【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及能源充电，更具体地说，本专利技术涉及一种基于群充电系统的功率分配方法。
技术介绍
1、随着电动汽车(evs)和便携式电子设备的普及，充电需求不断增加，群充电系统逐渐成为研究热点。传统充电系统存在充电效率低、资源浪费和无法满足大规模充电需求等问题。群充电系统通过集成多个充电终端和一个中央控制单元，实现对充电过程的智能化管理和优化，提高了充电效率和资源利用率；当前，群充电系统在功率分配和管理方面面临诸多挑战。首先，随着充电终端数量的增加，功率资源的管理和分配变得愈加复杂。每个充电终端的电量状态(soc)、电压和电流等参数都是动态变化的，如何实时监控这些参数并进行有效的功率分配是一个关键问题。传统的固定分配策略往往无法适应动态变化的充电需求，导致功率资源浪费和充电效率低下；其次，群充电系统需要在有限的功率资源下，最大化充电效率，避免某些终端因功率不足而充电效率低下。这需要一个智能化的控制系统，能够根据实时数据进行功率分配的动态调整，保证每个终端的充电需求得到合理满足。智能算法的应用，如线性规划、动态规划和机器学习，可以为功率分配提供科学合理的优化方案；此外，实时监控和动态调整是群充电系统的关键。为了实现高效的功率分配，需要实时监控各终端的电量状态、电压和电流等参数，并通过无线网络或有线连接将数据传输到中央控制单元。数据传输和处理必须高效、准确和安全，特别是在大规模充电系统中，对数据传输网络的稳定性和数据处理能力要求较高。
2、在群充电系统中，系统的稳定性和安全性也是重要考虑因素。充电过程中的功率波动、终端故障
3、总的来说，群充电系统的发展需要解决功率资源管理和分配、充电效率优化、实时监控和动态调整、系统稳定性和安全性等多个技术问题，这些问题的解决依赖于电力电子、物联网、智能算法和自动控制等多种技术的综合应用，通过这些技术的协同作用，实现对充电过程的智能化管理，提高系统的充电效率和稳定性，满足大规模充电需求，为此提出一种基于群充电系统的功率分配方法。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术的实施例提供一种基于群充电系统的功率分配方法，这种动态调整和优化分配的方法，提高了系统的稳定性和响应速度。实时反馈和异常处理功能，使得系统能够适应多变的充电需求和环境，确保充电过程的稳定和安全。此外，pid控制器的应用，使得功率分配过程更加平滑和高效，进一步提升了系统的性能和可靠性。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于群充电系统的功率分配方法，所述防护方法包括以下步骤：
3、s1：通过在每个充电终端上安装传感器和数据采集装置，实时监控每个终端的电量、电压、电流等充电状态；
4、s2：使用无线网络和有线连接将每个充电终端的监控数据传输到中央控制单元，中央控制单元集中接收所有终端的数据，进行统一管理和处理；
5、s3：在中央控制单元中运行智能算法，对所有终端的功率需求进行综合分析和计算，并动态调整并分配功率资源；
6、s4：动态调整并分配功率资源，中央控制单元通过控制器实时调整各终端的充电功率；
7、s5：实时接收各终端的充电反馈，持续优化功率分配策略，中央控制单元根据反馈信息，调整算法参数和分配策略，适应不同充电需求和环境变化；
8、s6：检测并处理充电过程中出现功率波动、终端故障、过热的异常情况；在一个优选的实施方式中：在步骤s1中，电量状态表示为：其中，soci为第i个终端的电量状态，qi为当前电量，qmaxi为电池的最大电量容量，通过soc获取每个终端的电池剩余电量；充电功率的计算表示为：pi＝vi×ii，其中，pi为第i个终端的瞬时功率，vi为电压，ii为电流；传感器每秒采集一次数据，然后将这些数据打包成数据包传输到中央控制单元；
9、在一个优选的实施方式中：在步骤s2中，通过无线网络或有线连接，将每个终端的监控数据传输到中央控制单元；中央控制单元接收数据后进行预处理，包括数据过滤、去噪；数据传输过程可以表示为：ti(t)＝f(di(t)，网络条件)，其中，di(t)为第i个终端在时间t的监控数据集，f为网络传输函数，考虑到网络带宽、延迟等因素；数据预处理包括数据过滤和去噪，采用移动平均滤波器来平滑数据：其中，为平滑后的数据，n为窗口大小，通过移动平均平滑数据，以去除短期波动突出长期趋势。
10、在一个优选的实施方式中：在步骤s3中，在中央控制单元中运行智能算法，对所有终端的功率需求进行综合分析和计算，该步骤使用三种算法进行计算：包括线性规划、动态规划、机器学习，其中，线性规划表示为：此时，ci(pi)为第i个终端功率消耗的成本函数，约束条件为：其中，ptotal为系统的总功率限制，线性规划用于在满足总功率约束的条件下，最小化各终端的功率消耗成本；动态规划模型：状态转移方程：此时，vt(s)为状态s在时间t的最优值函数，ct(s,a)为状态s和行动a的即时成本，p(s|s,a)为状态转移概率，动态规划用于处理多阶段决策问题，优化每个时间点的功率分配策略；机器学习模型：使用历史数据训练机器学习模型，使用线性回归模型预测功率需求：其中，为预测的第i个终端功率需求，β0,β1,β2,β3为模型参数，机器学习模型通过学习历史数据中的模式，预测未来的功率需求；最后，通过多算法结合：pi(t)＝w1·lp(di(t))+w2·dp(di(t))+w3·ml(di(t))其中，w1,w2,w3为权重系数，通过交叉验证和加权平均法确定，lp、dp、ml分别表示线性规划。
11、在一个优选的实施方式中：在步骤s4中，根据算法分析结果，动态调整并分配功率资源，确保各终端的充电效率最大化，中央控制单元通过控制器实时调整各终端的充电功率；功率分配公式：pi(t)＝f(di(t),ci(pi))，其中，pi(t)为第i个终端在时间t的分配功率，ci(pi)为算法分析结果；通过拉格朗日乘数法解决约束优化问题，拉格朗日函数为：其中，λ为拉格朗日乘数，通过求解拉格朗日函数的偏导数得到最优解。
12、在一个优选的实施方式中：在步骤s5中，实时接收各终端的充电反馈，持续优化功率分配策略；通过反馈控制机制，不断调整算法参数和分配策略，适应不同充电需求和环境变化，其中，δpi(t)为功率调整量，ei(t)为第i个终端在时间t的误差，kp,ki,kd分别为比例、积分和微分控制系数，通过调整pid控制器的参数，实现系统响应速度：其中，为预测的功率需求，pi(t)为实际分配的功率；通过不断调整pid控制器的参数，优化功率分配策略，确保系统在变化的环境下保持稳定和高效。
13、在一个优选的实施方式中：在步骤s6中，检测并处理充电过程中的异常情况，中央控制单元具备故障检测和处理功能，能够采取措施：若则ai(t)本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于群充电系统的功率分配方法，其特征在于：所述分配方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于群充电系统的功率分配方法，其特征在于：在步骤S1中，电量状态表示为：其中，SOCi为第i个终端的电量状态，Qi为当前电量，Qmaxi为电池的最大电量容量，通过SOC获取每个终端的电池剩余电量；充电功率的计算表示为：Pi＝Vi×Ii，其中，Pi为第i个终端的瞬时功率，Vi为电压，Ii为电流；传感器每秒采集一次数据，然后将这些数据打包成数据包传输到中央控制单元。
3.根据权利要求1所述的一种基于群充电系统的功率分配方法，其特征在于：在步骤S2中，通过无线网络或有线连接，将每个终端的监控数据传输到中央控制单元；中央控制单元接收数据后进行预处理，包括数据过滤、去噪；数据传输过程可以表示为：Ti(t)＝f(Di(t)，网络条件)，其中，Di(t)为第i个终端在时间t的监控数据集，f为网络传输函数，考虑到网络带宽、延迟等因素；数据预处理包括数据过滤和去噪，采用移动平均滤波器来平滑数据：其中，为平滑后的数据，N为窗口大小，通过移动平均平滑数据，以去除短期波动突出
4.根据权利要求1所述的一种基于群充电系统的功率分配方法，其特征在于：在步骤S3中，在中央控制单元中运行智能算法，对所有终端的功率需求进行综合分析和计算，该步骤使用三种算法进行计算：包括线性规划、动态规划、机器学习，其中，线性规划表示为：此时，Ci(Pi)为第i个终端功率消耗的成本函数，约束条件为：其中，Ptotal为系统的总功率限制，线性规划用于在满足总功率约束的条件下，最小化各终端的功率消耗成本；动态规划模型：状态转移方程：此时，Vt(s)为状态s在时间t的最优值函数，Ct(s,a)为状态s和行动a的即时成本，P(s|s,a)为状态转移概率，动态规划用于处理多阶段决策问题，优化每个时间点的功率分配策略；机器学习模型：使用历史数据训练机器学习模型，使用线性回归模型预测功率需求：其中，为预测的第i个终端功率需求，β0,β1,β2,β3为模型参数，机器学习模型通过学习历史数据中的模式，预测未来的功率需求；最后，通过多算法结合：Pi(t)＝w1·LP(Di(t))+w2·DP(Di(t))+w3·ML(Di(t))其中，w1,w2,w3为权重系数，通过交叉验证和加权平均法确定，LP、DP、ML分别表示线性规划。
5.根据权利要求1所述的一种基于群充电系统的功率分配方法，其特征在于：在步骤S4中，根据算法分析结果，动态调整并分配功率资源，确保各终端的充电效率最大化，中央控制单元通过控制器实时调整各终端的充电功率；功率分配公式：Pi(t)＝f(Di(t),Ci(pi))，其中，Pi(t)为第i个终端在时间t的分配功率，Ci(pi)为算法分析结果；通过拉格朗日乘数法解决约束优化问题，拉格朗日函数为：其中，λ为拉格朗日乘数，通过求解拉格朗日函数的偏导数得到最优解。
6.根据权利要求1所述的一种基于群充电系统的功率分配方法，其特征在于：在步骤S5中，实时接收各终端的充电反馈，持续优化功率分配策略；通过反馈控制机制，不断调整算法参数和分配策略，适应不同充电需求和环境变化，其中，ΔPi(t)为功率调整量，ei(t)为第i个终端在时间t的误差，Kp,Ki,Kd分别为比例、积分和微分控制系数，通过调整PID控制器的参数，实现系统响应速度：其中，为预测的功率需求，Pi(t)为实际分配的功率；通过不断调整PID控制器的参数，优化功率分配策略，确保系统在变化的环境下保持稳定和高效。
7.根据权利要求1所述的一种基于群充电系统的功率分配方法，其特征在于：在步骤S6中，检测并处理充电过程中的异常情况，中央控制单元具备故障检测和处理功能，能够采取措施：若则Ai(t)＝1，即表示异常，否则Ai(t)＝0，即表示正常，其中，Ai(t)为第i个终端在时间t的异常状态，为预测的功率需求，δ为异常阈值；当检测到异常情况时，系统会触发异常处理机制，及时调整分配策略，异常处理措施为：Pi(t)＝Pi(t-1)+ΔPi(t)，其中，ΔPi(t)为基于异常检测的功率调整量，通过异常处理机制，确权利要求书
...【技术特征摘要】
1.一种基于群充电系统的功率分配方法，其特征在于：所述分配方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于群充电系统的功率分配方法，其特征在于：在步骤s1中，电量状态表示为：其中，soci为第i个终端的电量状态，qi为当前电量，qmaxi为电池的最大电量容量，通过soc获取每个终端的电池剩余电量；充电功率的计算表示为：pi＝vi×ii，其中，pi为第i个终端的瞬时功率，vi为电压，ii为电流；传感器每秒采集一次数据，然后将这些数据打包成数据包传输到中央控制单元。
3.根据权利要求1所述的一种基于群充电系统的功率分配方法，其特征在于：在步骤s2中，通过无线网络或有线连接，将每个终端的监控数据传输到中央控制单元；中央控制单元接收数据后进行预处理，包括数据过滤、去噪；数据传输过程可以表示为：ti(t)＝f(di(t)，网络条件)，其中，di(t)为第i个终端在时间t的监控数据集，f为网络传输函数，考虑到网络带宽、延迟等因素；数据预处理包括数据过滤和去噪，采用移动平均滤波器来平滑数据：其中，为平滑后的数据，n为窗口大小，通过移动平均平滑数据，以去除短期波动突出长期趋势。
4.根据权利要求1所述的一种基于群充电系统的功率分配方法，其特征在于：在步骤s3中，在中央控制单元中运行智能算法，对所有终端的功率需求进行综合分析和计算，该步骤使用三种算法进行计算：包括线性规划、动态规划、机器学习，其中，线性规划表示为：此时，ci(pi)为第i个终端功率消耗的成本函数，约束条件为：其中，ptotal为系统的总功率限制，线性规划用于在满足总功率约束的条件下，最小化各终端的功率消耗成本；动态规划模型：状态转移方程：此时，vt(s)为状态s在时间t的最优值函数，ct(s,a)为状态s和行动a的即时成本，p(s|s,a)为状态转移概率，动态规划用于处理多阶段决策问题，优化每个时间点的功率分配策略；机器学习模型：使用历史数据训练机器学习模型，使用线性回归模型预测功率需求：其中，为预测的第i个终端功率需求，β0,β1,β2,β3为模型参数，机...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘发荣，林芳兵，邱祖荣，
申请(专利权)人：江西驴充充物联网科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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