一种配变容量负载均衡方法、装置、设备及介质 |
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| 申请号 | CN202410355277.X | 申请日 | 2024-03-27 | 公开(公告)号 | CN117955111A | 公开(公告)日 | 2024-04-30 |
| 申请人 | 佰聆数据股份有限公司; | 发明人 | 钟颖欣; 杜双育; 沈广盈; | ||||
| 摘要 | 本 申请 提供一种配变容量负载均衡方法及装置，涉及配电技术领域，用于解决配变容量的负载均衡问题。该方法包括：根据不同额定功率对目标小区的当前充电桩负荷进行划分，获得多个额定功率的当前充电桩负荷；分别对每个额定功率的当前充电桩负荷进行预测，获得多个额定功率的新增充电桩负荷；将多个额定功率的新增充电桩负荷进行 叠加 ，获得目标小区的新增充电桩负荷；将目标小区的当前充电桩负荷、新增充电桩负荷、居民生活用电负荷进行叠加，获得目标小区的充用电总负荷；根据目标小区的额定配变容量和充用电总负荷的最大值之间的比值，调整目标小区的充电桩数量，本申请通过调整充电桩数量，可以保证配变容量的负载均衡。 | ||||||
| 权利要求 | 1.一种配变容量负载均衡方法，其特征在于，包括： |
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| 说明书全文 | 一种配变容量负载均衡方法、装置、设备及介质技术领域[0001] 本申请涉及配电技术领域，提供一种配变容量负载均衡方法、装置、设备及介质。 背景技术[0003] 配变容量是指变压器所能承载的最大负荷额定功率，通常用千伏安（kVA）作为单位表示。如果配变容量分配不当，可能会导致一个或多个变压器超负荷，从而导致设备故障，甚至是火灾的发生。因此，如何保证配变容量负载均衡至关重要。发明内容 [0004] 本申请实施例提供一种配变容量负载均衡方法及装置，用于解决配变容量的负载均衡问题。 [0005] 第一方面，提供一种配变容量负载均衡方法，包括：根据不同额定功率对目标小区的当前充电桩负荷进行划分，获得多个额定功率的当前充电桩负荷；其中，所述当前充电桩负荷是指已接入的充电桩的充电负荷； 分别对所述多个额定功率中每个额定功率的当前充电桩负荷进行预测，获得多个额定功率的新增充电桩负荷；将所述多个额定功率的新增充电桩负荷进行叠加，获得所述目标小区的新增充电桩负荷；其中，所述新增充电桩负荷是指未来接入的充电桩的充电负荷； 将所述目标小区的当前充电桩负荷、所述目标小区的新增充电桩负荷、所述目标小区的居民生活用电负荷进行叠加，获得所述目标小区的充用电总负荷； 根据所述目标小区的额定配变容量和所述目标小区的充用电总负荷的最大值之间的比值，调整所述目标小区的充电桩数量。 [0006] 可选的，所述根据所述目标小区的额定配变容量和所述目标小区的充用电总负荷的最大值之间的比值，调整所述目标小区的充电桩数量，包括：计算所述目标小区的额定配变容量和所述目标小区的充用电总负荷的最大值之间的比值，获得所述目标小区的当前配变负载率； 若所述目标小区的当前配变负载率大于预设负载率，则减少所述目标小区的充电桩数量； 若所述目标小区的当前配变负载率小于所述预设负载率，则增加所述目标小区的充电桩数量。 [0007] 可选的，在根据不同额定功率对目标小区的当前充电桩负荷进行划分，获得多个额定功率的当前充电桩负荷之前，所述方法还包括：对所述目标小区的当前充电桩负荷进行聚类，获得所述目标小区的多个充电桩负荷区间； 根据所述多个充电桩负荷区间，确定不同充电桩负荷区间对应的额定功率。 [0008] 可选的，所述分别对所述多个额定功率中每个额定功率的当前充电桩负荷进行预测，获得多个额定功率的新增充电桩负荷，包括：针对所述多个额定功率中每个额定功率的当前充电桩负荷执行如下步骤，获得多个额定功率的新增充电桩负荷： 从每个额定功率的当前充电桩负荷中抽取多个当前充电桩负荷作为初始种群； 从所述初始种群中按照不同适应度随机抽取两个充电桩负荷；随机选择所述两个充电桩的相同时刻的负荷值进行交叉与变异，形成新的样本加入所述初始种群；将适应度小于预设阈值的充电桩负荷从所述初始种群中剔除，以维持所述初始种群的大小不变； 直到达到收敛条件，将优化后的初始种群中的充电桩负荷作为每个额定功率的新增充电桩负荷。 [0009] 可选的，在根据所述目标小区的额定配变容量和所述目标小区的充用电总负荷的最大值之间的比值，调整所述目标小区的充电桩数量之后，所述方法还包括：根据所述目标小区的当前充电桩负荷，确定新建小区的充电桩负荷；所述新建小区为未安装充电桩的新小区； 将所述新建小区的充电桩负荷与所述新建小区的居民生活用电负荷进行叠加，获得所述新建小区的充用电总负荷； 根据所述新建小区的充用电总负荷的最大值和预设负载率的乘积，确定所述新建小区的配变容量。 [0010] 可选的，所述根据所述目标小区的当前充电桩负荷，确定新建小区的充电桩负荷，包括：将所述目标小区的当前充电桩负荷和所述目标小区的新增充电桩负荷进行叠加，获得所述目标小区的充电桩负荷； 将所述目标小区的充电桩负荷确定为新建小区的充电桩负荷。 [0011] 可选的，所述根据所述目标小区的当前充电桩负荷，确定新建小区的充电桩负荷，包括：根据所述目标小区的当前充电桩负荷，计算所述目标小区中不同额定功率的充电桩的数量占比； 根据所述数量占比和新建小区的充电桩总数量，确定所述新建小区的不同额定功率的充电桩数量； 根据所述新建小区的不同额定功率的充电桩数量和对应额定功率的乘积，获得所述新建小区的充电桩负荷。 [0012] 第二方面，提供一种配变容量负载均衡装置，包括：分类模块，用于根据不同额定功率对目标小区的当前充电桩负荷进行划分，获得多个额定功率的当前充电桩负荷；其中，所述当前充电桩负荷是指已接入的充电桩的充电负荷； 预测模块，用于分别对所述多个额定功率中每个额定功率的当前充电桩负荷进行预测，获得多个额定功率的新增充电桩负荷；将所述多个额定功率的新增充电桩负荷进行叠加，获得所述目标小区的新增充电桩负荷；其中，所述新增充电桩负荷是指未来接入的充电桩的充电负荷； 获得模块，用于将所述目标小区的当前充电桩负荷、所述目标小区的新增充电桩负荷、所述目标小区的居民生活用电负荷进行叠加，获得所述目标小区的充用电总负荷； 调整模块，用于根据所述目标小区的额定配变容量和所述目标小区的充用电总负荷的最大值之间的比值，调整所述目标小区的充电桩数量。 [0014] 第四方面，本申请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上存储有计算机程序，处理器执行所述计算机程序，实现第一方面中所述的配变容量负载均衡方法。 [0015] 与现有技术相比，本申请实施例的有益效果如下：本申请实施例提供一种配变容量负载均衡方法，包括：对目标小区的当前充电桩负荷进行预测，获得所述目标小区的新增充电桩负荷；其中，当前充电桩负荷是指已接入的充电桩的充电负荷，新增充电桩负荷是指未来接入的充电桩的充电负荷；将目标小区的当前充电桩负荷、目标小区的新增充电桩负荷、目标小区的居民生活用电负荷进行叠加，获得目标小区的充用电总负荷；根据目标小区的额定配变容量和目标小区的充用电总负荷的最大值之间的比值，调整目标小区的充电桩数量。在本申请实施例中，根据不同额定功率对目标小区的当前充电桩负荷进行细分，分别对每种额定功率的新增充电桩进行预测，可以提高预测的准确性，使得目标小区的新增充电桩负荷更加准确，且不仅考虑目标小区的当前充电桩负荷，还预测了目标小区未来可能接入的新增充电桩负荷，使得目标小区的充用电总负荷更加准确。进而根据额定配变容量和充用电总负荷的最大值之间的比值，调整充电桩数量，确保每个变压器都能承担其公平份额的负荷，从而保证配变容量的负载均衡，提高整个配网系统的效率和可靠性。 附图说明 [0016] 为了更清楚地说明本申请实施例或相关技术中的技术方案，下面将对实施例或相关技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。 [0017] 附图1为本申请实施例提供的一种应用场景示意图；附图2为本申请实施例提供的配变容量负载均衡方法的一种流程示意图； 附图3为本申请实施例提供的配变容量负载均衡装置的结构示意图。 具体实施方式[0019] 为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。 [0021] 参照附图1，附图1为本申请实施例方案涉及的硬件运行环境的计算机设备结构示意图。 [0022] 如附图1所示，该计算机设备可以包括：处理器101，例如中央处理器（Central Processing Unit，CPU），通信总线102，用户接口104，网络接口103，存储器105。其中，通信总线102用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口104可以包括显示屏（Display）、输入单元比如键盘（Keyboard），可选用户接口104还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口103可选地可以包括标准的有线接口、无线接口（如无线保真（WIreless‑FIdelity，WI‑FI）接口）。存储器105可以是高速的随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）存储器，也可以是稳定的非易失性存储器（Non‑Volatile Memory，NVM），例如磁盘存储器。存储器105可选地还可以是独立于前述处理器101的存储装置。 [0023] 本领域技术人员可以理解，附图1中示出的结构并不构成对计算机设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。 [0025] 在附图1所示的计算机设备中，网络接口103主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口104主要用于与用户进行数据交互；本发明计算机设备中的处理器101、存储器105可以设置在计算机设备中，所述计算机设备通过处理器101调用存储器105中存储的配变容量负载均衡装置，并执行本申请实施例提供的配变容量负载均衡方法。 [0026] 基于前述实施例的计算机设备，下面结合附图2对本申请的实施例提供的一种配变容量负载均衡方法进行介绍，步骤如下：S201、根据不同额定功率对目标小区的当前充电桩负荷进行划分，获得多个额定功率的当前充电桩负荷。 [0027] 在具体实施过程中，可以从当地的电力公司、物业管理机构或相关部门，获取目标小区的充电桩充电样本数据，对充电桩充电样本数据进行处理，获得目标小区的当前充电桩负荷。其中，目标小区是指已接入充电桩且已入住居民的老小区，当前充电桩是指当前已接入的充电桩，当前充电桩负荷是指当前已接入的充电桩的充电负荷，包括每个当前充电桩在各个时刻的充电负荷。 [0028] 进一步，考虑到不同充电桩的额定功率是不同的，不同额定功率对应的充电负荷范围是不同的。因此根据不同额定功率对目标小区的当前充电桩负荷进行划分，获得多个额定功率对应的当前充电桩负荷合，每个当前充电桩负荷合包括每个额定功率的当前充电桩负荷。 [0029] S202、分别对多个额定功率中每个额定功率的当前充电桩负荷进行预测，获得多个额定功率的新增充电桩负荷；将多个额定功率的新增充电桩负荷进行叠加，获得目标小区的新增充电桩负荷。 [0030] 在具体实施过程中，可以采用各种算法例如遗传算法构建新增充电桩负荷预测模型，分别对每个额定功率的当前充电桩负荷进行预测，获得每个额定功率的新增充电桩负荷，然后将多个额定功率的新增充电桩负荷进行叠加，获得目标小区的新增充电桩负荷。其中，新增充电桩是指未来接入的充电桩，新增充电桩负荷是指未来接入的充电桩的充电负荷，包括每个新增充电桩在各个时刻的充电负荷。 [0031] 在一种可能的实施例中，针对多个额定功率中每个额定功率的当前充电桩负荷执行如下步骤，获得多个额定功率的新增充电桩负荷：S1.1、从每个额定功率的当前充电桩负荷中抽取多个充电桩负荷作为初始种群。 [0032] 使用浮点法对负荷值进行初始化，将每一个负荷值用一个给定范围的浮点数来表示，保证单个负荷值在给定的区间限制范围内。 [0033] S1.2、从初始种群中按照不同适应度随机抽取两个充电桩负荷。 [0034] 适应度越高的充电桩负荷被选中的概率高。 [0035] [0036] 其中，f(bi)为个体bi的适应度，n为个体总数量。 [0037] S1.3、随机选择两个充电桩的相同时刻的负荷值进行交叉与变异，形成新的样本加入初始种群。 [0038] 以交叉概率在选中的时刻执行负荷值交换，以变异概率对选中的两个充电桩的96点负荷值执行变异，把1变为0，把0变为1。 [0039] 交叉概率的计算公式如下： [0040] 其中，Pc为交叉概率，fmax为种群中的最大适应值，favg为种群中的平均值，f为交叉样本中较大适应值，k1、k2为常数。 [0041] 变异概率的计算公式如下： [0042] 其中，Pm为变异概率，fmax为种群中的最大适应值，favg为种群中的平均值， 为变异样本的适应度值，k3、k4为常数。 [0043] S1.4、将适应度小于预设阈值的充电桩负荷从初始种群中剔除，以维持初始种群的大小不变。 [0044] S1.5、直到达到收敛条件，将优化后的初始种群中的充电桩负荷作为每个额定功率的新增充电桩负荷。 [0046] S203、将目标小区的当前充电桩负荷、目标小区的新增充电桩负荷、目标小区的居民生活用电负荷进行叠加，获得目标小区的充用电总负荷。 [0047] 在具体实施过程中，可以从当地的电力公司、物业管理机构或相关部门，获取目标小区的居民用电样本数据和充电桩充电样本数据，对居民用电样本数据中的缺失值、离群值、异常值等进行清洗处理，获得目标小区的居民用电负荷，居民生活用电负荷是指用于满足居民的日常生活需求，包括照明、空调、电视、冰箱、洗衣机等家用电器的用电负荷，居民生活用电负荷包括每户居民在各个时刻的生活用电负荷。对充电桩充电样本数据中的缺失值、离群值、异常值等进行清洗处理，获得目标小区的当前充电桩负荷，包括目标小区的每个当前充电桩在各个时刻的充电负荷。 [0048] 其中，清洗处理包括：将缺失值调整为某个固定值，例如均值、中位数或服从正态分布的随机值，将超出3个标准差范围的数值视为离群值，将离群值用3个标准差范围内的最大值或最小值替换，或者，将离群值调整为距离最近的正常值，或者直接剔除离群值或异常值，或者使用NULL替代离群值或异常值。 [0049] 进一步，对当前充电桩负荷进行拟合，获得当前充电桩充电负荷特性曲线，其中，当前充电桩充电负荷特性曲线反映了所有当前充电桩在各个时刻的充电负荷变化情况。对新增充电桩充电负荷进行拟合，获得新增充电桩充电负荷特性曲线，其中，新增充电桩充电负荷特性曲线反映了所有新增充电桩在各个时刻的充电负荷变化情况。对居民生活用电负荷进行拟合，获得居民生活用电负荷特性曲线，其中，居民生活用电负荷特性曲线反映了所有居民在各个时刻的用电负荷变化情况。然后将当前充电桩充电负荷特性曲线、新增充电桩充电负荷特性曲线、居民生活用电负荷特性曲线进行叠加，获得目标小区的充用电总负荷特性曲线。其中，充用电总负荷特性曲线反映了目标小区在各个时刻的充用电总负荷变化情况。 [0050] 例如，计算公式如下： [0051] 其中，Cons_loadit为目标小区的第i户居民在t时刻的用电负荷，n为目标小区的居民用户总数量，Cons_loadt为目标小区的所有居民在t时刻的用电负荷，即目标小区的居民用电负荷特性曲线。 [0052] [0053] 其中，Station_loadit为目标小区的第i个当前充电桩在t时刻的充电负荷，n为目标小区的当前充电桩总数量，Station_loadt为目标小区的当前充电桩在t时刻的充电负荷，即目标小区的当前充电桩充电负荷特性曲线。 [0054] New_Loadt=Cons_loadt+Station_loadt+Station_New_loadt其中，New_Loadt为目标小区在t时刻的充用电总负荷，即目标小区的充用电总负荷特性曲线，Cons_loadt为目标小区的所有居民在t时刻的用电负荷，即目标小区的居民用电负荷特性曲线，Station_loadt为目标小区的当前充电桩在t时刻的充电负荷，即目标小区的当前充电桩充电负荷特性曲线，Station_New_loadt为目标小区的新增充电桩在t时刻的充电负荷，即目标小区的新增充电桩充电负荷特性曲线。 [0055] S204、根据目标小区的额定配变容量和目标小区的充用电总负荷的最大值之间的比值，调整目标小区的充电桩数量。 [0056] 在具体实施过程中，计算目标小区的额定配变容量和目标小区的充用电总负荷的最大值之间的比值，获得目标小区的当前配变负载率，根据目标小区的当前配变负载率对目标小区的充电桩数量进行调整。其中，目标小区的充用电总负荷的最大值是指目标小区的充用电总负荷特性曲线中的最大值。 [0057] 例如，计算公式如下：f= /New_Loadmax 其中， 表示目标小区的额定配变容量，New_Loadmax表示New_Loadt中的最大值，f表示目标小区的当前配变负载率。 [0058] 在一种可能的实施例中，S204包括：可以计算目标小区的额定配变容量和目标小区的充用电总负荷的最大值之间的比值，获得目标小区的当前配变负载率；若目标小区的当前配变负载率大于预设负载率，则减少目标小区的充电桩数量；若目标小区的当前配变负载率小于预设负载率，则增加目标小区的充电桩数量。 [0059] 在具体实施过程中，预设负载率一般为80%，可以确保配变容量在正常工作条件下有一定的缓冲余量，以便处理突发的负载波动或应对意外情况，从而提高系统的稳定性和可靠性。若目标小区的当前配变负载率大于80%，说明当前配变负载率过载，则减少目标小区的充电桩数量，以减轻充电桩的负荷压力。若目标小区的当前配变负载率小于80%，说明当前配变负载率未过载，则适当增加目标小区的充电桩数量，以满足日益增长的充电桩需求。 [0060] 在一种可能的实施例中，可以不断尝试调整目标小区的充电桩数量，直至当前配变负载率达到预设负载率，获得目标小区的充电桩的最终数量，保证配变容量的负载均衡，具体步骤如下：计算充用电总负荷的最大值和当前配变负载率，将当前配变负载率与预设负载率（80%）进行比较。若当前配变负载率大于80%，则减少目标小区的充电桩数量，例如，每次减少1个充电桩，然后重新计算充用电总负荷的最大值和当前配变负载率，再将当前配变负载率与预设负载率（80%）进行比较。若当前配变负载率小于80%，则增加目标小区的充电桩数量，例如，每次增加1个充电桩，然后重新计算充用电总负荷的最大值和当前配变负载率，再将当前配变负载率与预设负载率（80%）进行比较。直到当前配变负载率等于80%，则输出此时的充电桩数量。 [0061] 例如，减少充电桩数量时，重新计算充用电总负荷的最大值的公式如下： [0062] 其中， 表示第m次计算的充用电总负荷的最大值，pk表示减少的第k个充电桩的功率，K表示减少的充电桩总数量， 表示第m+1次计算的充用电总负荷的最大值。 [0063] 增加充电桩数量时，重新计算充用电总负荷的最大值的公式如下： [0064] 其中， 表示第m次计算的充用电总负荷的最大值，pk表示增加的第k个充电桩的功率，K表示增加的充电桩总数量， 表示第m+1次计算的充用电总负荷的最大值。 [0065] 考虑动态调整充电桩数量的过程太繁琐，在一种可能的实施例中，S204包括：计算目标小区的额定配变容量和目标小区的充用电总负荷的最大值之间的比值，获得目标小区的当前配变负载率；根据当前配变负载率、预设负载率、额定配变容量，确定配变容量差值；配变容量差值的计算公式如下： [0066] 其中， 为目标小区的额定配变容量，为目标小区的当前配变负载率， 为目标小区的配变容量差值， 表示预设负载率。 [0067] 进一步，根据配变容量差值对应的多种充电桩组合方式，确定目标小区可调整的充电桩数量。具体的，若配变容量差值为正值，说明当前配变容量已过载，则减少目标小区的充电桩数量，若配变容量差值为负值，说明当前配变容量未过载，则增加目标小区的充电桩数量。 [0068] 例如配变容量差值为7kW，可以减少1个额定功率为7kW的充电桩，或者减少2个额定功率为3.5kW的充电桩，例如配变容量差值为‑7kW，可以增加1个额定功率为7kW的充电桩，或者增加2个额定功率为3.5kW的充电桩。 [0069] 考虑到每个充电桩的额定功率数据可能是未知的，在一种可能的实施例中，在S201之前，还可以对目标小区的当前充电桩负荷进行聚类，获得目标小区的多个充电桩负荷区间；根据多个充电桩负荷区间，确定不同充电桩负荷区间对应的额定功率。 [0070] 在具体实施过程中，可以采用各种聚类算法例如K均值聚类算法，对目标小区的当前充电桩负荷进行聚类，下面以K均值聚类算法为例，对聚类的步骤进行介绍。 [0071] S2.1、选择K个当前充电桩的充电负荷值作为初始的簇中心点。 [0072] S2.2、将每个当前充电桩的充电负荷值分配到距离其最近的簇中心所在的簇中。 [0073] S2.3、根据当前的簇分配情况，更新每个簇的中心点。 [0074] S2.4、重复步骤S2.2和S2.3，直到满足收敛条件，例如簇的分配不再发生变化或达到预设的迭代次数，输出K个簇，即K个充电桩负荷区间。 [0075] 进一步，根据多个充电桩负荷区间，确定不同充电桩负荷区间对应的额定功率，如表1所示。 [0076] 表1 [0077] 具体的，若充电桩的充电负荷值位于0.1‑3kW，则该充电桩的额定功率为3.5kW，若充电桩的充电负荷值位于3‑5kW，则该充电桩的额定功率为7kW，若充电桩的充电负荷值位于5‑10kW，则该充电桩的额定功率为11kW，若充电桩的充电负荷值位于10‑20kW，则该充电桩的额定功率为22kW。 [0078] 在本申请实施例中，提供了一种确定充电桩额定功率的方式，在缺少充电桩额定功率数据的情况下，通过聚类将多个当前充电桩的充电负荷值，划分为多个充电桩负荷区间，进而根据多个充电桩负荷区间估算对应的额定功率。 [0079] 在一种可能的实施例中，在执行S204之后，配变容量负载均衡方法还包括：根据目标小区的当前充电桩负荷，确定新建小区的充电桩负荷；将新建小区的充电桩负荷与新建小区的居民生活用电负荷进行叠加，获得新建小区的充用电总负荷；根据新建小区的充用电总负荷的最大值和预设负载率的乘积，确定新建小区的配变容量。 [0080] 其中，新建小区为未安装充电桩的新小区，目标小区和新建小区满足所处地区相同、小区规模相似等预设条件，小区规模相似例如目标小区的总面积和新建小区的总面积的差值小于预设面积、目标小区的总户数和新建小区的总户数的差值小于预设户数等。 [0081] 在具体实施过程中，供电公司生产部门通常会利用历史用电数据、人口统计信息、建筑结构特征等来建立居民生活用电负荷预测模型，以预测新建小区的居民生活用电负荷。可以将新建小区的充电桩负荷与预测的新建小区的居民生活用电负荷进行叠加，获得新建小区的充用电总负荷，计算新建小区的充用电总负荷的最大值，将新建小区的充用电总负荷的最大值和预设负载率的乘积，确定新建小区的配变容量，预设负载率一般为80%。 [0082] 在本申请实施例中，通过类比的方式，根据目标小区的充电桩负荷，估算新建小区的充电桩负荷，为新建小区确定配变容量提供数据支撑。 [0083] 其中，涉及到如何根据目标小区的当前充电桩负荷，确定新建小区的充电桩负荷，分为两种情况，下面分别进行介绍。 [0084] 第一种情况、将目标小区的当前充电桩负荷和目标小区的新增充电桩负荷进行叠加，获得目标小区的充电桩负荷；将目标小区的充电桩负荷确定为新建小区的充电桩负荷。 [0085] 在具体实施过程中，将目标小区的当前充电桩充电负荷特性曲线、目标小区的新增充电桩充电负荷特性曲线进行叠加，获得目标小区的充电桩充电负荷特性曲线，充电桩充电负荷特性曲线反映了目标小区的充电桩在各个时刻的充电负荷变化情况。 [0086] 例如：Station1_loadt=Station_loadt+Station_New_loadt Station2_loadt=Station1_loadt 其中，Station_loadt为目标小区的当前充电桩在t时刻的充电负荷，Station_New_loadt为目标小区的新增充电桩在t时刻的充电负荷，Station1_loadt为目标小区的充电桩在t时刻的充电负荷，Station2_loadt为新建小区的充电桩在t时刻的充电负荷。 [0087] 第二种情况、根据目标小区的当前充电桩负荷，计算目标小区中不同额定功率的充电桩的数量占比；根据数量占比和新建小区的充电桩总数量，确定新建小区的不同额定功率的充电桩数量；根据新建小区的不同额定功率的充电桩数量和对应额定功率的乘积，获得新建小区的充电桩负荷。 [0088] 在具体实施过程中，按照额定功率对目标小区的当前充电桩负荷进行归类，计算目标小区中每类充电桩的数量占比，公式如下：Station_ratioj=Station_totalj/Cons_total*100% 其中，Station_ratioj为目标小区中第j类充电桩的数量占比，Station_totalj为目标小区中第j类充电桩的数量，Cons_total为目标小区的充电桩总数量。 [0089] 例如：目标小区的当前充电桩总数量为N1，额定功率为P1的充电桩数量占比为n1/N1，额定功率为P2的充电桩数量占比为n2/N1。新建小区的充电桩总数量为N2，额定功率为P1的充电桩数量为N2*n1/N1，额定功率为P2的充电桩数量为：N2*n2/N1，则新建小区的充电桩负荷为：P1*N2*n1/N1+P2*N2*n2/N1。 [0090] 综上所述，本申请实施例提供了一种配变容量负载均衡方法，可以根据目标小区的当前配变容量剩余情况，确定可接入的充电桩数量，有序指导目标小区的充电桩的增容扩建，实现充电桩按需改造。且通过类比的方式，确定新建小区的充电桩负荷情况，为新建小区配变容量的选择提供数据支撑，进一步提升电网企业供电服务保障能力，有效支撑新型电力系统建设。 [0091] 基于相同的发明构思，如附图3所示，本申请实施例还提供了一种配变容量负载均衡装置，该装置包括：分类模块，用于根据不同额定功率对目标小区的当前充电桩负荷进行划分，获得多个额定功率的当前充电桩负荷；其中，当前充电桩负荷是指已接入的充电桩的充电负荷； 预测模块，用于分别对多个额定功率中每个额定功率的当前充电桩负荷进行预测，获得多个额定功率的新增充电桩负荷；将所述多个额定功率的新增充电桩负荷进行叠加，获得目标小区的新增充电桩负荷；其中，新增充电桩负荷是指未来接入的充电桩的充电负荷； 获得模块，用于将目标小区的当前充电桩负荷、目标小区的新增充电桩负荷、目标小区的居民生活用电负荷进行叠加，获得目标小区的充用电总负荷； 调整模块，用于根据目标小区的额定配变容量和目标小区的充用电总负荷的最大值之间的比值，调整目标小区的充电桩数量。 [0092] 可选的，调整模块具体用于：计算目标小区的额定配变容量和目标小区的充用电总负荷的最大值之间的比值； 若比值大于预设负载率，则减少目标小区的充电桩数量； 若比值小于预设负载率，则增加目标小区的充电桩数量。 [0093] 可选的，该配变容量负载均衡装置还包括聚类模块，聚类模块用于：在根据不同额定功率对目标小区的当前充电桩负荷进行划分，获得多个额定功率的当前充电桩负荷之前，对目标小区的当前充电桩负荷进行聚类，获得目标小区的多个充电桩负荷区间；根据多个充电桩负荷区间，确定不同充电桩负荷区间对应的额定功率。 [0094] 可选的，预测模块具体用于：针对多个额定功率中每个额定功率的当前充电桩负荷执行如下步骤，获得多个额定功率的新增充电桩负荷： 从每个额定功率的当前充电桩负荷中抽取多个当前充电桩负荷作为初始种群； 从初始种群中按照不同适应度随机抽取两个充电桩负荷；随机选择两个充电桩的相同时刻的负荷值进行交叉与变异，形成新的样本加入初始种群；将适应度小于预设阈值的充电桩负荷从初始种群中剔除，以维持初始种群的大小不变； 直到达到收敛条件，将优化后的初始种群中的充电桩负荷作为每个额定功率的新增充电桩负荷。 [0095] 可选的，该配变容量负载均衡装置还包括确定模块，确定模块用于：在根据目标小区的额定配变容量和目标小区的充用电总负荷的最大值之间的比值，调整目标小区的充电桩数量之后，根据目标小区的当前充电桩负荷，确定新建小区的充电桩负荷；新建小区为未安装充电桩的新小区； 将新建小区的充电桩负荷与新建小区的居民生活用电负荷进行叠加，获得新建小区的充用电总负荷； 根据新建小区的充用电总负荷的最大值和预设负载率的乘积，确定新建小区的配变容量。 [0096] 可选的，确定模块具体用于：将目标小区的当前充电桩负荷和目标小区的新增充电桩负荷进行叠加，获得目标小区的充电桩负荷； 将目标小区的充电桩负荷确定为新建小区的充电桩负荷。 [0097] 可选的，确定模块具体用于：根据目标小区的当前充电桩负荷，计算目标小区中不同额定功率的充电桩的数量占比； 根据数量占比和新建小区的充电桩总数量，确定新建小区的不同额定功率的充电桩数量； 根据新建小区的不同额定功率的充电桩数量和对应额定功率的乘积，获得新建小区的充电桩负荷。 [0098] 需要说明的是，本实施例中配变容量负载均衡装置中各模块是与前述实施例中配变容量负载均衡方法中的各步骤一一对应，因此，本实施例的具体实施方式可参照前述配变容量负载均衡方法的实施方式，这里不再赘述。 [0099] 基于相同的发明构思，本申请还提供一种计算机设备，计算机设备包括处理器，存储器以及存储在存储器中的计算机程序，计算机程序被处理器运行时实现前述的配变容量负载均衡方法。 [0100] 基于相同的发明构思，本申请还提供一种计算机存储介质，计算机存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器运行时实现前述的配变容量负载均衡方法。 [0101] 在一些实施例中，计算机可读存储介质可以是FRAM、ROM、PROM、EPROM、EEPROM、闪存、磁表面存储器、光盘、或CD‑ROM等存储器；也可以是包括上述存储器之一或任意组合的各种设备。计算机可以是包括智能终端和服务器在内的各种计算设备。 [0102] 在一些实施例中，可执行指令可以采用程序、软件、软件模块、脚本或代码的形式，按任意形式的编程语言（包括编译或解释语言，或者声明性或过程性语言）来编写，并且其可按任意形式部署，包括被部署为独立的程序或者被部署为模块、组件、子例程或者适合在计算环境中使用的其它单元。 [0103] 作为示例，可执行指令可以但不一定对应于文件系统中的文件，可以可被存储在保存其它程序或数据的文件的一部分，例如，存储在超文本标记语言（HTML，Hyper Text Markup Language）文档中的一个或多个脚本中，存储在专用于所讨论的程序的单个文件中，或者，存储在多个协同文件（例如，存储一个或多个模块、子程序或代码部分的文件）中。 [0104] 作为示例，可执行指令可被部署为在一个计算设备上执行，或者在位于一个地点的多个计算设备上执行，又或者，在分布在多个地点且通过通信网络互连的多个计算设备上执行。 [0105] 需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。 [0106] 上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。 [0107] 通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质（如只读存储器/随机存取存储器、磁碟、光 盘）中，包括若干指令用以使得一台多媒体终端设备(可以是手机，计算机，电视接收机，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。 |
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