少开关动作。

本实施例中，利用各相位下的总电量中的最大电量值与最小电量值之间的电量差值，与各相位下的总电量之间的电量平均值之间的商作为能量不平衡度，得到的能量不平衡度能够反映充电场站各相位在充电电量上的不平衡情况。本申请实施例提出的能量不平衡度的确定方法，在考虑当前充电功率不平衡的情况下，同时考虑未来车辆结束充电的情况，并用能量不平衡度作为换向开关的约束，有利于尽可能减少开关的动作。

在一个示例性的实施例中，基于多个相位分配概率矩阵中不平衡度满足预设条件的目标相位分配概率矩阵，确定概率更新速度和概率更新方向之前，还包括：针对每个相位分配概率矩阵，确定相位分配概率矩阵对应的相位分配策略与实时相位分配策略之间的差异；基于差异更新不平衡度，得到每个相位分配概率矩阵对应的更新后的不平衡度。

其中，为了三相相位平衡控制时抑制相位频繁切换，本申请实施例提出在不平衡度的计算过程中引入惩罚项。

实时相位分配策略指的是当前时刻各移动共享充电机器人各相位的连接情况。终端确定每个相位分配概率矩阵对应的相位分配策略与实时相位分配策略之间的差异，并基于差异更新不平衡度。例如，当前相位分配概率矩阵对应的相位分配策略指示移动共享充电机器人1连接A相位，实时相位分配策略指示移动共享充电机器人1连接B相位，则二者存在差异，采用当前相位分配概率矩阵需要进行相位切换；若实时相位分配策略指示移动共享充电机器人1连接A相位，则二者不存在差异，采用当前相位分配概率矩阵无需进行相位切换。

针对每个相位分配概率矩阵，对于存在差异的移动共享充电机器人，引入惩罚系数λ，将存在差异的移动共享充电机器人的数量与惩罚系数λ的乘积作为惩罚项，将当前相位分配概率矩阵对应的不平衡度加上惩罚项，得到更新后的不平衡度。

本实施例中，通过在平衡度的计算过程中引入惩罚项，惩罚项能够表征需要切换相位的移动共享充电机器人的数量，通过引入惩罚项来增大需要切换相位的相位分配概率矩阵对应的不平衡度，有利于抑制相位频繁切换。

在一个示例性的实施例中，基于候选移动共享充电机器人的数量和处于充电状态的移动共享充电机器人的数量，构建多个相位分配概率矩阵，包括：将候选移动共享充电机器人的数量和处于充电状态的移动共享充电机器人的数量之间的和作为每个相位分配概率矩阵的行数，并将移动共享充电机器人的相位数量作为每个相位分配概率矩阵的列数；根据行数和列数，确定多组随机概率值，并将多组随机概率值作为多个相位分配概率矩阵的元素，其中，每个相位分配概率矩阵中每行元素的和为预设值。

其中，随机概率值为随机生成的概率值。多个相位分配概率矩阵是由多组随机生成的概率值构成的。每个相位分配概率矩阵的行数等于候选移动共享充电机器人的数量和处于充电状态的移动共享充电机器人的数量之间的和，即相位分配概率矩阵每行对应一个移动共享充电机器人。每个相位分配概率矩阵的列数为移动共享充电机器人的相位数量，例如，为三相。例如，候选移动共享充电机器人的数量和处于充电状态的移动共享充电机器人的数量之间的和为8，移动共享充电机器人的相位数量为三相，则相位分配概率矩阵为8行3列的矩阵。

由行数和列数可以确定出每个相位分配概率矩阵的元素数量，每组随机概率值的数量与每个相位分配概率矩阵的元素数量相同，将每组随机概率值分别赋给每个相位分配概率矩阵，同时，应保证每个相位分配概率矩阵中每行元素的和为预设值。在一些实施例中，可以在生成随机概率值时，每次生成与列数匹配的多个随机概率值且多个随机概率值的和为预设值，例如，预设值可以为1。例如，某次生成的随机概率值可以为0.7、0.2、0.1，还可以为0.8、0.1、0.1等。

本实施例中，通过将随机概率值作为多个相位分配概率矩阵的元素，相位分配概率矩阵的行数为候选移动共享充电机器人的数量和处于充电状态的移动共享充电机器人的数量之间的和，列数为移动共享充电机器人的相位数量，从而能够确定出多个相位分配概率矩阵，多个相位分配概率矩阵用于确定出不平衡度满足预设条件的相位分配策略，能够改善充电站变压台区的三相不平衡问题。

在一个示例性的实施例中，相位分配概率矩阵的各列与移动共享充电机器人的各相位一一对应；相位分配概率矩阵的各行与候选移动共享充电机器人以及处于充电状态的移动共享充电机器人一一对应；相位分配策略的确定步骤，包括：针对相位分配概率矩阵中的每行，确定当前行对应的目标移动共享充电机器人，并确定当前行元素中数值最大的元素所在的目标列，并将目标列对应的相位作为目标移动共享充电机器人的分配相位。

其中，由于相位分配概率矩阵的各行与候选移动共享充电机器人以及处于充电状态的移动共享充电机器人一一对应，因此，相位分配概率矩阵中每行指示了对应的目标移动共享充电机器人。

终端将每行元素中数值最大的元素所在的目标列作为对应的目标移动共享充电机器人的分配相位，从而可以得到每个相位分配概率矩阵对应的相位分配策略。例如，相位分配概率矩阵的某行为（0.7，0.2，0.1），该行对应目标移动共享充电机器人，0.7为该行的最大元素，0.7所在的目标列对应A相位，则目标移动共享充电机器人的分配相位为A相位。

本实施例中，在相位分配概率矩阵的每行元素中确定数值最大的元素所在的目标列，该目标列对应的相位可以作为目标移动共享充电机器人的分配相位，概率值可以确定出对应的相位调整策略，通过迭代调整概率值来计算不平衡度，调整幅度更加精细，有利于确定出准确的不平衡度。

为详细说明本方案中移动共享充电机器人的三相平衡控制方法的效果，下面以一个最详细实施例进行说明：

针对充电场站中具有多个移动共享充电机器人的场景，移动共享充电机器人的三相平衡控制方法应用于移动共享充电机器人的三相平衡控制系统。如图3所示为一些实施例中移动共享充电机器人的三相平衡控制系统的组成示意图。系统包括数据采集模块310、数据处理与计算模块320、优化决策模块330、控制执行模块340以及存储与日志模块350。其中，数据采集模块310用于在接收到至少一个待充电车辆发起的充电需求，且充电场站内存在处于空闲状态的移动共享充电机器人的情况下，在处于空闲状态的移动共享充电机器人中确定与至少一个待充电车辆的数量匹配的候选移动共享充电机器人，并获取处于充电状态的移动共享充电机器人所连接的车辆的剩余充电电量、至少一个待充电车辆的需求充电电量以及处于充电状态的移动共享充电机器人的各相输出功率。数据处理与计算模块320用于基于候选移动共享充电机器人的数量和处于充电状态的移动共享充电机器人的数量，构建多个相位分配概率矩阵，并基于剩余充电电量、需求充电电量以及输出功率，计算多个相位分配概率矩阵各自对应的相位分配策略下的不平衡度。优化决策模块330用于基于多个相位分配概率矩阵中不平衡度满足预设条件的目标相位分配概率矩阵，确定概率更新速度和概率更新方向；基于概率更新速度和概率更新方向，对多个相位分配概率矩阵进行更新，返回基于剩余充电电量、需求充电电量以及输出功率，计算多个相位分配概率矩阵各自对应的相位分配策略下的不平衡度的步骤并继续执行，直至不平衡度满足预设停止条件。控制执行模块340用于基于不平衡度对应的相位分配策略对候选移动共享充电机器人以及处于充电状态的移动共享充电机器人进行相位调整。存储与日志模块350用于存储历史数据、优化结果和运行日志，便于后续分析和故障排查，记录移动共享充电机器人的连接相位、输出功率、车辆的剩余充电电量等数据，生成运行日志，记录系统状态和异常事件等。

在一些实施例中，不平衡度的确定过程如下：

表示第k个移动共享充电机器人连接的相位，用二进制数表示，当=1时，表示移动共享充电机器人的该相位连接有车辆，当=0时，表示移动共享充电机器人的该相位未连接有车辆。

式中，表示A、B、C三个相位。当第k个移动共享充电机器人连接到相位时，对应的状态为1。

表示移动共享充电机器人的输出功率，表示移动共享充电机器人所连接车辆的剩余充电电量，则下一时刻剩余充电电量可以表示如下：

其中，为当前剩余充电电量，为下一时刻剩余充电电量，下一时刻剩余充电电量等于当前充电电量减去时间步长内已充电电量。

根据充电场站内各个移动共享充电机器人充电的连接相位，计算A、B、C三个相位各自的总输出功率，各相位下的总输出功率等于连接在该相位的移动共享充电机器人的输出功率之和：

式子中，为移动共享充电机器人的输出功率，为移动共享充电机器人的连接相位，为各相位下的总输出功率。

确定各相位下的总输出功率中的最大功率值：

确定各相位下的总输出功率中的最小功率值：

将各相中最大功率值减去最小功率值，得到各相下的功率差值：

将各相位下的总输出功率求平均得到功率平均值：

将功率差值除以功率平均值，得到功率不平衡度：

根据充电场站内各个移动共享充电机器人充电的连接相位，计算A、B、C三个相位各自的总电量，各相位下的总电量等于连接在该相位的车辆的剩余充电电量以及需求充电电量的和：

公式中，代表第k个移动共享充电机器人的连接相位，代表第k个移动共享充电机器人连接车辆的剩余充电电量或需求充电电量。

确定各相位下的总电量中的最大电量值：

确定各相位下的总电量中的最小电量值：

将各相位下的最大电量值减去最小电量值，得到各相位下的电量差值：

将各相位下的总电量求平均得到各相位下的电量平均值：

将电量差值除以电量平均值，得到能量不平衡度：

根据计算得到的功率不平衡度、能量不平衡度，建立多目标优化模型，以最小化功率不平衡度、能量不平衡度为目标函数，移动共享充电机器人的连接相位为决策变量。首先构建单目标模型，以最小化功率不平衡度为目标，得到模型目标函数：

约束条件包括移动共享充电机器人连接相位、剩余充电电量的更新，如上述各公式所示。考虑到移动共享充电机器人利用换向开关进行相位切换，频繁的换向动作会导致换向开关损害，因此引入能量不平衡，尽可能减少换向开关动作次数，由此单目标函数变为多目标函数：

为实现更好的动态调节，以及满足不同充电场站对于以上两个目标的侧重要求，采用熵权法将多目标函数转化为单目标函数。熵权法即是对各个目标赋予不同的权重，并保证各个权重之和为1。首先对每个指标进行标准化，如下公式所示：

根据标准化数据，指标下样本的比例计算如下公式所示：

根据比例值，计算各个指标的信息熵，如下公式所示：

能根据信息熵，计算每个指标重要性的背离系数，如下公式所示：

最后，计算各个目标的权重系数，如下公式所示：

通过以上熵权法，确定功率不平衡度和能量不平衡度的权重，最终将多目标函数转化为单目标函数，目标函数如下公式所示：

同时，应保证目标权重之和为1，因此约束条件增加公式：

由此建立多目标优化模型，以功率不平衡度和能量不平衡度的加权和最小化为目标，移动共享充电机器人的连接相位为决策变量，通过动态调整移动共享充电机器人的连接相位，实现三相不平衡的最小化，同时保证换向开关动作次数减少。

求解优化模型，动态调整移动共享充电机器人的连接相位，构建移动共享充电机器人的三相动态调节方法。

首先构建多个相位分配概率矩阵。对于第k个移动共享充电机器人，使用三维向量表示其相位选择（A/B/C），其中一个元素为1（连接该相位），其余为0。多个相位分配概率矩阵的维度为候选移动共享充电机器人的数量与处于充电状态的移动共享充电机器人的数量之间的和。

按照多个相位分配概率矩阵各自对应的相位分配策略，计算每个多个相位分配概率矩阵各自对应的相位分配策略下的不平衡度。概率更新速度初始化为随机值，范围通常为。根据目标函数，得到不平衡度的计算公式：

其中，为功率不平衡度，为能量不平衡度，和为熵权法确定的权重。不平衡度越小，表示三相平衡得到改善。

完成初始化后，对概率更新速度和概率更新方向进行更新，如下公式所示：

其中，为惯性权重，、为学习因子，、为[0,1]内的随机数。

得到基于概率更新速度和概率更新方向，对多个相位分配概率矩阵进行更新，如下公式所示：

将连续位置值转换为二进制连接状态。对每个移动共享充电机器人对应的三维向量选择最大值对应的相位置1，其余置0，如下公式所示：

Pbest表示的是多个相位分配概率矩阵的最优值，即目标相位分配概率矩阵。若当前不平衡度小于历史最优对应的不平衡度，则更新Pbest为目标相位分配概率矩阵；Gbest表示的是当前迭代过程中相位分配概率矩阵的最优值。在每次迭代中，将Gbest更新为不平衡度最小的相位分配概率矩阵。

根据充电状态变化周期（例如，设置为每5分钟），迭代执行上述计算不平衡度的步骤，更新相位分配。同时在不平衡度的计算公式中引入惩罚项，抑制频繁相位切换，如下公式所示：

其中λ为惩罚系数，平衡优化目标与切换成本。示例性地，设置固定迭代次数为100次，当不平衡度Gbest连续若干次迭代变化小于阈值（例如，为0.001）时终止迭代，基于不平衡度对应的相位分配策略对候选移动共享充电机器人以及处于充电状态的移动共享充电机器人进行相位调整。

上述移动共享充电机器人的三相平衡控制方法，针对充电场站中单相充电负荷随机接入引发的三相不平衡问题，提出双维度不平衡评估体系，通过实时计算功率不平衡度与能量不平衡度，构建以最小化两者为目标的多目标优化模型，并动态调整移动共享充电机器人的连接相位。该方法通过三维向量编码表示相位状态，结合熵权法自适应分配目标权重，引入换向开关切换次数惩罚项，周期性重优化相位分配方案，在降低配网变压器损耗、提升电能质量的同时，有效减少设备机械损耗。功率和能量双维度量化评估、动态优化算法与硬件控制深度融合，解决了传统充电桩“车找桩”效率低、三相失衡导致的变压器效率劣化及安全隐患问题，实现了移动共享充电机器人系统资源利用率提升与三相平衡智能调控，为新能源充电基础设施的高效、安全运行提供技术支撑。同时，通过数据采集、处理、优化决策和控制执行等模块的协同工作，实现了移动共享充电机器人三相动态平衡的智能调控，有效降低三相不平衡度，提升充电场站的运行效率和电能质量，同时延长设备使用寿命，为充电基础设施的智能化管理提供了可靠的技术支持。

应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的移动共享充电机器人的三相平衡控制方法的移动共享充电机器人的三相平衡控制装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个移动共享充电机器人的三相平衡控制装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于移动共享充电机器人的三相平衡控制方法的限定，在此不再赘述。

在一个示例性的实施例中，如图4所示，提供了一种移动共享充电机器人的三相平衡控制装置100，包括：获取模块120、第一确定模块140、第二确定模块160和调整模块180，其中：

获取模块120，用于在接收到至少一个待充电车辆发起的充电需求，且充电场站内存在处于空闲状态的移动共享充电机器人的情况下，在处于空闲状态的移动共享充电机器人中确定与至少一个待充电车辆的数量匹配的候选移动共享充电机器人，并获取处于充电状态的移动共享充电机器人所连接的车辆的剩余充电电量、至少一个待充电车辆的需求充电电量以及处于充电状态的移动共享充电机器人的各相输出功率；

第一确定模块140，用于基于候选移动共享充电机器人的数量和处于充电状态的移动共享充电机器人的数量，构建多个相位分配概率矩阵，并基于剩余充电电量、需求充电电量以及输出功率，计算多个相位分配概率矩阵各自对应的相位分配策略下的不平衡度；

第二确定模块160，用于基于多个相位分配概率矩阵中不平衡度满足预设条件的目标相位分配概率矩阵，确定概率更新速度和概率更新方向；

调整模块180，用于基于概率更新速度和概率更新方向，对多个相位分配概率矩阵进行更新，返回基于剩余充电电量、需求充电电量以及输出功率，计算多个相位分配概率矩阵各自对应的相位分配策略下的不平衡度的步骤并继续执行，直至不平衡度满足预设停止条件，基于不平衡度对应的相位分配策略对候选移动共享充电机器人以及处于充电状态的移动共享充电机器人进行相位调整。

上述移动共享充电机器人的三相平衡控制装置，通过在接收到至少一个待充电车辆发起的充电需求，且充电场站内存在处于空闲状态的移动共享充电机器人的情况下，在处于空闲状态的移动共享充电机器人中为至少一个移动共享充电机器人分配候选移动共享充电机器人，候选移动共享充电机器人以及处于充电状态的移动共享充电机器人作为相位控制对象，因此，基于候选移动共享充电机器人的数量和处于充电状态的移动共享充电机器人的数量构建多个相位分配概率矩阵，每个相位分配概率矩阵中包含了对各相位控制对象进行相位控制的概率值；对于每个相位分配概率矩阵，基于剩余充电电量、需求充电电量以及输出功率，可以计算出该相位分配概率矩阵对应的相位分配策略下的不平衡度，不平衡度用于表征充电场站中各相位的平衡情况；基于多个相位分配概率矩阵中不平衡度满足预设条件的目标相位分配概率矩阵，确定概率更新速度和概率更新方向，从而对多个相位分配概率矩阵进行更新，通过多轮迭代直至不平衡度满足预设停止条件，以该不平衡度对应的相位分配策略对各移动共享充电机器人进行相位调整，有利于改善充电站变压台区的三相不平衡问题。

在一个实施例中，基于剩余充电电量、需求充电电量以及输出功率，计算多个相位分配概率矩阵各自对应的相位分配策略下的不平衡度，第一确定模块140还用于：针对每个相位分配概率矩阵，基于输出功率，确定当前相位分配概率矩阵对应的相位分配策略下的功率不平衡度；基于剩余充电电量和需求充电电量，确定当前相位分配概率矩阵对应的相位分配策略下的能量不平衡度；将功率不平衡度和能量不平衡度加权，得到当前相位分配概率矩阵对应的相位分配策略下的不平衡度。

在一个实施例中，基于输出功率，确定当前相位分配概率矩阵对应的相位分配策略下的功率不平衡度，第一确定模块140还用于：针对当前相位分配概率矩阵对应的相位分配策略，将输出功率按照相位分别求和，得到各相位下的总输出功率；获取各相位下的总输出功率中的最大功率值与最小功率值之间的功率差值，以及各相位下的总输出功率之间的功率平均值；将功率差值与功率平均值之间的商作为当前相位分配概率矩阵对应的相位分配策略下的功率不平衡度。

在一个实施例中，基于剩余充电电量和需求充电电量，确定当前相位分配概率矩阵对应的相位分配策略下的能量不平衡度，第一确定模块140还用于：针对当前相位分配概率矩阵对应的相位分配策略，将剩余充电电量和需求充电电量按照相位分别求和，得到各相位下的总电量；获取各相位下的总电量中的最大电量值与最小电量值之间的电量差值，以及各相位下的总电量之间的电量平均值；将电量差值与电量平均值之间的商作为当前相位分配概率矩阵对应的相位分配策略下的能量不平衡度。

在一个实施例中，基于多个相位分配概率矩阵中不平衡度满足预设条件的目标相位分配概率矩阵，确定概率更新速度和概率更新方向之前，第二确定模块160还用于：针对每个相位分配概率矩阵，确定相位分配概率矩阵对应的相位分配策略与实时相位分配策略之间的差异；基于差异更新不平衡度，得到每个相位分配概率矩阵对应的更新后的不平衡度。

在一个实施例中，基于候选移动共享充电机器人的数量和处于充电状态的移动共享充电机器人的数量，构建多个相位分配概率矩阵，第一确定模块140还用于：将候选移动共享充电机器人的数量和处于充电状态的移动共享充电机器人的数量之间的和作为每个相位分配概率矩阵的行数，并将移动共享充电机器人的相位数量作为每个相位分配概率矩阵的列数；根据行数和列数，确定多组随机概率值，并将多组随机概率值作为多个相位分配概率矩阵的元素，其中，每个相位分配概率矩阵中每行元素的和为预设值。

在一个实施例中，相位分配概率矩阵的各列与移动共享充电机器人的各相位一一对应；0相位分配概率矩阵的各行与候选移动共享充电机器人以及处于充电状态的移动共享充电机器人一一对应；相位分配策略的确定方面，第一确定模块140还用于：针对相位分配概率矩阵中的每行，确定当前行对应的目标移动共享充电机器人，并确定当前行元素中数值最大的元素所在的目标列，并将目标列对应的相位作为目标移动共享充电机器人的分配相位。

上述移动共享充电机器人的三相平衡控制装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个示例性的实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图5所示。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口、通信接口、显示单元和输入装置。其中，处理器、存储器和输入/输出接口通过系统总线连接，通信接口、显示单元和输入装置通过输入/输出接口连接到系统总线。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、移动蜂窝网络、近场通信（Near Field Communication，NFC）或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种移动共享充电机器人的三相平衡控制方法。该计算机设备的显示单元用于形成视觉可见的画面，可以是显示屏、投影装置或虚拟现实成像装置。显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个示例性的实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。

在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。

需要说明的是，本申请所涉及的用户信息（包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等）和数据（包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等），均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，且相关数据的收集、使用和处理需要符合相关规定。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性存储器和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器（Read-Only Memory，ROM）、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器（Resistive Random Access Memory，ReRAM）、磁变存储器（Magnetoresistive RandomAccess Memory，MRAM）、铁电存储器（Ferroelectric Random Access Memory，FRAM）、相变存储器（Phase Change Memory，PCM）、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器（Static Random Access Memory，SRAM）或动态随机存取存储器（Dynamic Random Access Memory，DRAM）等。本申请提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器、人工智能（Artificial Intelligence，AI）处理器等，不限于此。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本申请记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种移动共享充电机器人的三相平衡控制的方法，其特征在于，所述方法包括：

在接收到至少一个待充电车辆发起的充电需求，且充电场站内存在处于空闲状态的移动共享充电机器人的情况下，在处于空闲状态的移动共享充电机器人中确定与至少一个待充电车辆的数量匹配的候选移动共享充电机器人，并获取处于充电状态的移动共享充电机器人所连接的车辆的剩余充电电量、至少一个待充电车辆的需求充电电量以及处于充电状态的移动共享充电机器人的各相输出功率；

基于所述候选移动共享充电机器人的数量和处于充电状态的移动共享充电机器人的数量，构建多个相位分配概率矩阵，并基于所述剩余充电电量、所述需求充电电量以及所述输出功率，计算多个相位分配概率矩阵各自对应的相位分配策略下的不平衡度；

基于多个相位分配概率矩阵中不平衡度满足预设条件的目标相位分配概率矩阵，确定概率更新速度和概率更新方向；

基于所述概率更新速度和所述概率更新方向，对多个相位分配概率矩阵进行更新，返回基于所述剩余充电电量、所述需求充电电量以及所述输出功率，计算多个相位分配概率矩阵各自对应的相位分配策略下的不平衡度的步骤并继续执行，直至所述不平衡度满足预设停止条件，基于所述不平衡度对应的相位分配策略对所述候选移动共享充电机器人以及处于充电状态的移动共享充电机器人进行相位调整。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述剩余充电电量、所述需求充电电量以及所述输出功率，计算多个相位分配概率矩阵各自对应的相位分配策略下的不平衡度，包括：

针对每个相位分配概率矩阵，基于所述输出功率，确定当前相位分配概率矩阵对应的相位分配策略下的功率不平衡度；基于所述剩余充电电量和所述需求充电电量，确定当前相位分配概率矩阵对应的相位分配策略下的能量不平衡度；将所述功率不平衡度和所述能量不平衡度加权，得到当前相位分配概率矩阵对应的相位分配策略下的不平衡度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述输出功率，确定当前相位分配概率矩阵对应的相位分配策略下的功率不平衡度，包括：

针对当前相位分配概率矩阵对应的相位分配策略，将所述输出功率按照相位分别求和，得到各相位下的总输出功率；

获取各相位下的总输出功率中的最大功率值与最小功率值之间的功率差值，以及各相位下的总输出功率之间的功率平均值；

将所述功率差值与所述功率平均值之间的商作为当前相位分配概率矩阵对应的相位分配策略下的功率不平衡度。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述剩余充电电量和所述需求充电电量，确定当前相位分配概率矩阵对应的相位分配策略下的能量不平衡度，包括：

针对当前相位分配概率矩阵对应的相位分配策略，将所述剩余充电电量和所述需求充电电量按照相位分别求和，得到各相位下的总电量；

获取各相位下的总电量中的最大电量值与最小电量值之间的电量差值，以及各相位下的总电量之间的电量平均值；

将所述电量差值与所述电量平均值之间的商作为当前相位分配概率矩阵对应的相位分配策略下的能量不平衡度。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于多个相位分配概率矩阵中不平衡度满足预设条件的目标相位分配概率矩阵，确定概率更新速度和概率更新方向之前，还包括：

针对每个相位分配概率矩阵，确定所述相位分配概率矩阵对应的相位分配策略与实时相位分配策略之间的差异；

基于所述差异更新不平衡度，得到每个相位分配概率矩阵对应的更新后的不平衡度。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述候选移动共享充电机器人的数量和处于充电状态的移动共享充电机器人的数量，构建多个相位分配概率矩阵，包括：

将所述候选移动共享充电机器人的数量与处于充电状态的移动共享充电机器人的数量之间的和作为每个相位分配概率矩阵的行数，并将移动共享充电机器人的相位数量作为每个相位分配概率矩阵的列数；

根据所述行数和列数，确定多组随机概率值，并将多组随机概率值作为多个相位分配概率矩阵的元素，其中，每个相位分配概率矩阵中每行元素的和为预设值。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述相位分配概率矩阵的各列与移动共享充电机器人的各相位一一对应；所述相位分配概率矩阵的各行与候选移动共享充电机器人以及处于充电状态的移动共享充电机器人一一对应；所述相位分配策略的确定步骤，包括：

针对所述相位分配概率矩阵中的每行，确定当前行对应的目标移动共享充电机器人，并确定当前行元素中数值最大的元素所在的目标列，并将所述目标列对应的相位作为所述目标移动共享充电机器人的分配相位。

8.一种移动共享充电机器人的三相平衡控制装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于在接收到至少一个待充电车辆发起的充电需求，且充电场站内存在处于空闲状态的移动共享充电机器人的情况下，在处于空闲状态的移动共享充电机器人中确定与至少一个待充电车辆的数量匹配的候选移动共享充电机器人，并获取处于充电状态的移动共享充电机器人所连接的车辆的剩余充电电量、至少一个待充电车辆的需求充电电量以及处于充电状态的移动共享充电机器人的各相输出功率；

第一确定模块，用于基于所述候选移动共享充电机器人的数量和处于充电状态的移动共享充电机器人的数量，构建多个相位分配概率矩阵，并基于所述剩余充电电量、所述需求充电电量以及所述输出功率，计算多个相位分配概率矩阵各自对应的相位分配策略下的不平衡度；

第二确定模块，用于基于多个相位分配概率矩阵中不平衡度满足预设条件的目标相位分配概率矩阵，确定概率更新速度和概率更新方向；

调整模块，用于基于所述概率更新速度和所述概率更新方向，对多个相位分配概率矩阵进行更新，返回基于所述剩余充电电量、所述需求充电电量以及所述输出功率，计算多个相位分配概率矩阵各自对应的相位分配策略下的不平衡度的步骤并继续执行，直至所述不平衡度满足预设停止条件，基于所述不平衡度对应的相位分配策略对所述候选移动共享充电机器人以及处于充电状态的移动共享充电机器人进行相位调整。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。