The present invention relates to an electric vehicle charging demand forecasting method, including: according to the monitoring area of each electric car, respectively to determine the battery, is expected in the current position of the parking time, and determine the charging probability at the current time according to the historical data; calculate probability of the charging demand of electric vehicles, charging list and demand the probability of each electric vehicle charging potential to form a sort of car. This method can obviously shorten the response time of the charging request, alleviate the peak pressure of the system, and thus provide a good user experience.
【技术实现步骤摘要】
电动汽车充电需求预测方法及系统
本专利技术涉及电动汽车
,更具体地说,涉及一种电动汽车充电需求预测方法及系统。
技术介绍
电动汽车已逐渐得到普及,适用于电动汽车的充电服务是本领域技术人员重点关注的。现有的充电服务中,大都是在用户下单(请求充电)后,系统被动地调度服务人员或服务车辆去提供加电服务,这种方式存在一些问题:一、无法保证所有服务的响应时间,当服务人员离用户车辆比较远的时候,会导致服务的响应时长变长。二、系统调度存在峰值压力,在有些时间段,可能订单比较集中,从而影响系统整体的运营效率;三、同一个用户可能在不同时间段下单却得到不同标准(例如,响应时间的显著差异)的服务,从而影响用户体验。此外,对于移动充电车这种服务模式,如果驾驶员(服务人员)不知道下一个服务订单在哪里,他就不知道把充电车开往哪里、停在哪里,而只能被动地等待系统调度,从而充电资源无法充分利用。因此,鉴于上述缺陷,本领域技术人员需要一种方案,由系统来主动地预测用户的潜在充电需求,从而提前响应用户充电请求。
技术实现思路
本专利技术的一个技术目的在于提供一种电动汽车充电需求预测方法,以期提前响应用户的充电请求。为实现上述目的,本专利技术提供一种技术方案如下:一种电动汽车充电需求预测方法,包括如下步骤:a)、针对监测区域内各电动汽车,分别确定其电池电量、在当前位置的预计停车时间,以及根据历史数据确定其在当前时间进行充电的概率;b)、分别计算各电动汽车的充电需求概率,并对各电动汽车的充电需求概率进行排序以形成潜在充电汽车的列表;其中,充电需求概率为电动汽车在至少第一条件满足时进行充电的条件概率 ...
【技术保护点】
一种电动汽车充电需求预测方法,包括如下步骤:a)、针对监测区域内各电动汽车,分别确定其电池电量、在当前位置的预计停车时间,以及根据历史数据确定其在当前时间进行充电的概率;以及b)、分别计算各所述电动汽车的充电需求概率,并对各所述电动汽车的充电需求概率进行排序以形成潜在充电汽车的列表;其中,所述充电需求概率为所述电动汽车在至少第一条件满足时进行充电的条件概率。
【技术特征摘要】
1.一种电动汽车充电需求预测方法,包括如下步骤:a)、针对监测区域内各电动汽车,分别确定其电池电量、在当前位置的预计停车时间,以及根据历史数据确定其在当前时间进行充电的概率;以及b)、分别计算各所述电动汽车的充电需求概率,并对各所述电动汽车的充电需求概率进行排序以形成潜在充电汽车的列表;其中,所述充电需求概率为所述电动汽车在至少第一条件满足时进行充电的条件概率。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:c)、估算所述列表中各所述潜在充电汽车在相应服务点进行充电所需的预计服务时间;以及d)、与各所述潜在充电汽车就是否实施充电服务进行通讯。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述步骤b)中,所述充电需求概率为所述电动汽车在所述第一条件以及第二条件均满足时进行充电的条件概率,其中,所述第一条件为所述电动汽车的当前电池电量低于第一阈值,所述第二条件为所述电动汽车在所述当前位置的预计停车时间超过第二阈值。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述充电需求概率按照贝叶斯定律采用如下公式计算:P(D)=P(C)*P(S|D)*P(T|D),其中,P(C)表示历史数据中某一所述电动汽车在相应当前时间进行充电的概率,P(S|D)表示历史数据中该电动汽车在进行充电时其相应当前电池电量低于所述第一阈值的概率,P(T|D)表示历史数据中该电动汽车在进行充电时其相应停车时间超过所述第二阈值的概率。5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述第一阈值为各电动汽车进行充电时相应电池电量的平均值,所述第二阈值为各电动汽车进行充电时相应停车时间的平均值。6.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,在所述步骤c)中,所述预计服务时间表示服务人员或服务车辆响应所述潜在充电汽车的充电请求直至所述潜在充电汽车完成充电并返回至用户的时长。7.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,在所述步骤d)中,若所述预计服务时间满足服务标准,则主动提醒用户充电;若所述预计服务时间不能满足所述服务标准,则将所述预计服务时间告知用户,...
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