[發明專利]一種基于GOAP的電動汽車充電行為智能控制系統及方法

在審

• 申請號: 202210999301.4
• 申請日: 2022-08-19
• 公開（公告）號: CN115489377A
• 公開（公告）日: 2022-12-20
• 發明（設計）人: 武光華;李宏勝;張旭東;葛云龍;汪洋;李洪宇;陳博;高菲
• 申請（專利權）人: 國網河北省電力有限公司營銷服務中心;國網河北省電力有限公司;中國電力科學研究院有限公司;國家電網有限公司
• 主分類號: B60L53/62
• 分類號: B60L53/62;B60L53/63;B60L53/60;G06Q10/04;G06Q50/06;G06N20/00
• 代理公司: 北京安博達知識產權代理有限公司 11271
• 代理人: 徐國文

本發明提供了一種基于GOAP的電動汽車充電行為智能控制系統及方法，包括：獲取電動汽車充電狀態數據和電動汽車充電行為數據；基于所述電動汽車充電狀態數據和電動汽車充電行為數據結合預先訓練好的充電行為優化模型得到最優行為執行列表；基于所述最優行為執行列表提取最優行為執行序列，并基于最優行為執行序列控制電動汽車充電行為；其中，所述充電行為優化模型是以所述電動汽車充電狀態數據和電動汽車充電行為數據為輸入，最優行為執行序列為輸出進行訓練得到的。本發明利用電動汽車的行為和狀態數據結合充電行為優化模型的方法，解決當前沒有一套針對電動汽車充電行為的調控系統，實現一套可適應不同環境下的電動汽車充電行為智能實時調控系統。

技術領域

本發明涉及用電領域，具體涉及一種基于GOAP的電動汽車充電行為智能控制系統及方法。

背景技術

隨著新能源汽車技術的快速發展，電動汽車的市場占有率逐年增大。電動汽車充電具時空隨機和功率大的特點，對當前電網的負荷水平有一定影響，可能造成“峰上加峰”的情況。在電動汽車保有量繼續增大的情況下，這種問題會日趨嚴重，影響著電網的安全穩定運行。電動汽車作為靈活可調度的資源，制定其合適的充電策略并實現充電行為的智能調控，能有效抑制電網負荷波動，減少用戶用車成本，對電力系統的安全經濟運行具有重要意義。

發明內容

為了解決的問題，本發明提供了一種基于GOAP的電動汽車充電行為智能控制方法，包括：

獲取電動汽車充電狀態數據和電動汽車充電行為數據；

基于所述電動汽車充電狀態數據和電動汽車充電行為數據結合預先訓練好的充電行為優化模型得到最優行為執行列表；

基于所述最優行為執行列表提取最優行為執行序列，并基于最優行為執行序列控制電動汽車充電行為；

其中，所述充電行為優化模型是以所述電動汽車充電狀態數據和電動汽車充電行為數據為輸入，最優行為執行序列為輸出進行訓練得到的。

優選的，所述充電行為優化模型包括：枚舉、機器學習或多目標約束。

優選的，當所述充電行為優化模型為枚舉時，所述枚舉的訓練包括：

獲取電動汽車可執行行為狀態的總數；

將所述電動汽車可執行行為狀態的總數組成序列并進行篩選得到可執行目標的序列組合，并通過打分得到最優序列；

由所述電動汽車可執行行為狀態的總數作為充電行為優化模型的輸入，所述最優序列為輸出對所述充電行為優化模型進行訓練，得到訓練好的充電行為優化模型。

優選的，當所述充電行為優化模型為機器學習時，所述機器學習訓練包括：

獲取電動汽車充電行為數據和電動汽車行為狀態總數；

對所述電動汽車充電行為數據和電動汽車行為狀態總數以設定的最長序列長度進行標注，并結合損失函數得到電動汽車最佳序列；

由所述電動汽車充電行為數據和電動汽車行為狀態總數作為充電行為優化模型的輸入，所述電動汽車最佳序列作為輸出對所述充電行為優化模型進行訓練，得到訓練好的充電行為優化模型。

優選的，當所述充電行為優化模型為多目標約束時，對所述多目標約束的訓練包括：

獲取電動汽車的充電位置和充電功率；

對所述電動汽車的充電位置和充電功率進行尋優得到所述最佳充電站-按最佳充電功率的序列；

由所述電動汽車的充電位置和充電功率作為充電行為優化模型的輸入，所述最佳充電站-按最佳充電功率的序列作為輸出對所述充電行為優化模型進行訓練，得到訓練好的充電行為優化模型。