JP2024503017A - 充電管理システムにおける充電及びエネルギー供給の最適化方法並び装置 - Google Patents

充電管理システムにおける充電及びエネルギー供給の最適化方法並び装置 Download PDF

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Abstract

充電管理システムの充電及びエネルギー供給の最適化方法であって、充電ステーションの電力供給送配電情報、充電施設能力情報、充電端末出力情報、及び電気自動車の充電ニーズ情報を取得し、充電ステーションの充電施設システムの充電能力、電力供給能力と実際の充電容量を決定し、予め訓練された深層学習時系列予測アルゴリズムモデルに従って、モデル出力結果を得、充電ステーション充電施設の実際の充電容量及び充電待ち電気自動車の充電ニーズ量を結合し、充電電力分配指令を生成し、各充電施設に電力分配を行うことを含み、深層学習を利用して持続的に最適化された管理制御モデルを構築し、充電施設の供給能力と充電能力資源を最適化し、利用効率を高める。【選択図】図１

Description

本願は、２０２１年１月１２日に中国特許局に、出願番号２０２１１００３３１９１．１、発明名「充電管理システムにおける充電及びエネルギー供給の最適化方法並び装置」を提出する中国特許出願の優先権を要求し、そのすべての内容は援引によって本願に組み合わせる。
本発明は充電管理技術分野に関し、特に充電管理システムの充電及びエネルギー供給の最適化方法並び装置に関する。
電気自動車充電パイルは重要なインフラとして、車両の乗車体験に関係しており、新エネルギー自動車の保有量の増加と航続距離の向上に伴い、充電パイルに対するニーズ量も徐々に増加しており、人々はますます充電インフラの建設と発展を重視している。既存の充電施設の数は多く、充電容量は大きいが、充電施設が完成すると、充電出力インタフェースと駐車スペースは相対的に固定され、同時に接続された電力供給能力の影響を受けている。充電された電気自動車の流動性のため、充電施設に接続されている充電された電気自動車の数、充電が必要な時間及び必要な充電容量はいずれも確定せず、ラッシュアワーには車にパイルを探すのが困難になることがよくあり、車両は列に並んで充電しなければならず、待ち時間が長く、空いている時にはまた充電施設が遊休し、利用率が高くない現象が現れる。充電施設が満充電出力で動作しても、充電過程の電力ニーズ曲線の要素があるため、充電銃と駐車スペースの制限を受け、ラッシュアワーには充電施設の能力が豊かになり、車が駐車スペースを待つことを余儀なくされることがある。
既存の充電施設管理システムは充電需給予測能力を備えておらず、実際の充電使用と人工的に結合して調整するだけでは、効率が低く、車両の充電過程で矛盾が際立ち、充電施設の充電出力と電力供給効率の最大化を実現することができない。
本発明は従来技術の欠陥を解決し、充電管理システムの充電と供給能力最適化方法及び装置を提供し、深層さ学習を利用して持続的に最適化された管理制御モデルを構築し、充電施設の供給能力と充電能力資源を最適化し、利用効率を高めることを目的とする。
本発明の上述の技術的目的は、以下の解決手段を利用する。
充電管理システムの充電及びエネルギー供給の最適化方法であって、
Ｓ１、充電ステーションの電力供給送配電情報、充電施設能力情報、充電端末出力情報、及び電気自動車の充電ニーズ情報を取得するステップと、
Ｓ２、前記充電ステーションの電力供給送配電情報、前記充電施設能力情報、前記充電端末出力情報、及び前記電気自動車の充電ニーズ情報に基づいて、充電ステーションの充電施設システムの充電能力、電力供給能力と実際の充電容量を決定するステップと、
Ｓ３、前記充電能力、前記給電能力、及び前記実際の充電容量を予め訓練された深層学習時系列予測アルゴリズムモデルに入力し、モデル出力結果を得るステップと、
Ｓ４、前記モデル出力結果と充電ステーション充電施設の実際の充電容量及び充電待ち電気自動車の充電ニーズ量に基づいて、充電電力分配指令を生成するステップと、
Ｓ５、前記充電電力分配指令に基づいて各充電施設に電力分配を行い、充電施設に設置された充電端末を介して電気自動車を充電するステップを含む。
上記の技術手段を採用することによって、本発明が提供する充電管理システムは充電能力実行管理ユニットと充電能力訓練最適化ユニットを含み、充電能力訓練最適化ユニットは、最初の機械学習モデルに対して訓練、テストと検証を行うことによって、予め訓練された深層学習時系列予測アルゴリズムモデルを形成し、具体的な電気自動車の充電応用シーンにおいて、リアルタイムで収集したデータを深層学習時系列予測アルゴリズムモデルに入力し、モデル出力結果に基づいて、充電施設の実際の充電容量と充電待ち電気自動車の充電ニーズを結合して、充電電力分配指令を生成して充電能力実行管理ユニットに送信し、充電能力実行管理ユニットによって、実際のニーズに基づいて、充電施設システムのエネルギー供給能力と充電比例をリアルタイムで調整し、充電端末の出力量は電気自動車の充電ニーズを最適に満たす下で、充電出力と電力供給効率の最大化を実現する同時に、深層学習時系列予測アルゴリズムモデルを使用する過程で、実際の充電応用シーンと結合して、モデルに対して絶えず訓練、テスト、検証と最適化を行い、充電施設と相応の電力供給効率を持続的に最適化させる。本発明が提供する充電管理システムの充電とエネルギー供給の最適化方法はＡＩディープラーニングを利用して持続的に最適化された管理制御モデルを構築し、最適化された充電システムのエネルギー制御需給バランス、最適な充電端末に使用する制御モデル出力を形成し、それによって充電施設システムの充電と電力使用効率の最大化を実現する。
本発明の有益な効果は、以下のようである。
１、本発明が提供する充電とエネルギー供給の最適化方法は、本充電ステーションが電気自動車の充電ニーズを最適に満たす下で、充電出力と電力供給効率の最大化を実現し、充電施設と相応の電力供給効率を持続的に最適化し、ＡＩディープラーニングを利用して持続的に最適化された管理制御モデルを構築し、充電施設システムの充電と電力使用効率の最大化を実現する。
２、具体的な電気自動車充電応用シーンにおいて、リアルタイムで収集したデータを深層学習時系列予測アルゴリズムモデルに入力し、モデル出力結果に基づいて、充電施設の実際の充電容量と充電待ちの電気自動車の充電ニーズを結合して、充電電力分配指令を生成し、実際のニーズに基づいてリアルタイムで充電施設システムのエネルギー供給と充電比率を調整し、充電端末の出力量は、電気自動車の充電ニーズを最適に満たす下で、充電出力と電力供給効率の最大化を実現する同時に、深層学習時系列予測アルゴリズムモデルを使用する過程で、実際の充電応用シーンと結合して、モデルに対して絶えず訓練、テスト、検証と最適化を行い、充電施設と相応の電力供給効率を持続的に最適化させる。
３、モデルを訓練する前に、大量の歴史データとリアルタイムデータを収集し、特徴データベースを作成し、特徴データベース中のデータを通じてモデルに対して繰り返し訓練、検証と最適化を行い、関連データは電気自動車の充電ニーズ量、充電設備のリアルタイム充電量が充電ステーションの電力供給量よりも多いことを計算するために用い、学習訓練に参加してシステム充電電力管理モジュールを絶えず最適化し、そして、各充電端末の充電ニーズと応答能力を予測し、各充電端末の充電能力と充電対象である電気自動車動力電池の充電過程の電力ニーズ曲線をリアルタイムで比較し、最適なリアルタイムで充電ニーズに応答し、充電能力を制御する。
４、深層学習時系列予測アルゴリズムモデルが形成された後、実際の充電応用シーンと結合して、絶えずリアルタイムの数値を入力することによって、モデルを訓練、検証、最適化することができ、最適化された充電システムのエネルギー制御需給バランスの制御モデル出力を形成し、充電とエネルギー供給の最適化方法は持続的に最適化され、実際の状況に応じて柔軟に調整し、充電施設システムの充電と電力使用効率の最大化を実現する。
５、充電ニーズが多い、充電端末が不足している資源矛盾の下で、本システムを通じて最適化スケジューリングを行うことができ、それによって充電施設、供給配電と充電端末、充電待ち電気自動車間の需給適合性を高め、本システムの資源動的最適化実施のために空間を提供した。
本発明の実施形態における技術的態様をより明確に説明するために、以下に、実施例の説明において使用する必要がある図面を簡単に説明する。明らかに、以下の説明における図面は本発明のいくつかの実施例にすぎず、当業者にとっては、創造的な労働を払わずに、これらの図面に基づいて他の図面を得ることができる。
本発明の充電管理システムの充電及びエネルギー供給最適化方法のフローチャートである。 本発明の充電管理システムの充電とエネルギー供給最適化方法の深層学習モデルの施行ステップの概略図である。 本発明の充電管理システムのエネルギー制御出力サブフローの概略図である。 本発明の充電管理システムの充電及び電力供給最適化装置の構成概略図である。 本発明の充電端末が充電対象である電気自動車動力電池の充電過程の電力ニーズ変化グラフである。図中、１、データ管理モジュール、２、データ収集モジュール、３、データ記憶モジュール、４、データ訓練と出力モジュール、５、ヒューマンインタラクションスケジューリングモジュール、６、通信モジュール、７、クラウドサーバ、８、充電能力管理実行部、９、充電能力訓練最適化ユニット。
以下、本発明の技術的態様を、具体的な実施例を参照して、明確に、完全に説明する。明らかに、説明された実施例は、すべての実施例ではなく、本発明の一部の実施例にすぎない。本発明の実施例に基づいて、当業者が創造的な労働を行うことなく得られる他のすべての実施形態は、本発明の保護の範囲に属する。
図１を参照して、本発明は充電管理システムの充電と電力供給の最適化方法を提供し、
Ｓ１、充電ステーションの電力供給送配電情報、充電施設能力情報、充電端末出力情報、及び電気自動車の充電ニーズ情報を取得するステップと、
Ｓ２、充電ステーションの電力供給送配電情報、充電施設能力情報、充電端末出力情報、及び電気自動車の充電ニーズ情報に基づいて、充電ステーションの充電施設システムの充電能力、電力供給能力と実際の充電容量を決定するステップと、
Ｓ３、充電能力、給電能力、及び実際の充電容量を予め訓練された深層学習時系列予測アルゴリズムモデルに入力し、モデル出力結果を得るステップと、
Ｓ４、モデル出力結果と充電ステーション充電施設の実際の充電容量及び充電待ち電気自動車の充電ニーズ量に基づいて、充電電力分配指令を生成するステップと、
Ｓ５、充電電力分配指令に基づいて各充電施設に電力分配を行い、充電施設に設置された充電端末を介して電気自動車を充電するステップを含む。
なお、本発明が提供する充電管理システムは、本発明が提供する充電管理システムは充電能力実行管理ユニット８と充電能力訓練最適化ユニット９を含み、充電能力訓練最適化ユニット９は、最初の機械学習モデルに対して訓練、テストと検証を行うことによって、予め訓練された深層学習時系列予測アルゴリズムモデルを形成し、具体的な電気自動車の充電応用シーンにおいて、リアルタイムで収集したデータを深層学習時系列予測アルゴリズムモデルに入力し、モデル出力結果に基づいて、充電施設の実際の充電容量と充電待ち電気自動車の充電ニーズを結合して、充電電力分配指令を生成して充電能力実行管理ユニット８に送信し、充電能力実行管理ユニット８によって、実際のニーズに基づいて、充電施設システムのエネルギー供給能力と充電比例をリアルタイムで調整し、充電端末の出力量は電気自動車の充電ニーズを最適に満たす下で、充電出力と電力供給効率の最大化を実現する同時に、深層学習時系列予測アルゴリズムモデルを使用する過程で、実際の充電応用シーンと結合して、モデルに対して絶えず訓練、テスト、検証と最適化を行い、充電施設と相応の電力供給効率を持続的に最適化させる。
なお、充電施設システムの充電能力はすべての充電施設の定格電力の総計であり、
充電施設システムの給電能力は充電ステーションの電力供給送配電用変圧器の定格容量から電力網内の他の設備の電力を差し引いた後に、提供できる最大出力容量であり、充電能力はΣＰ、給電能力はΣＱ、実際の充電容量はΣＳ、単一の充電施設の定格電力はＰ、充電施設の数はｍ、各充電施設に設置された充電端末の数はｎであり、
ΣＰ＝Ｐ１＋Ｐ２＋…＋Ｐｍ
ΣＱ≧ΣＳ
が得られ、ここで、充電施設の出力電力Ｐｍ≧Ｓｍ１＋Ｓｍ２＋…＋Ｓｍｎ、Ｓｍは充電端末の実際の充電電力であり、充電対象である電気自動車と直接関連し、電気自動車に接続していない場合、その値は０である。充電端末の最大出力電力は電気自動車の最大受電容量以下であり、電気自動車内の電池充電管理システムの制御を受けるとともに、本システムの電力供給能力の制御を受ける。
充電機の実際の出力電力Ｐｎ＝Ｓｎ、充電時に実際に必要な電力は、充電対象の電気自動車の動力容量、環境温度の影響が大きいほか、充電対象の電気自動車の動力電池自体の動的な荷電ＳＯＣなどの影響を受けている。充電対象の電気自動車の動力電池の充電過程の変化による電力ニーズ曲線から、充電対象の電気自動車の動力電池が一定容量に達すると、比較的長い時間を必要とする低電流イコライザ充電段階に入り、この時ΣＱ余裕があれば、充電設備が不足していても、新しい電気自動車の充電ニーズを受信すると、新しい充電ニーズに接続して、新しい電気自動車を充電し、充電状態をリアルタイムで監視するため、充電端末を選択的に制御し、充電完了指令を出すべきであることが分かる。
本発明が提供する充電管理システムの充電と電力供給の最適化方法はＡＩディープラーニングを利用して持続的に最適化された管理制御モデルを構築し、最適化された充電システムのエネルギー制御需給バランス、最適な充電端末利用の制御モデル出力を形成し、充電施設システムの充電と電力使用効率の最大化を実現する。
具体的には、図４を参照して、本発明の充電管理システムは充電能力管理実行ユニット８、充電能力訓練最適化部９及びクラウドサーバ７を含み、充電能力管理実行ユニット８は電力供給送配電ステーション、充電施設分配制御モジュール、及びいくつかの充電施設を含み、充電施設にはいくつかの充電端末が設置され、充電施設はすべて充電施設分配制御モジュールに接続され、充電能力訓練最適化ユニットが送信した充電電力分配指令を受信し、充電電力分配指令に基づいて充電施設への電力分配を制御するための充電施設分配制御モジュールは、電力供給送配電ステーションに接続され、充電施設は、充電待ち電気自動車に必要な動作電力に電力を変換するために使用され、充電端末を通じて充電まち電気自動車に対してＤＣ急速充電またはＡＣ低速充電を行う。
充電能力訓練最適化ユニット９は、データ管理モジュール１、データ収集モジュール２、データ記憶モジュール３、データ訓練及び出力モジュール４を含み、データ収集モジュール２、データ記憶モジュール３及びデータ訓練及び出力モジュール４は、いずれもデータ管理モジュール１を介して充電施設分配制御モジュールに接続され、充電能力訓練最適化ユニット９は、ヒューマンインタラクションスケジューリングモジュール５及び通信モジュール６をさらに含み、ヒューマンインタラクションスケジューリングモジュール９は、データ管理モジュール１と通信モジュール６にそれぞれ接続され、通信モジュール６はデータトレーニングと出力モジュール４に接続される。
クラウドサーバ７はシステムレベルの総合管理をサポートし、通信インタフェースの共通プロトコルを通じてデータ情報の遠隔共有、収集処理、相互利用とスケジューリングをサポートし、充電能力訓練最適化ユニット８のデータ管理センターのエピタキシャルとローカルエリアネットワークの管理と共有拡張をサポートとして、ＡＩ訓練環境とモデルの移転、配置を受け入れることができ、ビッグデータベース下の人工知能技術の優位性をよりよく発揮して出力制御モデルの訓練と検証を行い、それによってローカルエリアの複数ステーション充電管理システム下のデータ共有と機械深層学習を最適化し、各システムの充電能力資源の相互補完と最適化を実現し、ローカルエリアの充電施設システムの充電と電力使用効率の最大化を実現する。
図２を参照して、ステップＳ１において、充電ステーションの電力供給送配電情報、充電施設能力情報、充電端末出力情報、及び電気自動車の充電ニーズ情報を取得するステップの前に、さらに、
Ｓ０１、機械学習事前学習済みモデルを選択し、前記機械学習事前学習済みモデルにおける充電容量に関連する初期閾値と機能行列を設定し、充電とエネルギー供給最適化時系列予測関係モデルを構築するステップと、
Ｓ０２、充電端末特徴パラメータを設定し、充電対象の電気自動車動力電池の充電過程の電力ニーズ変化曲線を取得し、充電動作状態特徴時系列予測関係を構築するステップと、
Ｓ０３、電気自動車の充電ニーズ情報、充電施設の充電作業情報、電力供給情報及び環境情報を取得し、特徴データベースを作成するステップと、
Ｓ０４、前記特徴データベース中のデータを充電とエネルギー供給最適化時系列予測関係モデルに入力し、充電動作状態特徴時系列予測関係を結合して、充電とエネルギー供給の最適化時系列予測関係モデルに対して訓練し最適化を行い、事前訓練された深層学習時系列予測アルゴリズムモデルを取得するステップとを含む。
理解すべきことは、事前訓練された深層学習時系列予測アルゴリズムモデルを使用する前に、まずモデルを構築してモデルを訓練・検証する必要があることである。まず機械学習前モデルを選択し、モデル中の充電容量に関連する初期閾値と機能行列を設定し、充電と供給最適化時系列予測関係モデルを構築し、機械学習前モデルを選択する際に、応用シーンに合わせて選択する必要があり、初期モデルを選定した後、充電システムの電力供給送配電ステーションの最大電力供給能力、充電施設システムの総定格充電能力、各充電施設の定格充電容量及びその充電端末の数、位置情報を含む具体的な充電システムにおける充電容量に関する初期閾値を入力し、充電システムの充電とエネルギー供給能力を動的に分析・処理し、応用シーンの状態特徴を明確にする。
充電とエネルギー供給最適化時系列予測関係を確立した後、充電動作状態特徴時系列予測関係を確立する必要があり、具体的には、各充電端末の充電容量と時間の対応関係を主変数として設定し、電気自動車の充電ニーズに対応・応答し、充電状態に入った電気自動車と充電端末に対して１対１の対応する時系列予測関係傾向を構築することを含む。なお、充電対象の電気自動車の動力電池の充電過程の電力ニーズ変化曲線は歴史データベースに由来してもよく、充電対象である電気自動車の電池管理システムＢＭＳに由来してもよく、モバイルＡＰＰ、インターネットサーバーまたは充電端末を通じて充電対象の電気自動車の電池管理システムＢＭＳを読み込むことで、充電対象の電気自動車の動力電池の充電過程の電力ニーズ変化曲線を取得することができ、充電対象の電気自動車における充電端末のリアルタイム充電エネルギー状態の監督学習に使用され、エネルギー適合制御の精度を向上させることが含まれる。
図５に示すように、従来の電気自動車用動力電池はリチウムイオン電池が多く採用されており、充電過程にかかる時間が長い。充電端末の電力は一般的に電気自動車の充電に必要な最大定格電力を満たすことができ、充電対象の電気自動車が最大容量の充電を必要とする場合、充電端末が相応の電力を提供できることを保証することができる。動力電池に必要な充電容量は同時に電池の残容量に影響され、すなわち動力電池自身の動的な荷電ＳＯＣ（動力電池残電力量の百分率）、残容量が電池容量に占める比率は、ＳＯＣ＝１の場合は電池が完全に充満し、ＳＯＣ＝０の場合は電池放電が完全であることを示す。この場合、動力電池への損害は極めて大きく、実際の応用ではＳＯＣが５０％未満の場合は充電して補電しなければならず、図５（ａ）は、常温での動力電池の典型的な異なるＳＯＣでの充電電流グラフである。動力電池の充電過程の変化に伴い、充電機の出力電力も相応の変化が発生し、図５（ｂ）は充電端末の実際の出力電力が動力充電過程に従って変化する曲線を反映する。
図５に示す本実施例の電気自動車動力電池の充電容量とＳＯＣとの関係曲線を見ると、電気自動車動力電池の容量が９０％の定格容量に達すると、必要な充電電力は急速に減少し、対応する充電時間で特徴づけられる：本実施例の電気自動車動力電池の容量は完全の充電に２５０－３００ ｍｉｎ必要であるが、実際には充電を開始してから１５０ ｍｉｎ程度だけがフルパワー急速充電に近づく必要があり、電気自動車の定格容量の９０％に達し、残りの時間で充電端末の実際の出力容量は徐々に低くなる。つまり、１台の電気自動車は完全に定格容量に充満することに、充電端末が余裕を持っている場合、システムはサポートを提供することができ、充電ニーズが多く充電端末が不足している資源矛盾の下で、本システムを通じて最適化のスケジューリングを行うことができ、それによって充電施設、供給配電と充電端末、充電待ち電気自動車の間の需給適合性を高め、本システムの資源動的最適化の実施に空間を提供した。
モデルを訓練する前に、大量の履歴データとリアルタイムデータを収集し、特徴データベース、つまりモデル訓練のデータセットを作成し、特徴データベース中のデータを通じてモデルを繰り返し訓練、検証、最適化し、データ収集モジュール２を通じてデータを収集し、データ管理モジュール１の処理を経てデータ記憶モジュール３に格納し、データ訓練と出力モジュール４に歴史とリアルタイムのデータを提供し、初期に確立された充電と供給能力最適化時系列予測関係モデルに対して訓練最適化を行い、関連収集パラメータは充電施設の動作情報状態パラメータ、充電対象の電気自動車の車両数と車種パラメータ、充電対象の電気自動車の充電ニーズパラメータ、電力供給能力パラメータ、環境状態パラメータ、動作状態シーンデータ及びヒューマンインタラクション制御パラメータを含み、関連データは電気自動車の充電ニーズ量、充電設備のリアルタイム充電量と充電ステーションの電力供給量を計算するために用いられ、学習訓練に参加してシステム充電電力管理モジュールを絶えず最適化し、各充電端末の充電ニーズと応答能力を予測し、各充電端末の充電能力と充電対象である電気自動車動力電池の充電過程の電力ニーズ曲線をリアルタイムに比較し、最適なリアルタイムで充電ニーズに応答し、充電能力を制御する。
なお、特徴データベースを作成する時、訓練セットとテストセットを含み、初期設定９０％は訓練データ、１０％はテストデータで、データの増加に伴い、９５％の訓練データと５％のテストデータに調整し、機械学習の最適化出力モデルのために準備する。具体的には、過去２年間に収集された充電データに基づいて、時間充電データを基本時系列ユニットとして、９０％の訓練データ集と１０％はのテストデータ集でという２組のデータに分けられ、過去のデータに対して歴史的な分析を行った後、時系列予測、モデリングを行い、更にテストデータを用いて検査調整を行い誤差を制御し、季節環境の変化による電気自動車の充電負荷変動の影響などをよく管理することができる。
図２、ステップＳ０４を参照して、特徴データベース中のデータを充電とエネルギー供給最適化時系列予測関係モデルに入力し、充電動作状態特徴時系列予測関係を結合して、充電とエネルギー供給最適化時系列予測関係モデルに対して訓練し最適化を行い、事前訓練された深層学習時系列予測アルゴリズムモデルを取得するステップの後、さらに、以下のステップを含む。
ステップＳ０５、予め訓練された深層学習時系列予測アルゴリズムモデルの下で目標制御量に対して、比較、予測と最適化制御を行い、比較値（第１の比較値）に基づいて、モデル訓練とデータ出力を行う。
ステップＳ０６、一定の充電とエネルギー供給数値を蓄積し、収集したリアルタイムデータを特徴データベースに入力し、充電ステーションと充電対象である電気自動車の応用シーン特徴を結合し、前記特徴データベースを充実させる。実際の応用において、電気自動車の充電ニーズ情報、充電施設の充電作業情報、電力供給情報及び環境情報などのデータをリアルタイムに収集し、特徴データベースを充実させる。
ステップＳ０７、充実した特徴データベースに基づいて、モデル学習訓練と数値分析を行い、数値分析結果に基づいて、比較値（第２の比較値）を出力し、充電端末の充電状態と電気自動車のニーズ情報を結合し、充電端末の使用を制御する。
ステップＳ０８、最適化された充電システムエネルギー制御需給バランスの制御モデル出力を形成する。
理解すべきことは、深層学習時系列予測アルゴリズムモデルが形成された後、実際の充電応用シーンと結合して、絶えずリアルタイムの数値を入力することによってモデルを訓練し、検証し、最適化する必要があり、最適化された充電システムのエネルギー制御需給バランスの制御モデル出力を形成し、充電とエネルギー供給最適化方法は持続的に最適化され、実際の状況に応じて柔軟に調整し、変化させ、充電施設システムの充電と電力使用効率の最大化を実現する。
なお、一定の充電とエネルギー供給の数値を蓄積する時、異なるシーンあるいはユーザーの要求に基づいて設定されたアルゴリズム、学習訓練と数値分析に入ることができ、充電ステーションと充電対象の電気自動車の応用シーンの特徴に基づいて、定期的に大量のデータの収集を結合して、歴史データベースとリアルタイムデータベースを充実させて、機械学習のデータを豊かにして、使用可能な充電とエネルギー供給時系列予測アルゴリズム構築モデルには、自己回帰モデル、ＬＳＴＭモデルなどの深層学習最適化アルゴリズムモデルが含まれ、異なる充電システム間の需給能力の協調に適応し、より良い需給バランスを達成するために、シーンの充電とエネルギー供給の需要関係をより適したトレンド予測を提供する。
具体的には、ステップＳ０５において、深層学習時系列予測アルゴリズムモデルの下で目標制御量を比較、予測、最適化制御し、比較値（第１の比較値）に基づいて、モデル訓練とデータ出力を行うステップは、具体的に、以下を含む。
各充電端末がリアルタイムに接続する電気自動車情報、充電能力、電力供給能力、及び実際の充電容量を前記予め訓練された深層学習時系列予測アルゴリズムモデルに入力する。
総充電容量を計算し、所定の閾値と比較すると同時に、各充電端末の実際の充電容量と充電端末の定格出力能力、及び充電対象である電気自動車の充電ニーズの差を比較し、比較値に基づいてモデル訓練とデータ出力を行う。具体的には、総充電容量を算出し、前記総充電容量と所定の閾値とを比較するとともに、各充電端末の実際の充電容量と充電端末の定格出力能力の第１の差分値及び各充電端末の実際の充電容量と充電対象の電動自動車の充電ニーズの第２の差分値を比較し、前記第１の差分値と前記第２の差分値を第１の比較値とし、第１の比較値に基づくモデル訓練とデータ出力を行う。
新しい電気自動車の充電ニーズを受信すると、データ出力結果に基づいて、充電ステーションの充電施設の実際の充電容量、充電端末の充電状態と電気自動車のニーズ情報を結合して、充電電力分配指令を出力し、エネルギー制御出力サブフローを実行し、充電端末の使用を制御する。
新しい電気自動車の充電ニーズを受信していない場合、前記電気自動車の充電ニーズ情報、充電施設の充電作業情報、電力供給情報及び環境情報を取得し、特徴データベースを作成するステップに戻る。
理解すべきことは、目標制御量が充電とエネルギー供給との関係であり、深層学習時系列予測アルゴリズムモデルの下で、処理されたリアルタイムデータを入力し、モデルの出力結果を得て、モデル出力結果に基づいて、充電電力分配命令を出力するか、モデルに対して訓練最適化を継続して、モデルを実際の充電シーンに応用して、実際の充電シーンの中で訓練最適化を行って、応用シーンの充電とエネルギー供給のニーズとの関係により適した傾向予測を提供し、最適な需給バランスを達成し、新しい電気自動車の充電ニーズに応答したり、受信したりする必要がある場合、充電能力訓練最適化管理ユニットの出力命令を通じて充電能力実行電力管理ユニットに与え、エネルギー制御出力サブフローを実行し、充電端末の使用を制御し、新しい電気自動車の充電ニーズを満たし、同時に充電端末の利用率を高め、充電端末の遊休やシステム内の余裕のある電力の浪費を避ける。
具体的には、前記Ｓ０７の蓄積されたデータセットに基づいてモデル学習訓練と数値解析を行い、数値解析結果に基づいて比較値（第２の比較値）を出力し、充電端末の充電状態と電気自動車のニーズ情報とを結合して、充電端末の使用を制御するステップは、具体的に
新しい電気自動車の充電ニーズを受信した場合、出力比較値（第２の比較値）に基づいて、充電ステーションの充電施設の実際の充電容量、充電端末の充電状態と電気自動車のニーズ情報を結合して、充電電力分配指令を出力し、エネルギー制御出力サブフローを実行し、充電端末の使用を制御することを含む。
新しい電気自動車の充電ニーズを受信していない場合は、電気自動車の充電ニーズ情報、充電施設の充電作業情報、電力供給情報、及び環境情報を取得し、特徴データベースを作成するステップに戻る。
理解すべきことでは、蓄積されたデータセットに基づいてモデル学習訓練と数値解析を行う過程で、システムも実際の充電ニーズに応じて応答し、数値解析結果に基づいて比較値を出力し、充電能力を制御して電力管理ユニットの充電端末の使用を実行し、出力指令に基づいて、電気自動車のニーズ情報に基づいて充電端末の使用を判断し、例えばこの時の出力比較値制御システムは、新しい電気自動車の充電ニーズを受信又は応答する必要があり、即ち充電能力実行電力管理ユニットに充電能力訓練最適化管理ユニットからの指令を出力して、エネルギー制御出力サブフローを実行し、充電端末の使用を制御し、新しい電気自動車の充電ニーズを満たすとともに、充電端末の利用率を高め、充電端末の遊休やシステム内の余裕のある電力浪費を回避する。
図３を参照すると、エネルギー制御出力サブフローのステップは、
充電電力分配命令を受信することと、
新しい電気自動車の充電ニーズを受信し、ニーズ時系列に応じて優先度を定義することと、
充電端末の動作状態を検出することと、
充電端末がアイドル状態にある場合、優先度に従って新しい電気自動車に接続し、新しい電気自動車を充電し、リアルタイムで充電状態を監視し、同時に充電エネルギー使用情報をデータベースにフィードバックすることと、
充電端末が非アイドル状態にある場合、システム内の電力供給能力に余裕があるかどうかを比較することと、
システム内の電力供給に余裕がある場合、充電対象である電気自動車の動力電池の充電過程の電力ニーズ変化曲線と結合して、イコライザ充電状態にある充電対象である電気自動車及び対応する充電端末を見つけ、充電端末と充電対象である電気自動車を制御し充電を停止させ、優先度に従って新しい電気自動車に接続し、新しい電気自動車を充電し、リアルタイムで充電状態を監視し、同時に充電エネルギー使用情報をデータベースにフィードバックすることと、
システム内の電力供給に余裕がない場合、充電対象である電気自動車動力電池の充電過程の電力ニーズ変化曲線と結合して、イコライザ充電状態にある充電対象である電気自動車及び対応する充電端末を見つけ、充電端末と充電対象である電気自動車を制御して充電を停止し、新しい電気自動車に接続して充電を開始し、同時に他の充電端末の充電容量を調整し、優先順位に従って新しい電気自動車の充電ニーズを満たし、充電状態とエネルギー補給調整をリアルタイムで監視し、充電エネルギー使用情報をデータベースにフィードバックすることを含む。
なお、エネルギー制御出力サブフローは、充電データ管理センターの数値解析の出力結果に基づいて、充電端末の充電状態と電気自動車の充電ニーズとを結合して充電端末の使用を判断し、制御するものである。データ訓練と出力モジュールが命令を出力した後、エネルギー最適化スケジューリング出力制御過程は具体的に、データ訓練と出力モジュール４が命令を出力すると同時に、充電能力実行管理ユニット８の充電施設分配制御モジュールもシステムの各充電端末のエネルギー使用状況を常に監視し、モバイルＡＰＰやインターネットサーバ、ヒューマンインタラクションスケジューリングモジュール５などを通じて新しい電気自動車の充電ニーズを受信すると、ニーズ時序列に優先度を定義し、システム内で判断、識別とスケジューリングを行う。
充電端末にアイドルがある場合、充電施設分配制御モジュールは新しい充電待ち電気自動車の接続を手配し、システムは電力供給送配電ステーションで利用可能な総電力、実際の使用電力及び供給分配最大充電容量を結合して接続された新しい電気自動車を充電し、リアルタイムで充電状態を監視すると同時に、新たに接続された充電端末と電気自動車の関連情報をデータ収集モジュールにフィードバックし、ビッグデータベースに入る。
充電端末にアイドルがない場合、充電施設分配制御モジュールはシステム内の電力供給能力に余裕があるかどうかを判断し、もしシステム内の電力供給能力に余裕があれば、各充電端末のリアルタイム充電電力が最大充電容量の９０％未満の対応する接続の電気自動車を探し出し、制御センターは図５中の充電対象である電気自動車の動力電池充電過程の電力ニーズ変化曲線と結合し、充電対象の電気自動車がイコライザ充電状態にあるかどうかを判断でき、もしすでにイコライザ充電状態にあるならば、優先的に充電を停止することができ、充電端末の利用率を高めて、該充電端末とその対応する電気自動車を制御して充電を停止して、同時に新しい充電対象の電気自動車に接続して、優先度に従って定格容量で急速に充電して、リアルタイムで充電状態を監視し、同時に充電端末と新しく接続の電気自動車の関連情報をデータ収集モジュールにフィードバックし、ビッグデータベースに入る。
充電端末にアイドルがない場合、充電施設分配制御モジュールはシステム内の電力供給能力に余裕があるかどうかを判断し、もしシステム内の電力供給能力に余裕があれば、各充電端末のリアルタイム充電電力が最大充電容量の９０％未満の対応する接続の電気自動車を探し出し、制御センターは図５中の充電対象である電気自動車の動力電池充電過程の電力ニーズ変化曲線と結合し、充電対象の電気自動車がイコライザ充電状態にあるかどうかを判断でき、もしすでにイコライザ充電状態にあるならば、優先的に充電を停止することができ、新しい充電された電気自動車に接続して充電を開始して、同時に充電施設分配制御モジュールを通じて他の充電対象の電気自動車の充電容量が大幅に低下している充電端末の充電容量を調整し、ネット内の関連出力点の出力エネルギースケジューリングを通じて、優先度のニーズがある充電対象の電気自動車の充電をを満たし、リアルタイムで充電状態とエネルギー補給調整を監視し、同時に、各関連充電端末と接続電気自動車の関連情報はデータ収集モジュールにフィードバックされ、ビッグデータベースに入る。
好ましくは、充電端末にアイドルがない場合、充電施設分配制御モジュールはシステム内の電力供給能力に余裕があるかどうかを判断し、もしシステム内の電力供給能力に余裕がない場合、マルチネット充電スタック／施設充電能力管理システムの相互接続の下で、クロスステーション資源の相互補完調整を実現することができ、すなわち充電新規ニーズの電気自動車を遊休電力資源がある充電ステーションに優先的に充電することを推奨する。
図２を参照して、ステップＳ０８の最適化された充電システムエネルギー制御需給バランスの制御モデル出力を形成するステップを形成した後、さらに、Ｓ０９、最適化された充電システムエネルギー制御需給バランスの制御モデル出力を形成することを訓練して、保存した後、その上で予め設定された時間周期ごとに機械学習訓練を行い、充電システムエネルギー制御需給バランスの制御モデルを最適化させるステップが含まれる。
理解すべきことでは、訓練によって形成された充電システムのエネルギー制御需給バランスの制御モデルに基づいて、予め設定された時間周期ごとに機械学習訓練を行い、複数の充電端末を充電優先度の調整を行い、複数の充電端末に対応する充電ビットに電力分配調整を行い、異なる季節、異なる新エネルギー車ユーザーの変化に適応させ、全体の充電効率を最適化し、異なる型番の車両と移動充電貯蔵施設の充電ニーズを統合させる。
本実施例の深層学習環境は、ＦａｃｅｂｏｏｋオープンソースのＰｙＴｏｒｃｈフレームワークを用い、学習・訓練し、ＵｂｕｎｔｕオペレーティングシステムのオープンソースＧＵＮ／Ｌｉｎｕｘ（登録商標）オペレーティングシステムに基づいて、ＰｙＴｏｒｃｈインストール環境をデフォルトとし、Ａｎａｃｏｎｄａパケット管理ツール、ミラー設定、可視化ツール、ＧＰＵ（画像プロセッサ）などを含むその関連するインテリジェントデータとモデルを基礎として、開発された本発明の深層学習時系列予測による充電施設管理システムを配置することにより、訓練モデルを構築する。ユーザはまた、サーバを介してＵｂｕｎｔｕオペレーティングシステムを構成し、本学習システムのデータベースを移行して遠隔インタラクションを行うこともできる。
具体的には、充電容量に関する初期閾値は、充電システムの電力供給送配電ステーションの最大電力供給能力、充電施設の総定格充電能力、各充電施設の定格充電容量及びその充電端末の数、と位置情報を含む。
理解すべきことでは、モデルにおける充電容量に関する初期閾値を設定し、応用シーンと結合して学習モデルを選択し、具体的な充電システムの初期閾値を入力することにより、充電システムのエネルギー最適化運転予備訓練モデルを構築し、充電システムの充電と供給能力を動的に分析し、処理し、応用シーンの状態特徴を明確にする。
具体的には、電気自動車の充電ニーズ情報、充電施設の充電作業情報、電力供給情報及び環境情報は、具体的には、充電施設の作業情報状態パラメータ、充電対象である電気自動車の車両数及び車種パラメータ、充電対象である電気自動車の充電ニーズパラメータ、電力供給能力パラメータ、環境状態パラメータ、作業状態シーンデータ及びヒューマンインタラクション制御パラメータを含む。
なお、充電施設の動作情報状態パラメータの収集は充電電力の量と充電時間、リアルタイム電力の量と積算電力の量を含み、充電施設とその端末または充電対象である電気自動車ＢＭＳ管理システムからのものであり、リアルタイムの管理と制御ためのものであり、同時にデータベースに入り、機械学習と訓練検証をサポートし、充電対象である車数車種パラメータの収集は、充電端末または電気自動車のナンバープレート識別信号からのものであり、情報はデータベースに入り、ＡＩ制御モデルの訓練、マッチング、検証に用いられ、充電能力と充電ニーズを結合したシステム最適化スケジューリングモデルを制定し、リアルタイムスケジューリングを実行し、充電ニーズパラメータの収集は電気自動車からの充電請求とリアルタイム充電状態からのものであり、充電中の端末マッチングと充電待ちの電気自動車のニーズ情報を含み、ＡＩ訓練、マッチング、検証に用いられ、充電能力と充電ニーズを結合したシステム最適化スケジューリングモデルを制定し、リアルタイムスケジューリングを実行し、電力供給能力パラメータの収集は、電力供給送配電ステーションの状態情報からのものであり、最大電力供給能力と履歴電力供給容量、リアルタイム電力供給データを含み、ＡＩ訓練、マッチング、検証に用いられ、充電能力と充電ニーズを結合したシステム最適化スケジューリングモデルを制定し、リアルタイムスケジューリングを実行し、環境状態パラメータは主に温湿度であり、電力供給送配電ステーションからの状態情報及びシステム内設備のキー箇所の収集であり、訓練、マッチング、検証と最適化制御モデルに用いられ、異なるシーンでのシステム作業の最適化をサポートし、キーである作業状態の監視と保護を行い、作業状態シーンデータ収集は主にシステム監視、知能設備の作業状態識別であり、充電施設、充電インターフェース、電気自動車などの画像とデータを含み、モデルデータ訓練、検証、最適化制御システムの意思決定制御能力をサポートするために用いられ、ヒューマンインタラクション制御パラメータの収集は、ヒューマンインタラクションスケジューリングユニット、充電ＡＰＰ端末及びリモート・サーバからのものであり、リアルタイム状態データ及びモデルの調整、設置のための情報を含み、直接に入力として現地又は遠隔のヒューマンインタラクションパラメータとして演算、制御及びスケジューリングに参加することが実現される。
図４を参照して、さらに、本発明は、
充電ステーションの電力供給送配電情報、充電施設能力情報、充電端末出力情報、及び電気自動車の充電ニーズ情報を取得するためのデータ収集モジュール２、
充電ステーションの電力供給能力変化配電情報、充電施設能力情報、充電端末出力情報、及び電気自動車の充電ニーズ情報に基づいて、充電ステーションの充電施設システムの充電能力、電力供給能力と実際の充電容量を決定するためのデータ管理モジュール１、
充電ステーションの電力供給送配電情報、充電施設能力情報、充電端末出力情報、及び電気自動車の充電ニーズ情報を記憶するデータ記憶モジュール３と、
充電能力、電力供給能力及び前記実際の充電容量を予め訓練された深層学習時系列予測アルゴリズムモデルに入力し、モデル出力結果を得て、モデル出力結果及び充電ステーション充電施設システムの実際の充電容量及び充電待ち電気自動車の充電ニーズ量に基づいて、充電電力分配指令を生成するためのデータ訓練及び出力モジュール４と、
充電電力分配指令に基づいて各充電施設に電力分配を行い、充電施設に設置された充電端末を介して電気自動車を充電するための充電能力管理実行ユニット８を含む充電管理システムの充電および電力供給最適化装置を提供する。
なお、本発明の充電管理システムの充電と供能最適化装置はデータ管理センターを核心とし、データ管理モジュール１、データ収集モジュール２、データ記憶モジュール３、データ訓練と出力モジュール４などを含み、データ管理モジュール１はデータ管理センターのプロセッサとして、システムの各データベースの貯蔵と処理をサポートし、クラウドサーバ、各種充電ＡＰＰ、ＷｉＦｉデバイスと通信接続を担当し、ユーザーのリモートインタラクションを実現し、データ収集モジュール２、データ記憶モジュール３、データ訓練と出力モジュール４、ヒューマンインタラクションスケジューリングモジュール５、通信モジュール６は共に本発明の充電管理演算センターを構成し、複数の充電ステーションレベルシステムに対して集中式管理を行うことにより、充電管理システムの充電と供給の最適化を実現し、複数の充電端末を制御して充電電力の動的な分配を実現する。

Claims (10)

  1. 充電管理システムの充電及びエネルギー供給の最適化方法であって、
    Ｓ１、充電ステーションの電力供給送配電情報、充電施設能力情報、充電端末出力情報、及び電気自動車の充電ニーズ情報を取得するステップと、
    Ｓ２、前記充電ステーションの電力供給送配電情報、前記充電施設能力情報、前記充電端末出力情報、及び前記電気自動車の充電ニーズ情報に基づいて、充電ステーションの充電施設システムの充電能力、電力供給能力と実際の充電容量を決定するステップと、
    Ｓ３、前記充電能力、前記給電能力、及び前記実際の充電容量を予め訓練された深層学習時系列予測アルゴリズムモデルに入力し、モデル出力結果を得るステップと、
    Ｓ４、前記モデル出力結果と充電ステーション充電施設の実際の充電容量及び充電待ち電気自動車の充電ニーズ量に基づいて、充電電力分配指令を生成するステップと、
    Ｓ５、前記充電電力分配指令に基づいて各充電施設に電力分配を行い、充電施設に設置された充電端末を介して電気自動車を充電するステップを含むことを特徴とする充電管理システムの充電及びエネルギー供給の最適化方法。
  2. 前記ステップＳ１は、充電ステーションの電力供給電力送配電情報、充電施設能力情報、充電端末出力情報、及び電気自動車の充電ニーズ情報を取得する前に、さらに、
    Ｓ０１、機械学習事前学習済みモデルを選択し、前記機械学習事前学習済みモデルにおける充電容量に関連する初期閾値と機能行列を設定し、充電とエネルギー供給最適化時系列予測関係モデルを構築するステップと、
    Ｓ０２、充電端末特徴パラメータを設定し、充電対象の電気自動車動力電池の充電過程の電力ニーズ変化曲線を取得し、充電動作状態特徴時系列予測関係を構築するステップと、
    Ｓ０３、電気自動車の充電ニーズ情報、充電施設の充電作業情報、電力供給情報及び環境情報を取得し、特徴データベースを作成するステップと、
    Ｓ０４、前記特徴データベース中のデータを前記充電とエネルギー供給最適化時系列予測関係モデルに入力し、前記充電動作状態特徴時系列予測関係を結合して、前記充電とエネルギー供給の最適化時系列予測関係モデルに対して訓練し最適化を行い、事前訓練された深層学習時系列予測アルゴリズムモデルを取得するステップとを含むことを特徴とする請求項１に記載の充電管理システムの充電及びエネルギー供給の最適化方法。
  3. 前記Ｓ０４は、前記特徴データベース中のデータを前記充電とエネルギー供給最適化時系列予測関係モデルに入力し、前記充電動作状態特徴時系列予測関係を結合して、前記充電とエネルギー供給最適化時系列予測関係モデルを訓練し最適化を行い、事前訓練された深層学習時系列予測アルゴリズムモデルを取得するステップの後、さらに、
    Ｓ０５、前記予め訓練された深層学習時系列予測アルゴリズムモデルの下で目標制御量に対して、比較、予測と最適化制御を行い、比較値に基づいて、モデル訓練とデータ出力を行うステップと、
    Ｓ０６、一定の充電とエネルギー供給数値を蓄積し、収集したリアルタイムデータを特徴データベースに入力し、充電ステーションと充電対象である電気自動車の応用シーン特徴を結合し、前記特徴データベースを充実させるステップと、
    Ｓ０７、充実した特徴データベースに基づいて、モデル学習訓練と数値分析を行い、数値分析結果に基づいて、比較値を出力し、充電端末の充電状態と電気自動車のニーズ情報を結合し、充電端末の使用を制御するステップと、
    Ｓ０８、最適化された充電システムエネルギー制御需給バランスの制御モデル出力を形成するステップと、を含むことを特徴とする請求項２に記載の充電管理システムの充電及びエネルギー供給の最適化方法。
  4. 前記Ｓ０５の前記予め訓練された深層学習時系列予測アルゴリズムモデルの下で目標制御量に対して、比較、予測と最適化制御を行い、比較値に基づいて、モデル訓練とデータ出力を行うステップは、具体的に、
    各充電端末がリアルタイムに接続する電気自動車情報、充電能力、電力供給能力、及び実際の充電容量を前記予め訓練された深層学習時系列予測アルゴリズムモデルに入力するステップと、
    総充電容量を計算し、所定の閾値と比較すると同時に、各充電端末の実際の充電容量と充電端末の定格出力能力、及び充電対象である電気自動車の充電ニーズの差を比較し、比較値に基づいてモデル訓練とデータ出力を行うステップと、
    新しい電気自動車の充電ニーズを受信すると、データ出力結果に基づいて、充電ステーションの充電施設の実際の充電容量、充電端末の充電状態と電気自動車のニーズ情報を結合して、充電電力分配指令を出力し、エネルギー制御出力サブフローを実行し、充電端末の使用を制御するステップと、
    新しい電気自動車の充電ニーズを受信していない場合、前記電気自動車の充電ニーズ情報、充電施設の充電作業情報、電力供給情報及び環境情報を取得し、特徴データベースを作成するステップに戻るステップと、を含むことを特徴とする請求項３に記載の充電管理システムの充電及びエネルギー供給の最適化方法。
  5. 前記Ｓ０７の蓄積されたデータセットに基づいてモデル学習訓練と数値解析を行い、数値解析結果に基づいて比較値を出力し、充電端末の充電状態と電気自動車のニーズ情報とを結合して、充電端末の使用を制御するステップは、具体的に
    新しい電気自動車の充電ニーズを受信した場合、出力比較値に基づいて、充電ステーションの充電施設の実際の充電容量、充電端末の充電状態と電気自動車のニーズ情報を結合して、充電電力分配指令を出力し、エネルギー制御出力サブフローを実行し、充電端末の使用を制御することを含むことを特徴とする請求項３に記載の充電管理システムの充電及びエネルギー供給の最適化方法。
  6. 前記エネルギー制御出力サブフローのステップは、
    充電電力分配命令を受信することと、
    新しい電気自動車の充電ニーズを受信し、ニーズ時系列に応じて優先度を定義することと、
    充電端末の動作状態を検出することと、
    充電端末がアイドル状態にある場合、優先度に従って新しい電気自動車に接続し、新しい電気自動車を充電し、リアルタイムで充電状態を監視し、同時に充電エネルギー使用情報をデータベースにフィードバックすることと、
    充電端末が非アイドル状態にある場合、システム内の電力供給能力に余裕があるかどうかを比較することと、
    システム内の電力供給に余裕がある場合、充電対象である電気自動車の動力電池の充電過程の電力ニーズ変化曲線と結合して、イコライザ充電状態にある充電対象である電気自動車及び対応する充電端末を見つけ、充電端末と充電対象である電気自動車を制御し充電を停止させ、優先度に従って新しい電気自動車に接続し、新しい電気自動車を充電し、リアルタイムで充電状態を監視し、同時に充電エネルギー使用情報をデータベースにフィードバックすることと、
    システム内の電力供給に余裕がない場合、充電対象である電気自動車動力電池の充電過程の電力ニーズ変化曲線と結合して、イコライザ充電状態にある充電対象である電気自動車及び対応する充電端末を見つけ、充電端末と充電対象である電気自動車を制御して充電を停止し、新しい電気自動車に接続して充電を開始し、同時に他の充電端末の充電容量を調整し、優先順位に従って新しい電気自動車の充電ニーズを満たし、充電状態とエネルギー補給調整をリアルタイムで監視し、充電エネルギー使用情報をデータベースにフィードバックすることを含むことを特徴とする請求項４又は５に記載の充電管理システムの充電及びエネルギー供給の最適化方法。
  7. 前記Ｓ０８の最適化された充電システムエネルギー制御需給バランスの制御モデル出力を形成するステップの後に、さらに、
    Ｓ０９、最適化された充電システムエネルギー制御需給バランスの制御モデル出力を形成することを訓練して、保存した後、その上で予め設定された時間周期ごとに機械学習訓練を行い、充電システムエネルギー制御需給バランスの制御モデルを最適化させるステップが含まれることを特徴とする請求項３に記載の充電管理システムの充電及びエネルギー供給の最適化方法。
  8. 前記充電容量に関する初期閾値は、充電システム電力供給電力供給電力送配電ステーションの最大電力供給能力、充電施設の総定格充電能力、各充電施設の定格充電容量及びその充電端末の数と位置情報を含むことを特徴とする請求項２に記載の充電管理システムの充電と供給能力最適化方法。
  9. 前記電気自動車の充電ニーズ情報、充電施設の充電作業情報、給電情報及び環境情報は、具体的に、充電施設作業情報状態パラメータ、充電対象である電気自動車の車両数及び車種パラメータ、充電対象である電気自動車の充電ニーズパラメータ、給電能力パラメータ、環境状態パラメータ、動作状態シーンデータ、及びヒューマンインタラクション制御パラメータを含むことを特徴とする請求項２に記載の充電管理システムの充電と供給能力最適化方法。
  10. 充電管理システムの充電およびエネルギー供給の最適化装置であって、
    充電ステーションの電力供給送配電情報、充電施設能力情報、充電端末出力情報、及び電気自動車の充電ニーズ情報を取得するためのデータ収集モジュール、
    前記充電ステーションの電力供給能力変化配電情報、前記充電施設能力情報、前記充電端末出力情報、及び前記電気自動車の充電ニーズ情報に基づいて、充電ステーションの充電施設システムの充電能力、電力供給能力と実際の充電容量を決定するためのデータ管理モジュール、
    前記充電ステーションの電力供給送配電情報、前記充電施設能力情報、前記充電端末出力情報、及び前記電気自動車の充電ニーズ情報を記憶するデータ記憶モジュールと、
    前記充電能力、前記電力供給能力及び前記実際の充電容量を予め訓練された深層学習時系列予測アルゴリズムモデルに入力し、モデル出力結果を得て、前記モデル出力結果及び充電ステーション充電施設システムの実際の充電容量及び充電待ち電気自動車の充電ニーズ量に基づいて、充電電力分配指令を生成するためのデータ訓練及び出力モジュールと、
    前記充電電力分配指令に基づいて各充電施設に電力分配を行い、充電施設に設置された充電端末を介して電気自動車を充電するための充電能力管理実行ユニットを含むことを特徴とする充電管理システムの充電およびエネルギー供給の最適化装置。
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