充电桩能源管理方法、装置、设备及存储介质与流程

本申请涉及充电桩，尤其涉及一种充电桩能源管理方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、电动汽车的快速普及导致了充电桩需求的显著增加，充电基础设施的建设和优化变得尤为重要。充电桩网络需要高效的能源管理，以确保电能的合理分配和充电需求的满足。然而，传统的能源管理方法面临诸多挑战，包括数据采集效率低、数据处理方法单一、充电需求预测准确性不足以及微网划分和调度优化不够精细等问题。

2、在现有的充电桩能源管理系统中，数据采集通常依赖于单一传感器或集中式采集方法，导致数据覆盖面有限且实时性差。同时，传统的数据压缩和重构算法无法有效处理分布式和异构数据，导致数据传输和存储成本高，且数据重构精度不高。此外，现有的预测方法大多基于简单的时间序列分析，未能充分利用多模态数据的潜力，难以提供高精度的充电需求预测。

技术实现思路

1、本申请提供了一种充电桩能源管理方法、装置、设备及存储介质，用于提高充电桩能源分配的准确率。

2、第一方面，本申请提供了一种充电桩能源管理方法，所述充电桩能源管理方法包括：

3、对充电桩网络进行蜂群式数据采集，得到分布式数据集；

4、基于小波变换和自编码器的混合压缩算法，对所述分布式数据集进行自适应压缩，得到压缩数据集；

5、通过图神经网络对所述压缩数据集进行数据重构，得到优化数据集；

6、对所述优化数据集进行多模态融合预测分析，得到充电需求预测结果；

7、根据所述充电需求预测结果对所述充电桩网络进行动态微网划分和协同调度，得到目标能源分配方案。

8、第二方面，本申请提供了一种充电桩能源管理装置，所述充电桩能源管理装置包括：

9、采集模块，用于对充电桩网络进行蜂群式数据采集，得到分布式数据集；

10、压缩模块，用于基于小波变换和自编码器的混合压缩算法，对所述分布式数据集进行自适应压缩，得到压缩数据集；

11、重构模块，用于通过图神经网络对所述压缩数据集进行数据重构，得到优化数据集；

12、分析模块，用于对所述优化数据集进行多模态融合预测分析，得到充电需求预测结果；

13、调度模块，用于根据所述充电需求预测结果对所述充电桩网络进行动态微网划分和协同调度，得到目标能源分配方案。

14、本申请第三方面提供了一种充电桩能源管理设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述充电桩能源管理设备执行上述的充电桩能源管理方法。

15、本申请的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的充电桩能源管理方法。

16、本申请提供的技术方案中，通过工蜂节点和侦察蜂节点的协同工作，实现了广泛的、实时的充电桩数据采集。数据采集的覆盖面广，能够更准确地反映充电桩的使用情况和环境变化。基于小波变换和自编码器的混合压缩算法，自适应压缩分布式数据集，显著降低了数据传输和存储成本。通过稀疏化处理和重要性评分提高了数据压缩的效率和效果，保留了关键特征信息。利用图神经网络对压缩数据集进行高精度数据重构，能够恢复原始数据的结构和特征。多层次消息传递和图注意力机制有效处理了数据中的噪声和缺失，提升了数据重构的质量。综合结构化数据、文本数据和图像数据，利用注意力机制进行特征融合，提高了充电需求预测的准确性。结合长短期记忆网络和时间序列分析，能够捕捉长期依赖特征，实现更精细的需求预测。通过时空聚类和电力潮流分析，动态调整微网结构，优化充电桩网络的负载分布。构建跨微网能源路由协议和最优能源传输路径，提升了能源分配的效率和可靠性。多智能体协同优化和分层强化学习建模，确保了全局能源调度的最优性，实现了资源的高效利用，进而提高了充电桩能源分配的准确率。

技术特征：

1.一种充电桩能源管理方法，其特征在于，所述充电桩能源管理方法包括：

2.根据权利要求1所述的充电桩能源管理方法，其特征在于，所述对充电桩网络进行蜂群式数据采集，得到分布式数据集，包括：

3.根据权利要求1所述的充电桩能源管理方法，其特征在于，所述基于小波变换和自编码器的混合压缩算法，对所述分布式数据集进行自适应压缩，得到压缩数据集，包括：

4.根据权利要求1所述的充电桩能源管理方法，其特征在于，所述通过图神经网络对所述压缩数据集进行数据重构，得到优化数据集，包括：

5.根据权利要求1所述的充电桩能源管理方法，其特征在于，所述对所述优化数据集进行多模态融合预测分析，得到充电需求预测结果，包括：

6.根据权利要求1所述的充电桩能源管理方法，其特征在于，所述根据所述充电需求预测结果对所述充电桩网络进行动态微网划分和协同调度，得到目标能源分配方案，包括：

7.根据权利要求1所述的充电桩能源管理方法，其特征在于，所述根据所述充电需求热点区域和充电桩地理位置信息，对所述充电桩网络进行初步微网划分，得到初始微网结构，包括：

8.一种充电桩能源管理装置，其特征在于，所述充电桩能源管理装置包括：

9.一种充电桩能源管理设备，其特征在于，所述充电桩能源管理设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的充电桩能源管理方法。

技术总结本申请涉及充电桩技术领域，公开了一种充电桩能源管理方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：对充电桩网络进行蜂群式数据采集，得到分布式数据集；基于小波变换和自编码器的混合压缩算法，对分布式数据集进行自适应压缩，得到压缩数据集；通过图神经网络对压缩数据集进行数据重构，得到优化数据集；对优化数据集进行多模态融合预测分析，得到充电需求预测结果；根据充电需求预测结果对充电桩网络进行动态微网划分和协同调度，得到目标能源分配方案，本申请提高了充电桩能源分配的准确率。技术研发人员：陈少明,朱素强,刘迪波受保护的技术使用者：东莞市莞慧充新能源科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/8/27