【技术实现步骤摘要】
本公开涉及换电站，尤其涉及一种换电站充放电控制方法、装置及系统。
技术介绍
1、相关技术中，换电站需要根据车辆的电量、到站时间等信息来确定对车辆的充电时机和充电电量，根据车辆的类型和车辆的路线规划等因素来确定放电时机和放电电量，由于需要考虑的因素较多，容易出现遗漏，导致确定换电站的充放电策略的精确性较差。
技术实现思路
1、为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种换电站充放电控制方法、装置及系统。
2、根据本公开实施例的第一方面，提供一种换电站充放电控制方法，包括：
3、获取待预测时间信息；所述待预测时间信息为待预测时间段，或者待预测时间节点；所述待预测时间段为预测换电站充放电策略的目标时间段；所述待预测时间节点为预测换电站充放电策略的目标时间节点；
4、将所述待预测时间段输入至预训练的充放电策略预测模型，得到所述充放电策略预测模型输出的所述换电站在所述待预测时间段内的充放电策略；所述充放电策略预测模型是利用换电站的历史充放电数据训练得到的；
5、按照所述充放电策略，控制所述换电站在所述待预测时间段内进行充放电。
6、在本公开一些实施例中，在所述获取待预测时间信息之前，还包括：
7、获取换电站充放电策略的训练样本；其中，所述训练样本是换电站的历史时间段内的历史充放电数据；
8、采用所述训练样本对混合lca模型进行训练，得到基于所述lca模型训练后的所述充放电策略预测模型。
9、在本公开
10、将所述历史时间段输入至所述输入层，得到所述输入层输出的所述训练样本各自对应的输入向量；
11、将所述输入向量输入到所述cnn层，以使所述cnn层对所述输入向量进行特征提取，筛选得到目标特征向量；
12、将所述目标特征向量输入至所述lstm层，得到所述目标特征向量各自对应的第一输出向量；
13、将所述目标特征向量各自对应的第一输出向量输入到所述注意力层中，并根据所述注意力层中所述第一输出向量的注意力权重参数值，对所述第一输出向量进行筛选，得到第二输出向量；
14、将所述第二输出向量输入到所述输出层，以确定并输出所述换电站的充放电功率预测值；
15、根据所述充放电功率预测值和真实值之间的差异，对所述lca模型进行模型参数调整，得到所述充放电策略预测模型。
16、在本公开一些实施例中，所述cnn层包括卷积层和丢弃dropout层，将所述输入向量输入到所述cnn层，并对所述输入向量进行特征提取，以筛选出目标特征向量，包括：
17、将所述输入向量输入到所述卷积层中，获取卷积层从所述输入向量中提取的多个特征向量；
18、将所述多个特征向量输入到所述dropout层，得到所述dropout层从所述多个特征中筛选出目标特征向量。
19、在本公开一些实施例中，在所述将所述第二输出向量输入到所述输出层，以确定并输出所述换电站的充放电功率预测值之后，还包括：
20、获取所述充放电功率预测值，对所述充放电功率预测值进行反归一化处理。
21、在本公开一些实施例中，所述根据所述充放电功率预测值和真实值之间的差异，对所述lca模型进行模型参数调整，得到所述充放电策略预测模型，包括：
22、确定所述充放电功率预测值与所述真实值之差，得到第一差值；
23、将所述第一差值与预设阈值进行比较；
24、在所述第一差值大于或者等于所述预设阈值的情况下，基于所述第一差值对所述lca模型进行模型参数调整；
25、返回执行所述将所述训练样本输入至所述输入层的步骤，直至所述第一差值小于所述预设阈值。
26、根据本公开实施例的第二方面，提供一种换电站充放电控制装置，包括：
27、获取单元，用于获取待预测时间信息；所述待预测时间信息为待预测时间段，或者待预测时间节点；所述待预测时间段为预测换电站充放电策略的目标时间段；所述待预测时间节点为预测换电站充放电策略的目标时间节点；
28、预测单元，用于将所述待预测时间段输入至预训练的充放电策略预测模型，得到所述充放电策略预测模型输出的所述换电站在所述待预测时间段内的充放电策略；
29、控制单元，用于按照所述充放电策略，控制所述换电站在所述待预测时间段内进行充放电。
30、根据本公开实施例的第三方面，提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如第一方面中任一项所述的方法。
31、根据本公开实施例的第四方面，提供一种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如第一方面中任一项所述的方法。
32、根据本公开实施例的第五方面，提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现如第一方面中任一项所述的方法。
33、本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：通过获取待预测时间信息；待预测时间信息为待预测时间段，或者待预测时间节点，待预测时间段为预测换电站充放电策略的目标时间段；待预测时间节点为预测换电站充放电策略的目标时间节点，将待预测时间段输入至预训练的充放电策略预测模型，得到充放电策略预测模型输出的换电站在待预测时间段内的充放电策略，按照充放电策略，控制换电站在待预测时间段内进行充放电。通过利用换电站历史充放电训练得到的充放电策略预测模型来预测换电站未来时间段内的充放电策略，能够提高换电站的充放电策略的精确性。
34、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种换电站充放电控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的换电站充放电控制方法，其特征在于，在所述获取待预测时间信息之前，还包括：
3.根据权利要求2所述的换电站充放电控制方法，其特征在于，所述LCA模型包括输入层、卷积神经网络CNN层、长短期记忆人工神经网络LSTM层、注意力层和输出层，所述训练样本包括历史时间段和历史时间段中多个时间节点各自对应的所述换电站的充放电功率的真实值，所述采用所述训练样本对混合LCA模型进行训练，得到基于所述LCA模型训练后的所述充放电策略预测模型，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述CNN层包括卷积层和丢弃dropout层，将所述输入向量输入到所述CNN层，并对所述输入向量进行特征提取，以筛选出目标特征向量，包括：
5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述将所述第二输出向量输入到所述输出层，以确定并输出所述换电站的充放电功率预测值之后，还包括：
6.如权利要求3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述充放电功率预测值和真实值之间的差异，对所述LCA模
7.一种换电站充放电控制装置，其特征在于，包括：
8.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1至6中任一项所述的方法。
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如权利要求1至6中任一项所述的方法。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序在被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种换电站充放电控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的换电站充放电控制方法，其特征在于，在所述获取待预测时间信息之前，还包括：
3.根据权利要求2所述的换电站充放电控制方法，其特征在于，所述lca模型包括输入层、卷积神经网络cnn层、长短期记忆人工神经网络lstm层、注意力层和输出层，所述训练样本包括历史时间段和历史时间段中多个时间节点各自对应的所述换电站的充放电功率的真实值，所述采用所述训练样本对混合lca模型进行训练，得到基于所述lca模型训练后的所述充放电策略预测模型，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述cnn层包括卷积层和丢弃dropout层，将所述输入向量输入到所述cnn层，并对所述输入向量进行特征提取，以筛选出目标特征向量，包括：
5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述将所述第二...
【专利技术属性】
技术研发人员：王鸿策，任晓馗，钟明，安娜，王德志，申旭辉，杨宁，孙财新，潘霄峰，王春森，郝健强，
申请(专利权)人：宁夏金信光伏电力有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。