[發明專利]一種基于大數據的新能源汽車充電提醒分析系統

有效

• 申請號: 202110013054.1
• 申請日: 2021-01-06
• 公開（公告）號: CN112858915B
• 公開（公告）日: 2023-01-06
• 發明（設計）人: 江勇
• 申請（專利權）人: 貴州新力源科技有限公司
• 主分類號: G01R31/367
• 分類號: G01R31/367;G01R31/36;G01R31/382;G01R31/387;G01R31/00;G06Q10/02
• 代理公司: 北京同輝知識產權代理事務所(普通合伙) 11357
• 代理人: 饒富春

1.一種基于大數據的新能源汽車充電提醒分析系統，其特征在于：該系統包括預約模塊、數據處理模塊、數據采集模塊、云平臺、傳輸模塊、顯示模塊；

所述預約模塊輸出端電性連接數據處理模塊的輸入端；所述數據處理模塊的輸出端電性連接數據采集模塊的輸入端；所述數據采集模塊的輸出端電性連接云平臺的輸入端；所述云平臺的輸出端電性連接傳輸模塊的輸入端；所述傳輸模塊的輸出端電性連接顯示模塊的輸入端；

所述預約模塊用于對行程、時間及人員進行預約管理；所述數據處理模塊用于提供預約行程的干擾等級；所述數據采集模塊用于采集電動汽車的自身狀態；所述云平臺用于計算是否需要提前充電；所述傳輸模塊用于建立電動汽車與云平臺之間的通訊；所述顯示模塊用于將結果顯示在電動汽車面板上；

所述預約模塊包括預約時間單元、預約行程單元、預約人員單元；

所述預約時間單元、預約行程單元、預約人員單元的輸出端電性連接數據處理模塊的輸入端；

所述預約時間單元用于對行程出發時間進行預約；所述預約行程單元用于對行程的起點與終點進行預約；所述預約人員單元用于提供出行人數，計算載重量；

所述數據處理模塊包括天氣預報單元、日歷單元、地圖單元、數據庫；

所述數據庫的輸出端電性連接天氣預報單元、日歷單元、地圖單元的輸入端；

數據處理模塊在接收到預約模塊的預約后，所述天氣預報單元用于根據預約時間，選取行程關鍵點，匹配天氣情況，并確定其等級；所述日歷單元用于對預約時間進行判定，是否屬于節假日，并確定其等級；所述地圖單元用于對整個行程中的路線篩選出事故高發地段，進行標記，并確定其等級；所述數據庫用于存儲數據和調用歷史數據；

所述數據采集模塊包括電量監測單元、時間記錄單元、車內設施狀態單元；

所述電量監測單元用于對電動汽車的當前電量進行監測；所述時間記錄單元用于對實時時間進行采集記錄；所述車內設施狀態單元用于采集當前電動汽車內部其他設施的運行情況；

所述云平臺包括耗電量預測單元、充電分析單元；

所述耗電量預測單元的輸出端電性連接充電分析單元的輸入端；

所述耗電量預測單元用于對即將開始的行程進行耗電量的預測；所述充電分析單元用于分析充電樁的使用情況，確定空閑充電樁；

所述耗電量預測單元進行預測的步驟包括：

S6-1、根據預約模塊的時間與行程信息，調取數據處理模塊中的相關歷史數據信息，包括天氣情況、節假日、事故多發地段，預測行駛速度v_i，根據公式：

v_i＝a+b₁x_i+b₂y_i+b₃z_i+ε，

其中，a、b₁、b₂、b₃為回歸參數，x_i為天氣情況惡劣等級，y_i為節假日擁堵情況等級，z_i為事故多發等級，ε為隨機誤差；

S6-2、對整個行程所需時間進行分割，計算出整個行程的實際耗電量，根據公式：

其中，E_實耗為實際耗電量，p_其他為電動汽車其它設備的單位時間耗電量，f_i為電動汽車行駛速度v_i下的牽引力，t_i為電動汽車在行駛速度v_i下的行駛時間；

S6-3、根據實際耗電量，計算得出電動汽車的顯示電量，根據公式：

SOC_新＝SOC_舊-m*E_實耗

其中，SOC_新為到達目的地時預測的顯示電量，SOC_舊為當前的顯示電量，m為顯示電量為100時與實際電量的比值；

S6-4、根據步驟S6-3中的SOC_新，設置充電閾值，當SOC_新小于充電閾值時，需要進行充電；

所述充電分析單元進行充電分析的步驟包括：

S7-1、在耗電量預測單元發出需要充電的提醒后，云平臺調取附近區域內的所有充電樁信息，獲取空閑充電樁數量及地址；

S7-2、云平臺查看附近區域內當前所有電動汽車的剩余電量，篩選出需要充電的電動汽車；

S7-3、云平臺查看對需要充電的電動汽車的歷史行駛數據，根據當前的行駛狀態判斷他們是否在前往附近的充電樁；

S7-4、根據判斷結果，選取一個路途最近、空余概率最大的充電樁發送給預約電動汽車；

在步驟S7-3中，包括第一判斷單元、第二判斷單元；

所述第一判斷單元用于判斷當前電動汽車最有可能到達的目的地；所述第二判斷單元用于判斷當前電動汽車最不可能去的充電樁的概率；

根據電動汽車當前的行駛狀態，第一判斷單元調取歷史行駛數據，判斷其是否在常用行駛路線上，若在，進入步驟S8-1、若不在，進入步驟S8-2；

S8-1、調取電動汽車在該常用行駛路線到達常用目的地的時間，分別取在這一路段上的最早和最晚時間，建立時間范圍，判斷當前時間是否在此時間范圍內，若在，預測其為去常用目的地，不去充電樁；若不在，進入第二判斷單元；

S8-2、調取該路線上最近的空閑充電樁，將路線之上的所有分岔口總數記為S_n，電動汽車每通過一個分岔口，預測其去充電樁的概率記為集合N＝{P₁，P₂，P₃，……，P_n}，當概率超過閾值時，即判斷其為去充電；

根據電動汽車當前的行駛狀態，第二判斷單元調取預約電動汽車所需區域內所有空閑充電樁，與當前電動汽車距離較遠或相反方向的充電樁記為最不可能去的充電樁；對去附近的充電樁的路線的最近分岔口進行記錄，當前電動汽車未行使進入該分岔口，即將此充電樁記為最不可能去的充電樁；

在步驟S8-2中，進行預測時根據公式：

其中，S_i為電動汽車通過的分岔口數量，P_i為通過第i個分岔口時預測去充電樁的概率；

所述顯示模塊包括電量顯示單元、提醒顯示單元；

所述電量顯示單元用于顯示電動汽車剩余電量；所述提醒顯示單元用于顯示是否需要進行充電。