充放电控制方法、装置、计算机设备和存储介质

专利名称：充放电控制方法、装置、计算机设备和存储介质

专利类型：实用新型专利

专利申请号：CN202410473069.X

专利申请（专利权）人：南方电网调峰调频(广东)储能科技有限公司
权利人地址：广东省广州市番禺区东环街东星路100号208室

专利发明（设计）人：汪志强,彭铖,万晟,吴家声,程超

专利摘要：本申请涉及一种充放电控制方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：响应于接收到的充放电请求，获取充放电请求对应的电动汽车的电池管理信息；根据电池管理信息，确定电动汽车的充放电功率曲线；确定与充放电功率曲线相匹配的目标充电机器人；通过目标充电机器人，按照充放电功率曲线对电动汽车进行充放电处理。采用本方法能够根据电动汽车的电池实际情况计算出符合其性能的充放电功率，并按照其充放电功率分配最合适的目标充电机器人来提供充放电服务，在满足充放电业务需求的同时，还能确保车辆安全与电池健康，有效地提高了电动汽车进行充放电处理的安全性。

主权利要求：
1.一种充放电控制方法，其特征在于，所述方法包括：
响应于接收到的充放电请求，获取所述充放电请求对应的电动汽车的电池管理信息；
根据所述电池管理信息，确定所述电动汽车的充放电功率曲线；
根据所述电动汽车的充放电功率与所述电动汽车的电池温度之间的关联关系，以及所述充放电功率与充电机器人的枪线温度之间的关联关系，调整所述充放电功率曲线；所述充放电功率曲线用于在确保所述电动汽车的电池与所述充电机器人的枪线处于安全状态下的同时，还使所述电动汽车的充放电功率最大化；
确定与所述充放电功率曲线相匹配的目标充电机器人；
通过所述目标充电机器人，按照所述充放电功率曲线对所述电动汽车进行充放电处理。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述电池管理信息，确定所述电动汽车的充放电功率曲线，包括：根据所述电动汽车的车辆信息，得到所述电动汽车对应的电池模型；
根据所述电池管理信息和所述电池模型，得到所述电动汽车的电池的极限功率信息；
根据所述电池管理信息和极限功率信息，对所述电池的充放电功率进行曲线拟合，得到所述电动汽车的充放电功率曲线。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在响应于接收到的充放电请求，获取所述充放电请求对应的电动汽车的电池管理信息之前，还包括：响应于接收到的用户注册请求，获取所述用户注册请求对应的电动汽车的车辆信息；
根据所述车辆信息，查询得到所述电动汽车的电池生产信息；
根据所述电池生产信息，构建所述电动汽车的电池对应的电池模型；
建立所述电池模型与所述车辆信息之间的对应关系。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定与所述充放电功率曲线相匹配的目标充电机器人，包括：获取处于空闲状态的充电机器人的运行功率信息；
若处于空闲状态的所述充电机器人有多个，则将多个所述运行功率信息和所述充放电功率曲线，输入至机器人调度处理模型中，得到所述充放电功率曲线对应的目标运行功率信息；
将所述目标运行功率信息对应的充电机器人，作为所述目标充电机器人。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在通过所述目标充电机器人，按照所述充放电功率曲线对所述电动汽车进行充放电处理之后，还包括：获取充放电过程中所述电动汽车的电池温度信息以及与所述电动汽车连接的枪线的枪线温度信息；
根据所述电池温度信息和所述枪线温度信息，对所述充放电功率曲线进行更新，得到更新后的充放电功率曲线；
按照所述更新后的充放电功率曲线，继续对所述电动汽车进行充放电处理。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述电池温度信息和所述枪线温度信息，对所述充放电功率曲线进行更新，得到更新后的充放电功率曲线，包括：确定所述电动汽车的电池温度阈值，以及确定所述枪线的枪线温度阈值；
若所述电池温度信息达到所述电池温度阈值，和/或所述枪线温度信息达到所述枪线温度阈值，则根据所述充放电请求，对所述充放电功率曲线进行梯度下降处理，得到所述更新后的充放电功率曲线。
7.一种充放电控制装置，其特征在于，所述装置包括：
请求响应模块，用于响应于接收到的充放电请求，获取所述充放电请求对应的电动汽车的电池管理信息；
功率确定模块，用于根据所述电池管理信息，确定所述电动汽车的充放电功率曲线；
所述功率确定模块，用于根据所述电动汽车的充放电功率与所述电动汽车的电池温度之间的关联关系，以及所述充放电功率与充电机器人的枪线温度之间的关联关系，调整所述充放电功率曲线；所述充放电功率曲线用于在确保所述电动汽车的电池与所述充电机器人的枪线处于安全状态下的同时，还使所述电动汽车的充放电功率最大化；
机器人匹配模块，用于确定与所述充放电功率曲线相匹配的目标充电机器人；
充放电处理模块，用于通过所述目标充电机器人，按照所述充放电功率曲线对所述电动汽车进行充放电处理。
8.一种计算机设备，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6中任一项所述的方法的步骤。
9.一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6中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。 说明书 : 充放电控制方法、装置、计算机设备和存储介质技术领域[0001] 本申请涉及充电机器人技术领域，特别是涉及一种充放电控制方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。背景技术[0002] 在车辆与电网双向互动（Vehicle‑to‑Grid，V2G）技术中，移动式充电机器人可以为电动汽车提供更灵活的充放电服务，从而实现电网与电动车辆之间的智能互动。[0003] 传统技术中，充电机器人通常是根据最大的放电功率需求要求电动车辆进行放电，该模式对车辆电池的健康度损伤较大，且在长时间放电的情况下可能会因为温升过高、持续时间过长导致电动车辆、充电机器人的相关设备出现过载、接触点热疲劳失效等安全隐患。发明内容[0004] 基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高电动汽车进行充放电处理的安全性的充放电控制方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。[0005] 第一方面，本申请提供了一种充放电控制方法。所述方法包括：[0006] 响应于接收到的充放电请求，获取所述充放电请求对应的电动汽车的电池管理信息；[0007] 根据所述电池管理信息，确定所述电动汽车的充放电功率曲线；[0008] 确定与所述充放电功率曲线相匹配的目标充电机器人；[0009] 通过所述目标充电机器人，按照所述充放电功率曲线对所述电动汽车进行充放电处理。[0010] 在其中一个实施例中，根据所述电池管理信息，确定所述电动汽车的充放电功率曲线，包括：[0011] 根据所述电动汽车的车辆信息，得到所述电动汽车对应的电池模型；[0012] 根据所述电池管理信息和所述电池模型，得到所述电动汽车的电池的极限功率信息；[0013] 根据所述电池管理信息和极限功率信息，对所述电池的充放电功率进行曲线拟合，得到所述电动汽车的充放电功率曲线。[0014] 在其中一个实施例中，在响应于接收到的充放电请求，获取所述充放电请求对应的电动汽车的电池管理信息之前，还包括：[0015] 响应于接收到的用户注册请求，获取所述用户注册请求对应的电动汽车的车辆信息；[0016] 根据所述车辆信息，查询得到所述电动汽车的电池生产信息；[0017] 根据所述电池生产信息，构建所述电动汽车的电池对应的电池模型；[0018] 建立所述电池模型与所述车辆信息之间的对应关系。[0019] 在其中一个实施例中，确定与所述充放电功率曲线相匹配的目标充电机器人，还包括：[0020] 获取处于空闲状态的充电机器人的运行功率信息；[0021] 若处于空闲状态的所述充电机器人有多个，则将多个所述运行功率信息和所述充放电功率曲线，输入至机器人调度处理模型中，得到所述充放电功率曲线对应的目标运行功率信息；[0022] 将所述目标运行功率信息对应的充电机器人，作为所述目标充电机器人。[0023] 在其中一个实施例中，在通过所述目标充电机器人，按照所述充放电功率曲线对所述电动汽车进行充放电处理之后，还包括：[0024] 获取充放电过程中所述电动汽车的电池温度信息以及与所述电动汽车连接的枪线的枪线温度信息；[0025] 根据所述电池温度信息和所述枪线温度信息，对所述充放电功率曲线进行更新，得到更新后的充放电功率曲线；[0026] 按照所述更新后的充放电功率曲线，继续对所述电动汽车进行充放电处理。[0027] 在其中一个实施例中，根据所述电池温度信息和所述枪线温度信息，对所述充放电功率曲线进行更新，得到更新后的充放电功率曲线，包括：[0028] 确定所述电动汽车的电池温度阈值，以及确定所述枪线的枪线温度阈值；[0029] 若所述电池温度信息达到所述电池温度阈值，和/或所述枪线温度信息达到所述枪线温度阈值，则根据所述充放电请求，对所述充放电功率曲线进行梯度下降处理，得到所述更新后的充放电功率曲线。[0030] 第二方面，本申请还提供了一种充放电控制装置。所述装置包括：[0031] 请求响应模块，用于响应于接收到的充放电请求，获取所述充放电请求对应的电动汽车的电池管理信息；[0032] 功率确定模块，用于根据所述电池管理信息，确定所述电动汽车的充放电功率曲线；[0033] 机器人匹配模块，用于确定与所述充放电功率曲线相匹配的目标充电机器人；[0034] 充放电处理模块，用于通过所述目标充电机器人，按照所述充放电功率曲线对所述电动汽车进行充放电处理。[0035] 第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述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，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：[0036] 响应于接收到的充放电请求，获取所述充放电请求对应的电动汽车的电池管理信息；[0037] 根据所述电池管理信息，确定所述电动汽车的充放电功率曲线；[0038] 确定与所述充放电功率曲线相匹配的目标充电机器人；[0039] 通过所述目标充电机器人，按照所述充放电功率曲线对所述电动汽车进行充放电处理。[0040] 第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：[0041] 响应于接收到的充放电请求，获取所述充放电请求对应的电动汽车的电池管理信息；[0042] 根据所述电池管理信息，确定所述电动汽车的充放电功率曲线；[0043] 确定与所述充放电功率曲线相匹配的目标充电机器人；[0044] 通过所述目标充电机器人，按照所述充放电功率曲线对所述电动汽车进行充放电处理。[0045] 第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：[0046] 响应于接收到的充放电请求，获取所述充放电请求对应的电动汽车的电池管理信息；[0047] 根据所述电池管理信息，确定所述电动汽车的充放电功率曲线；[0048] 确定与所述充放电功率曲线相匹配的目标充电机器人；[0049] 通过所述目标充电机器人，按照所述充放电功率曲线对所述电动汽车进行充放电处理。[0050] 上述充放电控制方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，响应于接收到的充放电请求，获取充放电请求对应的电动汽车的电池管理信息；根据电池管理信息，确定电动汽车的充放电功率曲线；确定与充放电功率曲线相匹配的目标充电机器人；通过目标充电机器人，按照充放电功率曲线对电动汽车进行充放电处理。采用本方法，能够根据电动汽车的电池实际情况计算出符合其性能的充放电功率，并按照其充放电功率分配最合适的目标充电机器人来提供充放电服务，在满足充放电业务需求的同时，还能确保车辆安全与电池健康，有效地提高了电动汽车进行充放电处理的安全性。附图说明[0051] 图1为一个实施例中充放电控制方法的应用环境图；[0052] 图2为一个实施例中充放电控制方法的流程示意图；[0053] 图3为一个实施例中确定电动汽车的充放电功率曲线步骤的流程示意图；[0054] 图4为一个实施例中对充放电功率曲线进行更新步骤的流程示意图；[0055] 图5为另一个实施例中充放电控制方法的流程示意图；[0056] 图6为一个实施例中收集车辆信息的流程示意图；[0057] 图7为一个实施例中充放电准备阶段的流程示意图；[0058] 图8为一个实施例中动态调节充放电过程的流程示意图；[0059] 图9为一个实施例中放电调度过程的流程示意图；[0060] 图10为一个实施例中充放电控制装置的结构框图；[0061] 图11为一个实施例中计算机设备的内部结构图。具体实施方式[0062] 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。[0063] 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。[0064] 本申请实施例提供的充放电控制方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，用户终端101、移动式充电机器人102与服务器103之间通过网络进行通信。数据存储系统可以存储服务器103需要处理的数据。数据存储系统可以集成在服务器103上，也可以放在云上或其他网络服务器上。其中，用户终端101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车载设备等；便携式可穿戴设备可为智能手表、智能手环、头戴设备等。移动式充电机器人102（可简称为充电机器人）是指具备数据处理能力、具备自主移动功能、可为电动汽车提供充电、放电（或者售电）服务的V2G（Vehicle‑to‑Grid，车辆与电网双向互动）智能机器人。服务器103可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。服务器103上搭载有V2G的管理平台。[0065] 在一个实施例中，如图2所示，提供了一种充放电控制方法，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤：[0066] 步骤S201，响应于接收到的充放电请求，获取充放电请求对应的电动汽车的电池管理信息。[0067] 其中，电池管理信息是指描述电动汽车的电池的电流、电压、温度等参数的信息。充放电请求是指请求充电机器人提供充电或者放电（或者售电）等服务的请求信息。[0068] 具体地，用户驾驶电动汽车来到停车场，需要充电机器人前往其电动汽车的停车位提供充放电服务时，可以登录用户终端中的V2G应用程序，并授权V2G应用程序获取其电动汽车的车辆信息和电池管理信息等其它合法的、且与充放电处理相关的信息，进而通过用户终端根据车辆信息和电池管理信息生成充放电请求，并将充放电请求发送至服务器。服务器接收该充放电请求，并从充放电请求中解析出对应的电动汽车的电池管理信息和车辆信息。[0069] 在实际应用中，电池管理信息可以是根据电动汽车的电池管理系统（BatteryManagementSystem，BMS）读取得到并上传至用户终端的。[0070] 步骤S202，根据电池管理信息，确定电动汽车的充放电功率曲线。[0071] 其中，充放电功率曲线是指描述电动汽车（的电池）在一段时间内进行充电或者放电时的功率的曲线。[0072] 具体地，服务器根据电池管理信息和充放电请求中的充放电量，对电动汽车的充放电功率进行计算，此外，还可以根据充放电功率与电池温度之间的关联关系以及充放电功率与枪线温度之间的关联关系，进一步调整计算得到的充放电功率曲线，以得到能够使充放电效率最大化，同时还能确保该电动汽车的电池与充电机器人的枪线处于安全状态的充放电功率曲线。[0073] 步骤S203，确定与充放电功率曲线相匹配的目标充电机器人。[0074] 需要说明的是，虽然充电机器人在名称上只体现了充电功能，但是实际上充电机器人还具备放电功能，放电功能用于将电动汽车的电售给电网，充电机器人还可实现其它与V2G相关的功能。例如，在电网用电高峰时电动汽车可以通过充电机器人卖电给电网，电网用电波谷时可以通过充电机器人给电动汽车充电。[0075] 具体地，服务器在得到电动汽车的充放电功率曲线之后，可以将充放电功率曲线作为依据，寻找适配其充放电功率曲线的充电机器人，即确定出目标充电机器人。服务器可以同时为多辆电动汽车调配分别与其相匹配的目标充电机器人。[0076] 步骤S204，通过目标充电机器人，按照充放电功率曲线对电动汽车进行充放电处理。[0077] 具体地，服务器下发充放电指令给目标充电机器人，目标充电机器人根据电动汽车的位置信息进行路线规划，进而行驶至电动汽车的停车位，目标充电机器人下放其装配的枪线；用户将枪线与电动汽车连接；连接成功后，目标充电机器人按照充放电功率曲线对电动汽车进行充放电处理。在充放电过程中，目标充电机器人会实时监测电动汽车的电池温度和枪线的温度并上报给服务器，以确保充放电过程的安全，避免电池和枪线因过热而产生故障。[0078] 进一步地，在开始放电处理之后，若场景中有多台充电机器人需要同时放电并满足服务器对该场景的总体放电需求，服务器先读取各充电机器人当前的充放电功率曲线，再根据总体放电需求对各充放电功率曲线进行调整，得到更新后的充放电功率曲线，进而充电机器人按照更新后的充放电功率曲线进行放电处理，以便在保持电动汽车电池健康工作和充电机器人设备温度正常的同时，也能满足服务器的总体放电需求，实现了对场景中多台充电机器人的放电功率的全局调控。[0079] 上述充放电控制方法中，响应于接收到的充放电请求，获取充放电请求对应的电动汽车的电池管理信息；根据电池管理信息，确定电动汽车的充放电功率曲线；确定与充放电功率曲线相匹配的目标充电机器人；通过目标充电机器人，按照充放电功率曲线对电动汽车进行充放电处理。采用本方法，能够根据电动汽车的电池实际情况计算出符合其性能的充放电功率，并按照其充放电功率分配最合适的目标充电机器人来提供充放电服务，在满足充放电业务需求的同时，还能确保车辆安全与电池健康，有效地提高了电动汽车进行充放电处理的安全性。[0080] 在一个实施例中，如图3所示，上述步骤S202，根据电池管理信息，确定电动汽车的充放电功率曲线，具体包括如下内容：[0081] 步骤S301，根据电动汽车的车辆信息，得到电动汽车对应的电池模型。[0082] 其中，电池模型是指描述电池在生产参数、电池性能等方面的数据。例如，电池模型包括品牌、型号、容量、生成批次、枪线温度阈值等。[0083] 具体地，服务器基于电动汽车的车辆信息查询电池信息共享库，得到与该车辆信息匹配的电池模型；其中，电池信息共享库中存储有多个用户的电动汽车的电池模型。如下所示的表1示例了电池模型中的部分数据。[0084] 表1[0085][0086] 步骤S302，根据电池管理信息和电池模型，得到电动汽车的电池的极限功率信息。[0087] 其中，极限功率信息表征电动汽车的电池可达到的最大/最小功率。[0088] 具体地，服务器根据电池模型，得到电动汽车的电池原始可达到的极限功率信息，标记为原始的极限功率信息；然而电池会随着使用时间的增加而产生一定的损耗，因而服务器还可以根据电池的电池管理信息，对原始极限功率信息进行修正，计算得到电动汽车的电池当前可达到的极限功率信息，标记为当前的极限功率信息，通过将电动汽车的电池性能消耗纳入考虑范围，以便能更准确的确定出电动汽车的电池的极限功率信息。[0089] 步骤S303，根据电池管理信息和极限功率信息，对电池的充放电功率进行曲线拟合，得到电动汽车的充放电功率曲线。[0090] 具体地，服务器对电池的充放电功率进行曲线拟合，可以是根据电池管理信息中的电池负荷信息，对电池的充放电功率进行曲线拟合进行贝叶斯优化处理，或者对电池的充放电功率进行最小二乘法处理，将电池管理信息中的电池负荷信息和当前的极限功率信息作为曲线拟合过程的约束条件，全局收敛后得到充放电功率的最优解，则服务器得到电动汽车电池的充放电功率曲线。其中，电池负荷信息表征电动汽车的电池的可用电量。[0091] 本实施例中，通过电动汽车对应的电池模型和电池管理信息，确定电动汽车的电池当前的极限功率信息，在计算充放电功率曲线时，还基于电池管理信息和当前的极限功率信息来考虑电动汽车的电池实际性能，使得计算得到的极限功率信息不会超过电池当前的实际性能上限，而非呆板的使用电池的原始功率参数，有效地确保了后续充放电过程的安全性。[0092] 在一个实施例中，在上述步骤S201，响应于接收到的充放电请求，获取充放电请求对应的电动汽车的电池管理信息之前，还包括：响应于接收到的用户注册请求，获取用户注册请求对应的电动汽车的车辆信息；根据车辆信息，查询得到电动汽车的电池生产信息；根据电池生产信息，构建电动汽车的电池对应的电池模型；建立电池模型与车辆信息之间的对应关系。[0093] 其中，电池生产信息是指描述电池在生产参数方面的数据。[0094] 在用户首次使用充电机器人的充放电服务时，还需通过用户终端进行账号注册，并录入其车辆的相关信息。具体地，用户终端发送用户注册请求给服务器，服务器响应于接收到的用户注册请求，将注册页面返回至用户终端进行展示，并获取用户终端在其展示的注册页面中录入的电动汽车的车辆信息。服务器基于车辆信息，在共享库中查询电动汽车的生产厂家，得到电动汽车的电池生产信息以及电池性能信息。服务器根据电池生产信息和电池性能信息，构建电动汽车的电池对应的电池模型，并建立电池模型与车辆信息之间的对应关系，将电池模型和对应关系存储至电池信息共享库中。还可以将电池模型同步至该用户注册的用户账号的用户画像中。[0095] 其中，车辆信息是指描述电动汽车的相关信息。例如，车辆信息包括厂家、生产批次、行驶里程、品牌、型号、车架号、发动机编码等。如下所示的表2示例了车辆信息中的部分数据。[0096] 表2[0097][0098] 在本实施例中，通过用户注册请求对应的电动汽车的车辆信息，查询得到电动汽车的电池生产信息；进而根据电池生产信息，构建电动汽车的电池对应的电池模型，以及建立电池模型与车辆信息之间的对应关系，实现了车辆信息和电池模型的预先收集，以便后续为电动汽车提供充放电服务时可以迅速查询到对应的信息。[0099] 在一个实施例中，上述步骤S203，确定与充放电功率曲线相匹配的目标充电机器人，具体包括如下内容：获取处于空闲状态的充电机器人的运行功率信息；若处于空闲状态的充电机器人有多个，则将多个运行功率信息和充放电功率曲线，输入至机器人调度处理模型中，得到充放电功率曲线对应的目标运行功率信息；将目标运行功率信息对应的充电机器人，作为目标充电机器人。[0100] 其中，机器人调度处理模型是指用于从输入运行功率信息和充放电功率曲线中分析出与充放电功率曲线最匹配的目标运行功率信息的模型。机器人调度处理模型可以是通过近邻优化算法对深度神经网络进行优化后得到的模型。[0101] 具体地，服务器为电动汽车分配充电机器人处理充放电业务时，会优先获取处于空闲状态的充电机器人，若当前没有处于空闲状态的充电机器人，则会根据充电机器人的充放电结束时间以及距离停车位的远近程度进行综合分析。若服务器获取到处于空闲状态的充电机器人的运行功率信息有多个，或是有多个电动汽车需要充放电服务，即有多个充放电功率曲线，则服务器可以将（一个或多个）运行功率信息和（一个或多个）充放电功率曲线输入到机器人调度处理模型中，以通过机器人调度处理模型为运行功率信息和充放电功率曲线进行配对，从而得到最适合各充放电功率曲线的目标运行功率信息。[0102] 进一步地，服务器生成充放电功率曲线对应的充放电服务指令，并将充放电服务指令发送至目标运行功率信息对应的目标充电机器人，以通过目标充电机器人对电动汽车进行充放电处理。[0103] 此外，除了可以将充放电功率曲线作为处理依据之外，服务器还可以利用放电功率与枪线温度之间的关联关系，确定充放电功率曲线对应的枪线温度曲线；进而将电动汽车的充放电功率曲线、枪线温度曲线，以及充电机器人的运行功率信息、枪线温度阈值，输入到机器人调度处理模型中，从而得到充放电功率曲线与运行功率信息相匹配，并且枪线温度曲线与枪线温度阈值相匹配的目标充放电机器人。[0104] 在实际应用中，服务器可以使用近邻优化算法对预训练的深度神经网络进行微调训练，使得训练得到的网络能够确定与充放电功率曲线、枪线温度曲线对应的目标运行功率信息，将训练完成的网络作为机器人调度处理模型。[0105] 在本实施例中，通过机器人调度处理模型，得到充放电功率曲线对应的目标运行功率信息；进而将目标运行功率信息对应的充电机器人，作为目标充电机器人，实现了目标充电机器人的调度分配，能够根据电动汽车的实际性能分配满足其性能需求充电机器人，提高了充电机器人调度分配的合理性。[0106] 在一个实施例中，如图4所示，在上述步骤S204，通过目标充电机器人，按照充放电功率曲线对电动汽车进行充放电处理之后，还包括：[0107] 步骤S401，获取充放电过程中电动汽车的电池温度信息以及与电动汽车连接的枪线的枪线温度信息。[0108] 其中，电池温度信息表征电动汽车中电池的温度。枪线温度信息表征与电动汽车连接的充电机器人的枪线的温度。[0109] 具体地，服务器在按照充放电功率曲线对电动汽车进行充放电处理的过程中，与电动汽车连接的充电机器人经过用户终端授权之后，可以通过电动汽车的BMS实时读取电动汽车的电池温度信息，以及通过温度传感器实时读取其装配的枪线的枪线温度信息；然后将电池温度信息和枪线温度信息发送至服务器，则服务器得到充放电过程中电动汽车的电池温度信息以及与电动汽车连接的枪线的枪线温度信息。[0110] 步骤S402，根据电池温度信息和枪线温度信息，对充放电功率曲线进行更新，得到更新后的充放电功率曲线。[0111] 具体地，服务器若按照充放电功率曲线运行预设时间后，电池温度信息和枪线温度信息均维持在温度阈值以下，且距离达到温度阈值还有一段上升空间，则服务器可以对充放电功率曲线进行功率增大调整，以加快充放电进度，提升充放电效率。若电池温度信息和枪线温度信息中有任意一个超过了对应的温度阈值，则服务器可以对充放电功率曲线进行功率降低调整，以降低电池温度和枪线温度，确保电池和枪线的使用安全。[0112] 步骤S403，按照更新后的充放电功率曲线，继续对电动汽车进行充放电处理。[0113] 具体地，服务器将更新后的充放电功率曲线发送至目标充电机器人，目标充电机器人按照更新后的充放电功率曲线，继续对电动汽车进行充放电处理。此外，目标充电机器人还可以在屏幕上展示更新充放电功率的提示信息，以供用户查阅。[0114] 在本实施例中，通过实时采集充放电过程中电动汽车的电池温度信息以及与电动汽车连接的枪线的枪线温度信息，使得后续步骤能够以电池温度信息和枪线温度信息为处理依据，对充放电功率曲线进行动态调整，得到更新后的充放电功率曲线，进而可以利用更新后的充放电功率曲线动态调整电动汽车的充放电功率，在保障充放电过程安全的同时，还能灵活提升充放电处理的效率。[0115] 在一个实施例中，上述步骤S402，根据电池温度信息和枪线温度信息，对充放电功率曲线进行更新，得到更新后的充放电功率曲线，具体包括如下内容：确定电动汽车的电池温度阈值，以及确定枪线的枪线温度阈值；若电池温度信息达到电池温度阈值，和/或枪线温度信息达到枪线温度阈值，则根据充放电请求，对充放电功率曲线进行梯度下降处理，得到更新后的充放电功率曲线。[0116] 具体地，服务器基于电池模型，得到电动汽车的电池温度阈值，以及查询得到该目标充电机器人的枪线的枪线温度阈值。如果检测到电池温度信息大于或等于电池温度阈值，和/或枪线温度信息大于或等于枪线温度阈值，则以充放电请求中的充放电量为约束条件，利用随机梯度下降算法对充放电功率曲线进行功率调整处理，得到更新后的充放电功率曲线。[0117] 进一步地，充电机器人按照充放电功率曲线运行预设时间后，若电池温度信息未达到电池温度阈值，以及枪线温度信息也未达到枪线温度阈值，则充电机器人也可继续按照充放电功率曲线进行充放电处理。[0118] 在本实施例中，若电池温度信息达到电池温度阈值，和/或枪线温度信息达到枪线温度阈值，则根据充放电请求中的充放电量，对充放电功率曲线进行梯度下降处理，进而得到的更新后的充放电功率曲线在满足充放电请求中充放电量的同时，还降低了充放电功率，以降低电池和枪线的温度，确保运行安全。[0119] 在一个实施例中，如图5所示，提供了另一种充放电控制方法，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤：[0120] 步骤S501，响应于接收到的充放电请求，获取充放电请求对应的电动汽车的电池管理信息。[0121] 步骤S502，根据电池管理信息，确定电动汽车的充放电功率曲线。[0122] 步骤S503，确定与充放电功率曲线相匹配的目标充电机器人。[0123] 步骤S504，通过目标充电机器人，按照充放电功率曲线对电动汽车进行充放电处理。[0124] 步骤S505，获取充放电过程中电动汽车的电池温度信息以及与电动汽车连接的枪线的枪线温度信息。[0125] 步骤S506，确定电动汽车的电池温度阈值，以及确定枪线的枪线温度阈值。[0126] 步骤S507，若电池温度信息达到电池温度阈值，和/或枪线温度信息达到枪线温度阈值，则根据充放电请求，对充放电功率曲线进行梯度下降处理，得到更新后的充放电功率曲线。[0127] 步骤S508，按照更新后的充放电功率曲线，继续对电动汽车进行充放电处理。[0128] 上述充放电控制方法，能够实现以下有益效果：能够根据电动汽车的电池实际情况计算出符合其性能的充放电功率，并按照其充放电功率分配最合适的目标充电机器人来提供充放电服务，在满足充放电业务需求的同时，还能确保车辆安全与电池健康，有效地提高了电动汽车进行充放电处理的安全性。[0129] 为了更清晰阐明本公开实施例提供的充放电控制方法，以下以一个具体的实施例对上述充放电控制方法进行具体说明。提供了又一种充放电控制方法，可以应用于在图1的服务器中搭建的V2G运营平台，具体包括如下内容：[0130] （1）车主注册阶段[0131] 图6为收集车辆信息的流程图。车主通过用户终端进行用户注册，并录入电动汽车的车辆信息。V2G运营平台根据车辆信息查询该电动汽车的车辆生产厂家，得到该电动汽车的电池生产信息；运营平台可以基于电池生产信息构建电池模型，也可以基于电池生产信息从电池信息共享库中查询得到对应的电池模型，进而运营平台将电池模型同步至上述注册的用户账号的用户画像。[0132] （2）充放电阶段[0133] 充电机器人根据电动汽车的电池的BMS信息、剩余电量（StateOfCharge，SOC）信息及电池模型，采用最小二乘法、贝叶斯优化等概率模型算法对电池的极限放电功率、最佳放电功率及充放电功率曲线进行计算，并将计算结果反馈给运营平台，在确定充放电功率曲线之后，运营平台调度充电机器人开始充/放电，图7为充放电准备阶段的流程图。[0134] 开始充/放电之后，运营平台实时读取电动汽车的电池和充电机器人的枪线的温度信息；按照充放电功率曲线运行一段时间后，检测温度信息是否在安全温度阈值内工作，若不在安全温度阈值内工作，则运行平台根据放电需求及充电机器人、电动汽车BMS的温度情况，通过随机梯度下降算法自适应调节充放电功率曲线，从而确保设备车辆安全与电池健康的情况下尽量满足放电业务需求；若在安全温度阈值内，则继续按照充放电功率曲线运行。图8为动态调节充放电过程的流程图。[0135] （3）放电调度阶段[0136] 在开始放电之后，若场景中有多台充电机器人需要同时放电满足服务器对该场景的总体放电需求，运营平台可以先读取所有充电机器人的充放电功率曲线，再根据总体放电需求，通过算法调整各充放电功率曲线，得到更新后的充放电功率曲线，进而充电机器人按照更新后的充放电功率曲线启动/停止放电处理，最终完成总体放电需求，图9为放电调度过程的流程图。[0137] 在本实施例中，能够根据电动汽车的电池实际情况计算出符合其性能的充放电功率，并按照其充放电功率分配最合适的目标充电机器人来提供充放电服务，在满足充放电业务需求的同时，还能确保车辆安全与电池健康，有效地提高了电动汽车进行充放电处理的安全性。[0138] 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。[0139] 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充放电控制方法的充放电控制装置。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充放电控制装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于充放电控制方法的限定，在此不再赘述。[0140] 在一个实施例中，如图10所示，提供了一种充放电控制装置1000，包括：请求响应模块1001、功率确定模块1002、机器人匹配模块1003和充放电处理模块1004，其中：[0141] 请求响应模块1001，用于响应于接收到的充放电请求，获取所述充放电请求对应的电动汽车的电池管理信息。[0142] 功率确定模块1002，用于根据所述电池管理信息，确定所述电动汽车的充放电功率曲线。[0143] 机器人匹配模块1003，用于确定与所述充放电功率曲线相匹配的目标充电机器人。[0144] 充放电处理模块1004，用于通过所述目标充电机器人，按照所述充放电功率曲线对所述电动汽车进行充放电处理。[0145] 在一个实施例中，功率确定模块1002，还用于根据所述电动汽车的车辆信息，得到所述电动汽车对应的电池模型；根据所述电池管理信息和所述电池模型，得到所述电动汽车的电池的极限功率信息；根据所述电池管理信息和极限功率信息，对所述电池的充放电功率进行曲线拟合，得到所述电动汽车的充放电功率曲线。[0146] 在一个实施例中，充放电控制装置1000还包括信息获取模块，用于响应于接收到的用户注册请求，获取所述用户注册请求对应的电动汽车的车辆信息；根据所述车辆信息，查询得到所述电动汽车的电池生产信息；根据所述电池生产信息，构建所述电动汽车的电池对应的电池模型；建立所述电池模型与所述车辆信息之间的对应关系。[0147] 在一个实施例中，机器人匹配模块1003，还用于获取处于空闲状态的充电机器人的运行功率信息；若处于空闲状态的所述充电机器人有多个，则将多个所述运行功率信息和所述充放电功率曲线，输入至机器人调度处理模型中，得到所述充放电功率曲线对应的目标运行功率信息；将所述目标运行功率信息对应的充电机器人，作为所述目标充电机器人。[0148] 在一个实施例中，充放电控制装置1000还包括温度监控模块，用于获取充放电过程中所述电动汽车的电池温度信息以及与所述电动汽车连接的枪线的枪线温度信息；根据所述电池温度信息和所述枪线温度信息，对所述充放电功率曲线进行更新，得到更新后的充放电功率曲线；按照所述更新后的充放电功率曲线，继续对所述电动汽车进行充放电处理。[0149] 在一个实施例中，充放电控制装置1000还包括功率调整模块，用于确定所述电动汽车的电池温度阈值，以及确定所述枪线的枪线温度阈值；若所述电池温度信息达到所述电池温度阈值，和/或所述枪线温度信息达到所述枪线温度阈值，则根据所述充放电请求，对所述充放电功率曲线进行梯度下降处理，得到所述更新后的充放电功率曲线。[0150] 上述充放电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。[0151] 在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图11所示。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口(Input/Output，简称I/O）和通信接口。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、计算机程序和数据库。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。该计算机设备的数据库用于存储充放电功率曲线等数据。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通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种充放电控制方法。[0152] 本领域技术人员可以理解，图11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。[0153] 在一个实施例中，还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。[0154] 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。[0155] 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。[0156] 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，本申请所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‑OnlyMemory，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（ReRAM）、磁变存储器（MagnetoresistiveRandomAccessMemory，MRAM）、铁电存储器（FerroelectricRandomAccessMemory，FRAM）、相变存储器（PhaseChangeMemory，PCM）、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器（RandomAccessMemory，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（StaticRandomAccessMemory，SRAM）或动态随机存取存储器（DynamicRandomAccessMemory，DRAM）等。本申请所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。本申请所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等，不限于此。[0157] 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，都应当认为是本说明书记载的范围。[0158] 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。

专利地区：广东

专利申请日期：2024-04-19

专利公开日期：2024-09-03

专利公告号：CN118061844B