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摘要:本发明公开了一种基于人工智能的充电场站调控数据管理系统及方法,属于充电场站管控技术领域。存储充电仓和充电桩的实时负荷数据,通过划分时间片段,记录每个时间片段下的负荷数据,生成循环数字标签;以负荷曲线函数的形式,表现出每个时间片段在不同循环时间周期下的负荷波动特征,建立负荷曲线关联样本对;以时间片段为统一尺度,在同一个时间片段中,对负荷曲线进行拟合,并对循环数字标签进行正常和异常的两类划分,得到循环数字标签正常和异常的交替变化特征;分析出不同充电方式之间的强弱关联关系,输出充电场站的充电调控决策;从而帮助充电场站适应充电方式需求的变化,在平衡满足充电场站功率需求的同时,降低充电场站的负荷风险。
主权项:1.一种基于人工智能的充电场站调控数据管理方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:步骤S100:实时缓存充电场站中充电仓端的实时负荷数据和充电桩端的实时负荷数据;划分时间片段,并对每一个时间片段附加循环数字标签;步骤S200:建立负荷曲线样本库,根据循环数字标签,将每个时间片段下产生的负荷曲线转化成数据样本,并建立负荷曲线关联样本对;步骤S300:根据负荷曲线关联样本对,并结合充电仓端的实时负荷数据和充电桩端的实时负荷数据,模拟出充电场站总体负荷曲线函数,并对循环数字标签进行异常和正常两类状态划分,得到循环监测序列集合;根据循环监测序列集合,分析充电仓和充电桩两种充电方式之间的关联值;步骤S400:根据充电方式之间的关联情况,对时间片段下的充电行为进行监督,输出不同时间片段下充电方式的关联关系,并结合输出的关联关系,指导充电场站在不同的时间片段内采取不同的充电方式。
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