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CN114977436B - 一种多机器人充电控制方法和装置、电子设备 - Google Patents

一种多机器人充电控制方法和装置、电子设备 Download PDF

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CN114977436B
CN114977436B CN202210764725.2A CN202210764725A CN114977436B CN 114977436 B CN114977436 B CN 114977436B CN 202210764725 A CN202210764725 A CN 202210764725A CN 114977436 B CN114977436 B CN 114977436B
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Beijing Lobby Technology Co ltd
Beihang University
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Abstract

本发明公开了一种多机器人充电控制方法和装置、电子设备，属于智能硬件技术领域，所述方法包括：监测到多机器人待充电的情况下，确定目标选择因子的数值；其中，所述目标选择因子为配电变压器的供电容量和总负荷之间的差值；确定所述数值对应的优化目标；从预先构建的优化函数中，选择所述优化目标对应的目标优化函数集；对所述目标优化函数集进行求解，得到各所述待充电机器人的充电策略；控制各所述待充电机器人按照对应的充电策略进行充电。通过本发明公开的多机器人充电控制方法，能够有效降低机器人充电过程对电网的影响，保证电网安全性和稳定性。

Description

一种多机器人充电控制方法和装置、电子设备
技术领域
本发明涉及智能硬件技术领域，尤其涉及一种多机器人充电控制方法和装置、电子设备。
背景技术
随着科技的发展，机器人普遍具有自动充电功能，机器人在需要充电的时候通过定位导航到充电桩进行自动充电，以提高机器人无人值守情况下的自主长时间持续工作的能力。
系统中多机器人同时具有充电需求时，机器人充电过程会引起电网负荷变化，严重时甚至会造成火灾带来安全隐患。因此，在机器人充电过程中，如何提升电网安全性是机器人领域亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明实施例的目的是提供一种多机器人充电控制方法和装置、电子设备，能够解决现有技术中存在的多机器人充电时电网安全性差的问题。
为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：
本发明实施例提供了一种多机器人充电控制方法，其中，所述方法包括：监测到多机器人待充电的情况下，确定目标选择因子的数值；其中，所述目标选择因子为配电变压器的供电容量和总负荷之间的差值；确定所述数值对应的优化目标；从预先构建的优化函数中，选择所述优化目标对应的目标优化函数集，其中，不同的优化目标对应不同的目标优化函数集；对所述目标优化函数集进行求解，得到各所述待充电机器人的充电策略；控制各所述待充电机器人按照对应的充电策略进行充电。
可选地，所述充电策略包括：充电功率和起始充电时间。
可选地，对所述目标优化函数集进行求解，得到各所述待充电机器人的充电策略的步骤，包括：
分别确定各所述待充电机器人的充电紧急类型，其中，所述充电紧急类型包括：用于指示紧急充电的第一类型、暂缓充电的第二类型；
针对充电紧急类型为第一类型的第一待充电机器人，对所述目标优化函数集进行求解，得到各所述第一待充电机器人的充电功率；
针对充电紧急类型为第二类型的第二待充电机器人，对所述目标优化函数集进行求解，得到各所述第二待充电机器人的起始充电时间并将充电功率设置为额定充电功率。
可选地，分别确定各所述待充电机器人的充电紧急类型的步骤，包括：
针对一个所述待充电机器人，确定所述待充电机器人的实际电量与预设电量阈值的大小关系；
在所述实际电量小于所述预设电量阈值的情况下，确定所述待充电机器人的充电紧急类型为所述第一类型；
在所述实际电量大于或等于所述预设电量阈值的情况下，确定所述待充电机器人的充电紧急类型为所述第二类型。
可选地，确定所述数值对应的优化目标的步骤，包括：
在所述目标选择因子的数值大于等于0且小于第一预设阈值的情况下，确定所述数值对应的优化目标为电网运行安全；
在所述目标选择因子的数值大于或等于所述第一预设值的情况下，确定所述数值对应的优化目标为成本；
在所述目标选择因子的数值小于0的情况下，确定所述数值对应的优化目标为电网安全稳定。
可选地，所述预先构建的优化函数包括：充电负荷峰值最小函数、充电负荷峰谷差最小函数、充电负荷方差最小函数、各充电桩电压偏移最小函数、能源投入最小函数以及机器人支出费用最小函数；从预先构建的优化函数中，选择所述优化目标对应的目标优化函数集的步骤，包括：
在所述优化目标为电网运行安全的情况下，选择预先构建的全部优化函数作为目标优化函数集；
在所述优化目标为成本的情况下，从预先构建的优化函数中选择能源投入最小函数和机器人支出费用最小函数作为目标优化函数集；
在所述优化目标为电网安全稳定的情况下，从预先构建的优化函数中选择充电负荷峰值最小函数和机器人支出费用最小函数作为目标优化函数集。
可选地，监测到多机器人待充电的情况下，确定目标选择因子的数值的步骤，包括：
监测到多机器人待充电的情况下，判断待充电机器人的数量是否达到第二预设阈值；
在待充电机器人的数量达到所述第二预设阈值的情况下，确定目标选择因子的数值；
在待充电机器人的数量未达到所述第二预设阈值的情况下，直接对各所述待充电机器人进行充电。
本发明实施例又提供了一种多机器人充电控制装置，其中，所述装置包括：
第一确定模块，用于监测到多机器人待充电的情况下，确定目标选择因子的数值；其中，所述目标选择因子为配电变压器的供电容量和总负荷之间的差值；
第二确定模块，用于确定所述数值对应的优化目标；
选择模块，用于从预先构建的优化函数中，选择所述优化目标对应的目标优化函数集，其中，不同的优化目标对应不同的目标优化函数集；
求解模块，用于对所述目标优化函数集进行求解，得到各所述待充电机器人的充电策略；
控制模块，用于控制各所述待充电机器人按照对应的充电策略进行充电。
可选地，所述充电策略包括：充电功率和起始充电时间。
可选地，所述求解模块包括：
第一子模块，用于分别确定各所述待充电机器人的充电紧急类型，其中，所述充电紧急类型包括：用于指示紧急充电的第一类型、暂缓充电的第二类型；
第二子模块，用于针对充电紧急类型为第一类型的第一待充电机器人，对所述目标优化函数集进行求解，得到各所述第一待充电机器人的充电功率；
第三子模块，用于针对充电紧急类型为第二类型的第二待充电机器人，对所述目标优化函数集进行求解，得到各所述第二待充电机器人的起始充电时间并将充电功率设置为额定充电功率。
可选地，所述第一子模块具体用于：
针对一个所述待充电机器人，确定所述待充电机器人的实际电量与预设电量阈值的大小关系；
在所述实际电量小于所述预设电量阈值的情况下，确定所述待充电机器人的充电紧急类型为所述第一类型；
在所述实际电量大于或等于所述预设电量阈值的情况下，确定所述待充电机器人的充电紧急类型为所述第二类型。
可选地，所述第二确定模块包括：
第四子模块，用于在所述目标选择因子的数值大于等于0且小于第一预设阈值的情况下，确定所述数值对应的优化目标为电网运行安全；
第五子模块，用于在所述目标选择因子的数值大于或等于所述第一预设值的情况下，确定所述数值对应的优化目标为成本；
第六子模块，用于在所述目标选择因子的数值小于0的情况下，确定所述数值对应的优化目标为电网安全稳定。
可选地，所述预先构建的优化函数包括：充电负荷峰值最小函数、充电负荷峰谷差最小函数、充电负荷方差最小函数、各充电桩电压偏移最小函数、能源投入最小函数以及机器人支出费用最小函数；所述选择模块具体用于：
在所述优化目标为电网运行安全的情况下，选择预先构建的全部优化函数作为目标优化函数集；
在所述优化目标为成本的情况下，从预先构建的优化函数中选择能源投入最小函数和机器人支出费用最小函数作为目标优化函数集；
在所述优化目标为电网安全稳定的情况下，从预先构建的优化函数中选择充电负荷峰值最小函数和机器人支出费用最小函数作为目标优化函数集。
可选地，所述第一确定模块具体用于：
监测到多机器人待充电的情况下，判断待充电机器人的数量是否达到第二预设阈值；
在待充电机器人的数量达到所述第二预设阈值的情况下，确定目标选择因子的数值；
在待充电机器人的数量未达到所述第二预设阈值的情况下，直接对各所述待充电机器人进行充电。
本发明实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现上述任意一种多机器人充电控制方法的步骤。
本发明实施例提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现上述任意一种多机器人充电控制方法的步骤。
本发明实施例提供的多机器人充电控制方案，监测到多机器人待充电的情况下，确定目标选择因子的数值；确定所述数值对应的优化目标；从预先构建的优化函数中，选择优化目标对应的目标优化函数集；对目标优化函数集进行求解，得到各待充电机器人的充电策略；控制各待充电机器人按照对应的充电策略进行充电，该多机器人充电控制方案，将目标选择因子设置为配电变压器的供电容量和总负荷之间的差值，通过目标选择因子的数值可确定电网负荷情况，针对不同电网负荷情况为待充电机器人制定不同的充电策略，有效降低机器人充电过程对电网的影响，保证电网安全性和稳定性。
附图说明
图1是表示本申请实施例的一种多机器人充电控制方法的步骤流程图；
图2是表示本申请实施例的一种多机器人充电控制装置的结构框图；
图3是表示本申请实施例的一种电子设备的结构框图。
具体实施方式
为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。
下面结合附图，通过具体的实施例及其应用场景对本申请实施例提供的多机器人充电控制方案进行详细地说明。
本申请实施例的多机器人充电控制方法包括以下步骤：
步骤101：监测到多机器人待充电的情况下，确定目标选择因子的数值。
其中，目标选择因子为配电变压器的供电容量和总负荷之间的差值。
目标选择因子的具体表达式如下所示：
其中，α,ST分别为变压器的效率和额定容量。
本申请实施例的多机器人充电控制方法应用于多机器人系统，该系统中包括多个待充电机器人以及电子设备。电子设备为可以为服务器、电脑等具有分析功能的设备。电子设备中的存储介质存储有多机器人充电控制程序，电子设备的处理器运行存储介质中的程序执行多机器人充电控制流程，为系统中的各待充电机器人生成充电策略，并控制各待充电机器人按照对应充电策略进行充电。
一种可选地实施例中，监测到多机器人待充电的情况下，判断待充电机器人的数量是否达到第二预设阈值；在待充电机器人的数量达到第二预设阈值的情况下，确定目标选择因子的数值；在待充电机器人的数量未达到第二预设阈值的情况下，直接对各待充电机器人进行充电。
第二预设数值可以由本领域技术人员灵活设置，例如：设置为5、8或者10等，本申请实施例中对此不做具体限制。
在实际实现过程中，只有待充电机器人数量较大时才会对电网造成较大影响，本可选地实施例中当且仅当待充电机器人的数量达到第二预设阈值时，才执行本申请实施例所提供的多机器人充电控制流程，否则直接为待充电机器人正常充电。
步骤102：确定目标选择因子的数值对应的优化目标。
目标选择因子的数值可表征电网负荷，不同程度的电网负荷对应的优化目标不同，最终导致选择的目标优化函数集不同。当电网负荷处于较低水平时，优化目标应以经济效益为主；当电网负荷处于较高水平时，优化目标应以电网运行安全为主；在电网供电能力不足的极端情况下，优化目标应以电网安全稳定为主。
一种可选地确定目标选择因子的数值对应的优化目标的方式为：
在目标选择因子的数值大于等于0且小于第一预设阈值的情况下，确定目标选择因子的数值对应的优化目标为电网运行安全；在目标选择因子的数值大于或等于第一预设值的情况下，确定目标选择因子的数值对应的优化目标为成本；在目标选择因子的数值小于0的情况下，确定该数值对应的优化目标为电网安全稳定。
步骤103：从预先构建的优化函数中，选择优化目标对应的目标优化函数集。
其中，不同的优化目标对应不同的目标优化函数集。
本申请实施例中，本领域技术人员预先在系统中构建的优化函数，待执行多机器人充电控制流程时，确定优化目标后基于预设的目标优化函数选择规则从预先构建的优化函数中选择所需优化函数。
系统中预先构建的优化函数可以包括但不限于：充电负荷峰值最小函数、充电负荷峰谷差最小函数、充电负荷方差最小函数、各充电桩电压偏移最小函数、能源投入最小函数以及机器人支出费用最小函数。
本申请实施例中，预先从电网运行安全、电网负荷水平、用户经济效益三个层面，分别构建优化函数如下：
优化函数1：充电负荷峰值最小函数
其中，pi,t为节点i在t时刻总充电负荷，N为节点总数。
优化函数2：充电负荷峰谷差最小函数
优化函数3：充电负荷方差最小函数
其中，pav为T时段内节点i的平均充电负荷。
优化函数4：各充电桩电压偏移最小函数
其中，Ui,t为节点i在t时刻的电压，Ui,o为节点i的额定电压。
优化函数5：能源投入最小函数
其中，Cm为电网的运行维护成本，pev,t为机器人在t时刻的充电功率，Ct为t时刻的电价。
优化函数6：机器人支出费用最小函数
其中，Ca为机器人维护成本。
一种可行性的选择优化目标对应的优化函数集的方式为：基于预设的目标优化函数选择规则，目标优化函数选择规则可以通过如下目标选择函数定义：
其中，fop(t)为t时刻的优化目标，θ为预设阈值。为根据T时段内平均充电负荷预设的权重系数。
通过上述目标选择函数定义可知，当目标选择因子的数值较小即小于第一预设阈值的情况下，表明当前时刻电网负荷处于较高水平，电网裕度较低，则优化目标以电网运行安全为主，在所述优化目标为电网运行安全的情况下，选择预先构建的全部优化函数作为目标优化函数集，故选择优化函数f1,f2,f3,f4,f6；当目标选择因子的数值小于0时，则表明当前时刻电网运行出现了过负荷，电网供电能力不足，存在一定运行风险，此时优化目标应以电网安全稳定为主，在所述优化目标为电网安全稳定的情况下，从预先构建的优化函数中选择充电负荷峰值最小函数和机器人支出费用最小函数作为目标优化函数集，故选择优化函数f1,f6。
当目标选择因子的数值较大即大于或等于第一预设阈值的情况下，表面改时刻电网负荷处于较低水平，电网裕度较大，则优化目标以经济效益为主，因此将优化目标确定为成本，在优化目标为成本的情况下，从预先构建的优化函数中选择能源投入最小函数和机器人支出费用最小函数作为目标优化函数集，故选择目标优化函数f5,f6。
此外，本申请实施例中从电网安全与稳定运行角度出发，构建了能够保证电网负荷峰值尽可能低且峰谷差和负荷波动尽可能小的目标优化函数集，通过对目标优化函数集求解，生成机器人的充电策略，有效降低机器人充电过程对电网的影响，保证电网安全性和稳定性。
步骤104：对目标优化函数集进行求解，得到各待充电机器人的充电策略。
其中，充电策略具体可以为机器人的充电功率，优选为机器人在每个时刻的充电功率，也可以为机器人的充电时段，如起始充电时间。
一种可选地确定各待充电机器人的充电策略的方式可以如下：
首先，分别确定各待充电机器人的充电紧急类型，其中，充电紧急类型包括：用于指示紧急充电的第一类型、暂缓充电的第二类型。
一种可行性的分别确定各待充电机器人的充电紧急类型的方式为：
针对一个待充电机器人，确定待充电机器人的实际电量与预设电量阈值的大小关系；在实际电量小于预设电量阈值的情况下，确定待充电机器人的充电紧急类型为第一类型；在实际电量大于或等于预设电量阈值的情况下，确定待充电机器人的充电紧急类型为第二类型。
预设电量阈值的具体数值可由本领域技术人员灵活设置，本申请实施例中对此不做具体限制。本申请中通过将待充电机器人的实际电量与预设电量阈值进行比对，来确定待充电机器人充电的迫切程度，根据迫切程度不同将待充电机器人分为暂缓充电机器人和紧急充电机器人。本可选地实施例中充电策略包括：充电功率和起始充电时间。
其次，针对充电紧急类型为第一类型的第一待充电机器人，对目标优化函数集进行求解，得到各第一待充电机器人的充电功率。
再次，针对充电紧急类型为第二类型的第二待充电机器人，对目标优化函数集进行求解，得到各第二待充电机器人的起始充电时间并将充电功率设置为额定充电功率。
该种将待充电机器人划分为两种类型加以区分确定充电策略的方式，可确保将资源侧重到紧急充电机器人，保证最迫切充电的机器人可以稳定充电。
步骤105：控制各待充电机器人按照对应的充电策略进行充电。
通过步骤101-步骤104确定各待充电机器人的充电策略后，系统按照各待充电机器人对应的充电策略控制机器人充电即可。
本申请实施例提供的多机器人充电控制方法，将目标选择因子设置为配电变压器的供电容量和总负荷之间的差值，通过目标选择因子的数值可确定电网负荷情况，针对不同电网负荷情况为待充电机器人制定不同的充电策略，有效降低机器人充电过程对电网的影响，保证电网安全性和稳定性。
图2为实现本申请实施例的一种多机器人充电控制装置的结构框图。
本申请实施例提供的多机器人充电控制装置，包括如下功能模块：
第一确定模块201，用于监测到多机器人待充电的情况下，确定目标选择因子的数值；其中，所述目标选择因子为配电变压器的供电容量和总负荷之间的差值；
第二确定模块202，用于确定所述数值对应的优化目标；
选择模块203，用于从预先构建的优化函数中，选择所述优化目标对应的目标优化函数集，其中，不同的优化目标对应不同的目标优化函数集；
求解模块204，用于对所述目标优化函数集进行求解，得到各所述待充电机器人的充电策略；
控制模块205，用于控制各所述待充电机器人按照对应的充电策略进行充电。
可选地，所述充电策略包括：充电功率和起始充电时间。
可选地，所述求解模块包括：
第一子模块，用于分别确定各所述待充电机器人的充电紧急类型，其中，所述充电紧急类型包括：用于指示紧急充电的第一类型、暂缓充电的第二类型；
第二子模块，用于针对充电紧急类型为第一类型的第一待充电机器人，对所述目标优化函数集进行求解，得到各所述第一待充电机器人的充电功率；
第三子模块，用于针对充电紧急类型为第二类型的第二待充电机器人，对所述目标优化函数集进行求解，得到各所述第二待充电机器人的起始充电时间并将充电功率设置为额定充电功率。
可选地，所述第一子模块具体用于：
针对一个所述待充电机器人，确定所述待充电机器人的实际电量与预设电量阈值的大小关系；
在所述实际电量小于所述预设电量阈值的情况下，确定所述待充电机器人的充电紧急类型为所述第一类型；
在所述实际电量大于或等于所述预设电量阈值的情况下，确定所述待充电机器人的充电紧急类型为所述第二类型。
可选地，所述第二确定模块包括：
第四子模块，用于在所述目标选择因子的数值大于等于0且小于第一预设阈值的情况下，确定所述数值对应的优化目标为电网运行安全；
第五子模块，用于在所述目标选择因子的数值大于或等于所述第一预设值的情况下，确定所述数值对应的优化目标为成本；
第六子模块，用于在所述目标选择因子的数值小于0的情况下，确定所述数值对应的优化目标为电网安全稳定。
可选地，所述预先构建的优化函数包括：充电负荷峰值最小函数、充电负荷峰谷差最小函数、充电负荷方差最小函数、各充电桩电压偏移最小函数、能源投入最小函数以及机器人支出费用最小函数；所述选择模块具体用于：
在所述优化目标为电网运行安全的情况下，选择预先构建的全部优化函数作为目标优化函数集；
在所述优化目标为成本的情况下，从预先构建的优化函数中选择能源投入最小函数和机器人支出费用最小函数作为目标优化函数集；
在所述优化目标为电网安全稳定的情况下，从预先构建的优化函数中选择充电负荷峰值最小函数和机器人支出费用最小函数作为目标优化函数集。
可选地，所述第一确定模块具体用于：
监测到多机器人待充电的情况下，判断待充电机器人的数量是否达到第二预设阈值；
在待充电机器人的数量达到所述第二预设阈值的情况下，确定目标选择因子的数值；
在待充电机器人的数量未达到所述第二预设阈值的情况下，直接对各所述待充电机器人进行充电。
本申请实施例提供的多机器人充电控制装置，将目标选择因子设置为配电变压器的供电容量和总负荷之间的差值，通过目标选择因子的数值可确定电网负荷情况，针对不同电网负荷情况为待充电机器人制定不同的充电策略，有效降低机器人充电过程对电网的影响，保证电网安全性和稳定性。
本申请实施例中图2所示的多机器人充电控制装置可以是装置，也可以是服务器中的部件、集成电路、或芯片。本申请实施例中的图2所示的多机器人充电控制装置可以为具有操作系统的装置。该操作系统可以为安卓(Android)操作系统，可以为iOS操作系统，还可以为其他可能的操作系统，本申请实施例不作具体限定。
本申请实施例提供的图3所示的多机器人充电控制装置能够实现图1的方法实施例实现的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。
可选地，如图3所示，本申请实施例还提供一种电子设备300，包括处理器301，存储器302，存储在存储器302上并可在所述处理器301上运行的程序或指令，该程序或指令被处理器301执行时实现上述多机器人充电控制方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
需要注意的是，本申请实施例中的电子设备包括上述所述的服务器。
本申请实施例还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有程序或指令，该程序或指令被处理器执行时实现上述多机器人充电控制方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
其中，所述处理器为上述实施例中所述的电子设备中的处理器。所述可读存储介质，包括计算机可读存储介质，如计算机只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)、磁碟或者光盘等。
本申请实施例另提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现上多机器人充电控制方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
应理解，本申请实施例提到的芯片还可以称为系统级芯片、系统芯片、芯片系统或片上系统芯片等。
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、物品或者装置不仅包括那些要素，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、物品或者装置所固有的要素。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、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种多机器人充电控制方法，其特征在于，所述方法包括：
监测到多机器人待充电的情况下，确定目标选择因子的数值；其中，所述目标选择因子为配电变压器的供电容量和总负荷之间的差值；
确定所述数值对应的优化目标；
从预先构建的优化函数中，选择所述优化目标对应的目标优化函数集，其中，不同的优化目标对应不同的目标优化函数集；
对所述目标优化函数集进行求解，得到各待充电机器人的充电策略；
控制各所述待充电机器人按照对应的充电策略进行充电；
其中，所述确定所述数值对应的优化目标的步骤，包括：
在所述目标选择因子的数值大于等于0且小于第一预设阈值的情况下，确定所述数值对应的优化目标为电网运行安全；
在所述目标选择因子的数值大于或等于所述第一预设阈值的情况下，确定所述数值对应的优化目标为成本；
在所述目标选择因子的数值小于0的情况下，确定所述数值对应的优化目标为电网安全稳定；
所述预先构建的优化函数包括：充电负荷峰值最小函数、充电负荷峰谷差最小函数、充电负荷方差最小函数、各充电桩电压偏移最小函数、能源投入最小函数以及机器人支出费用最小函数；从预先构建的优化函数中，选择所述优化目标对应的目标优化函数集的步骤，包括：
在所述优化目标为电网运行安全的情况下，选择预先构建的全部优化函数作为目标优化函数集；
在所述优化目标为成本的情况下，从预先构建的优化函数中选择能源投入最小函数和机器人支出费用最小函数作为目标优化函数集；
在所述优化目标为电网安全稳定的情况下，从预先构建的优化函数中选择充电负荷峰值最小函数和机器人支出费用最小函数作为目标优化函数集；
所述监测到多机器人待充电的情况下，确定目标选择因子的数值的步骤，包括：
监测到多机器人待充电的情况下，判断待充电机器人的数量是否达到第二预设阈值；
在待充电机器人的数量达到所述第二预设阈值的情况下，确定目标选择因子的数值；
在待充电机器人的数量未达到所述第二预设阈值的情况下，直接对各所述待充电机器人进行充电；
其中，构建的优化函数如下：
优化函数1：充电负荷峰值最小函数；
其中，为节点i在t时刻总充电负荷，N为节点总数；
优化函数2：充电负荷峰谷差最小函数；
优化函数3：充电负荷方差最小函数；
其中，为T时段内节点i的平均充电负荷；
优化函数4：各充电桩电压偏移最小函数；
其中，Ui,t 为节点i在t时刻的电压，Ui,o 为节点i的额定电压；
优化函数5：能源投入最小函数；
其中，Cm 为电网的运行维护成本，机器人在t时刻的充电功率，Ct 为t时刻的电价；
优化函数6：机器人支出费用最小函数；
其中，Ca 为机器人维护成本；
基于预设的目标优化函数选择规则来选择优化目标对应的优化函数集：目标优化函数选择规则通过如下目标选择函数定义：
；
其中，fop (t)为t时刻的优化目标，θ为预设阈值；
为根据T时段内平均充电负荷预设的权重系数,为目标选择因子。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述充电策略包括：充电功率和起始充电时间。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述目标优化函数集进行求解，得到各所述待充电机器人的充电策略的步骤，包括：
分别确定各所述待充电机器人的充电紧急类型，其中，所述充电紧急类型包括：用于指示紧急充电的第一类型、暂缓充电的第二类型；
针对充电紧急类型为第一类型的第一待充电机器人，对所述目标优化函数集进行求解，得到各所述第一待充电机器人的充电功率；
针对充电紧急类型为第二类型的第二待充电机器人，对所述目标优化函数集进行求解，得到各所述第二待充电机器人的起始充电时间并将充电功率设置为额定充电功率。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，分别确定各所述待充电机器人的充电紧急类型的步骤，包括：
针对一个所述待充电机器人，确定所述待充电机器人的实际电量与预设电量阈值的大小关系；
在所述实际电量小于所述预设电量阈值的情况下，确定所述待充电机器人的充电紧急类型为所述第一类型；
在所述实际电量大于或等于所述预设电量阈值的情况下，确定所述待充电机器人的充电紧急类型为所述第二类型。
5.一种多机器人充电控制装置，其特征在于，所述装置包括：
第一确定模块，用于监测到多机器人待充电的情况下，确定目标选择因子的数值；其中，所述目标选择因子为配电变压器的供电容量和总负荷之间的差值；
第二确定模块，用于确定所述数值对应的优化目标；
选择模块，用于从预先构建的优化函数中，选择所述优化目标对应的目标优化函数集，其中，不同的优化目标对应不同的目标优化函数集；
求解模块，用于对所述目标优化函数集进行求解，得到各待充电机器人的充电策略；
控制模块，用于控制各所述待充电机器人按照对应的充电策略进行充电；
其中，所述第二确定模块包括：
第四子模块，用于在所述目标选择因子的数值大于等于0且小于第一预设阈值的情况下，确定所述数值对应的优化目标为电网运行安全；
第五子模块，用于在所述目标选择因子的数值大于或等于所述第一预设阈值的情况下，确定所述数值对应的优化目标为成本；
第六子模块，用于在所述目标选择因子的数值小于0的情况下，确定所述数值对应的优化目标为电网安全稳定；
所述预先构建的优化函数包括：充电负荷峰值最小函数、充电负荷峰谷差最小函数、充电负荷方差最小函数、各充电桩电压偏移最小函数、能源投入最小函数以及机器人支出费用最小函数；所述选择模块具体用于：
在所述优化目标为电网运行安全的情况下，选择预先构建的全部优化函数作为目标优化函数集；
在所述优化目标为成本的情况下，从预先构建的优化函数中选择能源投入最小函数和机器人支出费用最小函数作为目标优化函数集；
在所述优化目标为电网安全稳定的情况下，从预先构建的优化函数中选择充电负荷峰值最小函数和机器人支出费用最小函数作为目标优化函数集；
所述第一确定模块，具体用于监测到多机器人待充电的情况下，判断待充电机器人的数量是否达到第二预设阈值；在待充电机器人的数量达到所述第二预设阈值的情况下，确定目标选择因子的数值；在待充电机器人的数量未达到所述第二预设阈值的情况下，直接对各所述待充电机器人进行充电；
其中，构建优化函数如下：
优化函数1：充电负荷峰值最小函数；
其中，为节点i在t时刻总充电负荷，N为节点总数；
优化函数2：充电负荷峰谷差最小函数；
优化函数3：充电负荷方差最小函数；
其中，为T时段内节点i的平均充电负荷；
优化函数4：各充电桩电压偏移最小函数；
其中，Ui,t 为节点i在t时刻的电压，Ui,o 为节点i的额定电压；
优化函数5：能源投入最小函数；
其中，Cm 为电网的运行维护成本，为机器人在t时刻的充电功率，Ct 为t时刻的电价；
优化函数6：机器人支出费用最小函数；
其中，Ca 为机器人维护成本；
基于预设的目标优化函数选择规则来选择优化目标对应的优化函数集；目标优化函数选择规则通过如下目标选择函数定义：
；
其中，fop(t)为t时刻的优化目标，θ为预设阈值；为根据T时段内平均充电负荷预设的权重系数,为目标选择因子。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述充电策略包括：充电功率和起始充电时间。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述求解模块包括：
第一子模块，用于分别确定各所述待充电机器人的充电紧急类型，其中，所述充电紧急类型包括：用于指示紧急充电的第一类型、暂缓充电的第二类型；
第二子模块，用于针对充电紧急类型为第一类型的第一待充电机器人，对所述目标优化函数集进行求解，得到各所述第一待充电机器人的充电功率；
第三子模块，用于针对充电紧急类型为第二类型的第二待充电机器人，对所述目标优化函数集进行求解，得到各所述第二待充电机器人的起始充电时间并将充电功率设置为额定充电功率。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第一子模块具体用于：
针对一个所述待充电机器人，确定所述待充电机器人的实际电量与预设电量阈值的大小关系；
在所述实际电量小于所述预设电量阈值的情况下，确定所述待充电机器人的充电紧急类型为所述第一类型；
在所述实际电量大于或等于所述预设电量阈值的情况下，确定所述待充电机器人的充电紧急类型为所述第二类型。
9.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块具体用于：
监测到多机器人待充电的情况下，判断待充电机器人的数量是否达到第二预设阈值；
在待充电机器人的数量达到所述第二预设阈值的情况下，确定目标选择因子的数值；
在待充电机器人的数量未达到所述第二预设阈值的情况下，直接对各所述待充电机器人进行充电。
10.一种电子设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求1-4任一项所述的多机器人充电控制方法的步骤。
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