[發明專利]一種充電站管理方法及其應用裝置

在審

• 申請號: 202110690107.3
• 申請日: 2021-06-22
• 公開（公告）號: CN113379139A
• 公開（公告）日: 2021-09-10
• 發明（設計）人: 尹芳;宋詩
• 申請（專利權）人: 陽光電源股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/26;G06N3/04
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 張春輝

1.一種充電站管理方法，其特征在于，包括：

獲取預測指令，所述預測指令包括目標充電站和預測時刻；

響應所述預測指令，獲取所述目標充電站的預測指標集中各預測指標的當前指標值；

分別將各所述當前指標值和所述預測時刻輸入運行狀態預測模型，得到所述目標充電站的狀態預測結果。

2.根據權利要求1所述的充電站管理方法，其特征在于，還包括：獲取新增預測指標和新增突發事件；

基于所述新增預測指標和所述新增突發事件更新所述運行狀態預測模型。

3.根據權利要求2所述的充電站管理方法，其特征在于，所述基于所述新增預測指標更新所述運行狀態預測模型，包括：

按照預設評估規則對所述新增預測指標進行性能評估；

若所述新增預測指標滿足預設評估條件，將所述新增預測指標添加至所述預測指標集，得到更新后的預測指標集；

根據所述更新后的預測指標集更新所述運行狀態預測模型。

4.根據權利要求1所述的充電站管理方法，其特征在于，訓練所述運行狀態預測模型的過程，包括：

獲取待訓練模型、多個訓練樣本以及與各所述訓練樣本對應的充電站實際狀態；

其中，所述訓練樣本包括預測指標集中各預測指標的樣本值；

分別確定所述待訓練模型對各所述訓練樣本中各樣本值的輸出結果，到相應的充電站實際狀態之間的誤差評估指標，得到各所述訓練樣本對應的誤差評估指標；

以各所述訓練樣本對應的誤差評估指標處于預設范圍或循環次達到預設閾值為訓練目標，調整所述待訓練模型的參數，得到運行狀態預測模型。

5.根據權利要求4所述的充電站管理方法，其特征在于，所述獲取待訓練模型包括：

獲取預測指標集；

根據所述預測指標集中各預測指標和目標神經網絡的網絡結構，構建初始網絡；

利用預設優化算法對所述初始網絡的目標網絡參數進行優化，得到待訓練模型。

6.根據權利要求5所述的充電站管理方法，其特征在于，所述利用預設優化算法對所述初始網絡的目標網絡參數進行優化，得到待訓練模型，包括：

利用改進粒子群算法MPSO對所述初始網絡的目標網絡參數進行優化，得到待訓練模型。

7.根據權利要求5所述的充電站管理方法，其特征在于，所述獲取預測指標集，包括：

獲取多個候選指標；

利用預設改進線性判別分析LDA算法對所述多個候選指標進行篩選，得到多個初選指標；

利用主成分分析PCA算法對所述多個初選指標進行篩選，得到包括至少一個預測指標的預測指標集。

8.根據權利要求5所述的充電站管理方法，其特征在于，所述目標神經網絡包括長短期記憶LSTM神經網絡；

所述目標網絡參數包括隱含層神經元、最大迭代次數和初始學習率。

9.根據權利要求7所述的充電站管理方法，其特征在于，所述多個候選指標包括：歷史運營信息、當前運行信息、檢修信息、環境信息和突發事件信息。

10.根據權利要求1-9任一項所述的充電站管理方法，其特征在于，所述獲取預測指令，包括：

獲取用戶或者運營商輸入的預測指令。

11.一種服務器，其特征在于，包括：存儲器和處理器；所述存儲器存儲有適于所述處理器執行的程序，以實現權利要求1至10任一項所述的充電站管理方法。

12.一種充電站，其特征在于，包括：多個充電樁和權利要求11所述的服務器，其中，

所述服務器分別與各所述充電樁通訊連接。