本发明涉及充电站，具体涉及一种用于充电站的充电控制方法、装置。
背景技术：
1、
2、当前电动车去场站补电过程中存在一些较为突出的问题：
3、当电动车在场站充电过程中，随着车辆充电量逐步增加，当电池soc达到80％后，由于车辆电池的保护机制，车辆端的需要电压和需求电流会逐步降低，会导致用户充电时间增加，导致充电桩的功率利用率降低。当充电桩功率利用率变低时，会引起排队等待充电时间加长，导致充电桩资源浪费，用户充电体验变差，场站运营商收益也会收到影响。部分用户在使用充电桩时，可能会存在长时间低功率使用充电桩等问题，导致充电桩的利用率降低，进一步加剧充电桩紧张的状况。
技术实现思路
1、本发明的目的是提供一种用于充电站的充电控制方法、装置，有效解决背景技术中的问题。
2、其技术方案是这样的：一种用于充电站的充电控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
3、对于接入充电站的新能源汽车，分配一个基础充电功率，所述基础充电功率为充电站能够为所有接入车辆提供的最小充电功率；
4、基于接入车辆的历史充电数据和电池参数，获取每辆车的充电需求曲线，按照得到的充电需求曲线，在最小充电功率的基础上调整充电功率；
5、获取充电站的最大充电能力；获取当前所有接入的新能源汽车的充电需求，设定接入的每辆新能源汽车的初始优先级；
6、对于每辆接入车辆，根据其充电需求和初始优先级，计算充电优先级指数，按照充电优先级指数的高低，对接入的新能源汽车进行优先级排序；
7、实时监控所有正在充电的新能源汽车的充电进度和充电站的剩余充电能力，根据新能源汽车对应的充电优先级指数和充电站的剩余充电能力，动态调整正在充电的新能源汽车的充电功率。
8、进一步的，动态调整正在充电的新能源汽车的充电功率，具体包括：
9、对于高优先级的新能源汽车，如果充电站有足够的剩余充电能力，提高其充电功率以加快充电速度；
10、对于低优先级的新能源汽车，如果充电站接近满载或已有其他高优先级车辆正在充电，降低其充电功率，以留出更多充电能力给高优先级车辆。
11、进一步的，充电优先级指数如下计算：
12、充电优先级指数＝初始优先级×(所需电量/预计充电时间)
13、其中，初始优先级根据车辆的实际情况得到的设定数值，所需电量为新能源汽车当前需要充电的电量，预计充电时间为在当前连接的充电桩完成所需电量充电的时间。
14、进一步的，初始优先级根据新能源汽车电池的剩余电量、预约时间、用户习惯设置。
15、进一步的，初始优先级计算公式如下：
16、初始优先级＝剩余电量因子+预约时间因子+用户因子
17、其中，剩余电量因子根据新能源汽车电池的剩余电量设定，预约时间因子根据新能源汽车的预约时间设定，用户因子根据接入的历史充电习惯设定。
18、进一步的，若某个新能源汽车的充电需求发生变化，重新计算其充电优先级指数，并相应调整其充电功率。
19、进一步的，对于即将完成充电的车辆，若有其他高优先级车辆正在充电，降低其功率分配以优先满足高优先级车辆的充电需求。
20、进一步的，方法还包括步骤：设置充电功率阈值，当接入车辆的充电功率低于充电阈值，则开始计算低功率充电时间，当低功率充电时间持续超过第一时间阈值，则记为低效充电；当低功率充电时间持续超过第二时间阈值，则记为长期低效充电；当低功率充电时间持续超过第三时间阈值，则记为超标低效充电；当低功率充电时间持续超过第四时间阈值，则记为异常充电，并主动停止充电结算订单，将发生的低效充电、长期低效充电、超标低效充电、异常充电作为充电优先级指数中用户因子的减分项目。
21、进一步的，获取每辆车的充电需求曲线，包括以下步骤：
22、从车辆电池管理系统(bms)收集车辆信息、历史充电数据和电池参数；
23、根据历史数据和电池参数，提取充电需求预测特征，所述充电需求预测特征包括车辆型号、时间戳、soc变化率、历史充电功率、温度，将所述充电需求预测特征转换为深度学习模型能够处理的序列格式；
24、基于深度学习模型构建充电需求曲线预测模型，将获取的充电需求预测特征输入训练好的最优充电需求曲线预测模型，输出预测的充电需求曲线。
25、进一步的，训练好的最优充电需求曲线预测模型通过如下步骤获得：
26、基于gru网络构建充电需求曲线预测模型，所述充电需求曲线预测模型包括顺序设置的一个或者多个gru层和全连接层，采用mae loss作为损失函数，结合优化器调整充电需求曲线预测模型的参数，以最小化损失函数；
27、基于充电站已有的历史充电数据，获取充电需求预测特征，构建训练集、验证集和测试集，采用训练集训练充电需求曲线预测模型并监控验证集上的性能，根据验证集上的性能调整模型的超参数，采用测试集最终评估模型的泛化能力，得到最优充电需求曲线预测模型。
28、一种计算机装置，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如上述的用于充电站的充电控制方法。
29、一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，其特征在于：程序被处理器执行时实现如上述的用于充电站的充电控制方法。
30、一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现上述所述方法的步骤。
31、对于新能源汽车充电站而言，采用本发明的方法，可以有效优化充电站的充电资源的有效分配问题，确保了在有限的充电能力下，充电站能够更高效地服务所有接入车辆，方法基于车辆的实时状态和充电需求动态调整充电优先级，确保了资源的合理分配，同时考虑了用户个性化需求，如预约时间、用户习惯等，增强了充电站的灵活性和人性化；通过优先级机制，确保紧急或高需求的低电量车辆能够快速充电，提升了用户体验，对于用户习惯较差的高电量仍然接入充电的车辆，适当降低其充电功率以调高其他高需求的低电量车辆的充电功率，虽然高电量仍然接入充电的车辆的充电时间被延长了，但是由于高需求的低电量车辆的充电功率得到了提升，是其充电时间也得以减少；并且从高电量仍然接入充电的车辆的视角来看，更长时间的充电时间会引导其提前结束充电；此外，从长期看来，也会减少高电量的车主在高电量的情况去充电站充电的意愿，长期而言可以减少低功率充电。
32、另外，本发明的方法还引入了充电功率阈值实现了异常充电检测，能够发现低效或异常充电情况并进行处理，同时其也为优化充电的优先级提供了数据支持。
1.一种用于充电站的充电控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于充电站的充电控制方法，其特征在于：动态调整正在充电的新能源汽车的充电功率，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种用于充电站的充电控制方法，其特征在于：充电优先级指数如下计算：
4.根据权利要求3所述的一种用于充电站的充电控制方法，其特征在于：初始优先级根据新能源汽车电池的剩余电量、预约时间、用户习惯设置，初始优先级计算公式如下：
5.根据权利要求1所述的一种用于充电站的充电控制方法，其特征在于：若某个新能源汽车的充电需求发生变化，重新计算其充电优先级指数，并相应调整其充电功率；对于即将完成充电的车辆，若有其他高优先级车辆正在充电，降低其功率分配以优先满足高优先级车辆的充电需求；
6.根据权利要求1所述的一种用于充电站的充电控制方法，其特征在于：获取每辆车的充电需求曲线，包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的一种用于充电站的充电控制方法，其特征在于，训练好的最优充电需求曲线预测模型通过如下步骤获得：
8.一种计算机装置，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如权利要求1所述的用于充电站的充电控制方法。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，其特征在于：程序被处理器执行时实现如权利要求1所述的用于充电站的充电控制方法。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1所述方法的步骤。
