CN111095721A - 聚合能量资源 - Google Patents

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CN111095721A CN201880049257.2A CN201880049257A CN111095721A CN 111095721 A CN111095721 A CN 111095721A CN 201880049257 A CN201880049257 A CN 201880049257A CN 111095721 A CN111095721 A CN 111095721A
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A T Carney Ltd
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Abstract

一种用于控制能量终端的方法，该方法包括：基于与由能量终端对能量资源的使用相关联的使用数据，确定指示该能量资源在该能量终端处的未来可用性的度量；基于该度量来生成用于控制对该能量终端与能量基础设施之间的能量资源进行分配的控制数据；以及将该控制数据传送到该能量终端。

Description

聚合能量资源
背景技术
电动车辆(EV)——包括所有资产类别，例如公共汽车、商用车队、家用车辆、自主车辆和货车运输——的数量在全球范围内正在显著增加，几乎没有放缓的迹象。此外，分布式能量源和微型发电源(比如太阳能光伏、家用电池存储等)的使用也在增加。
发明内容
根据示例，提供了一种用于控制能量终端的方法，该方法包括：基于与由能量终端对能量资源的使用相关联的使用数据，确定指示该能量资源在该能量终端处的未来可用性的度量；基于该度量来生成用于控制对该能量终端与能量基础设施之间的能量资源进行分配的控制数据；以及将该控制数据传送到该能量终端。
该方法可以包括：将该使用数据与同该能量资源相关联的一个多个阈值进行比较；以及基于与该阈值的比较来确定该未来可用性度量。
该阈值可以是参与能量交易和/或平衡机制的阈值。
确定该未来可用性度量可以包括确定该能量终端连接到该充电基础设施以使得能够再分配该能量资源的可能性的概率。
该使用数据可以包括以下各项中的一项或多项：地理位置数据、可用性数据、与该能量终端的一个或多个用户相关联的数据、充电性能数据、来自用户设备和/或该能量终端的个人活动数据、以及计量数据。
确定该能量终端的未来可用性度量可以包括：从与能量终端的用户相关联的用户设备接收地理位置数据；基于该地理位置数据来确定该用户距该能量终端的距离；基于该用户距该能量终端的距离来确定该能量终端的可用性时间段。
该控制数据可以包括指定以下各项中的一项或多项的数据：向或从该充电基础设施再分配该能量资源的量和/或时间段；和/或该能量终端不向或从该能量基础设施再分配该能量资源的时间段。
该方法可以包括：基于与由该能量终端对该能量资源的使用相关联的进一步使用数据来更新该度量；基于更新后的度量来重新生成该控制数据；以及将该控制数据传送到该能量终端。
该方法可以包括：接收用于使能或阻止该能量终端对该能量终端与该能量基础设施之间的能量资源进行分配的指令；以及基于该指令生成该控制数据。
该方法可以包括从与该能量终端的用户相关联的一个或多个设备接收使用数据。
该方法可以包括：轮询该一个或多个设备以获得与由该能量终端对该能量资源的使用相关联的使用数据。
该能量基础设施可以包括电力传输网络。例如，在英国，国家电网是高压电力传输网络，其连接发电站与主要变电站并确保可以使用在英格兰、苏格兰和威尔士任何地方产生的电力来满足其他地方的需求。
该能量基础设施可以包括例如充电基础设施；例如，充电点。可以控制向/从能量资源转移能量。例如，来自资源的能量可以直接存储在充电终端/放电终端处，和/或可以流到更宽的电力传输网络。
根据示例，提供了一种控制能量终端的方法，该方法包括：传送指示由能量终端对该能量资源的使用的数据；接收用于控制对该能量终端与充电基础设施之间的能量资源进行分配的控制数据；以及根据该控制数据来分配该能量资源，其中，该控制数据是在该能量资源在该能量终端处的未来可用性的基础上、基于指示由该能量终端对该能量资源的使用的数据来确定的。
在示例中，该方法可以进一步包括：通过确定电池的初始电荷状态来生成电池劣化的测量值；以及对照电池劣化模型对该初始电荷状态进行加权来改进该初始电荷状态。
根据示例，提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括具有在其中实施的计算机可读程序代码的计算机可用介质，所述计算机可读程序代码被适配成被执行以实施如任一前述权利要求所述的方法。
根据示例，提供了一种装置，该装置包括：数据聚合器，该数据聚合器被布置用于：通过一个或多个能量终端来接收与能量资源相关联的使用数据；并且确定指示能量资源在该多个能量终端处的未来可用性的度量；以及数据控制器，该数据控制器被布置用于：基于该度量来生成用于控制对该多个能量终端与充电基础设施之间的能量资源进行分配的控制数据将该控制数据传送到该多个能量终端。
根据示例，提供了一种用于聚合能量资源的方法，该方法包括：监测经分配的能量资源，包括监测装满/供应该能量资源的多个远程能量终端；确定与这些远程能量终端的可用性有关的置信指数；以及基于所确定的置信指数将该能量资源从一个或多个远程能量终端再分配/释放到国家电网/中央能量存储装置。在一些实施例中，该能量资源是电力。
这些远程能量终端可以是以下各项中的一项或多项：混合动力车辆/电动车辆上的可再充电电池；太阳能板；和热泵。
该方法可以进一步包括参考消费者行为情况曲线的数据库，每个情况曲线与消费者在远程能量终端处对能量资源的使用有关。
该方法可以进一步包括在再分配该能量资源之前确认一组消费者偏好的再分配要求。
该方法可以进一步包括在再分配/释放该能量资源之前向远程能量终端的消费者请求许可和/或参考消费者确定的偏好。
确定该置信指数可以包括参考活动可靠性指数，通过该活动可靠性指数得出该远程能量终端将在特定时间或设定时间段内可用的统计概率。
确定该置信指数可以包括使用指示该消费者与该远程能量终端的接近度的地理位置数据。
确定该置信指数可以包括在再分配该能量资源之前参考消费者可靠性情况曲线。
确定该置信指数可以包括参考与该远程能量终端的充电因数和/或放电因数有关的充电性能数据。
确定该置信指数可以包括从该远程能量终端的消费者收集和/或整合个人活动数据。
确定该置信指数可以包括使用与该能量资源在这些移除能量终端处的计量因数有关的计量数据。
从一个或多个远程能量终端到电网/储存装置的能量资源可以根据来自电网/储存装置的能量资源的使用情况进行再分配。
可以根据成本优化/充电基础设施将能量资源从电网/储存装置分配回至消费者。
另一个方面提供了一种用于聚合经分配的能量资源的方法，该方法包括：监测经分配的能量资源，包括监测装满/供应该能量资源的多个远程能量终端；确定与这些远程能量终端的可用性有关的活动可靠性指数；以及基于所确定的指数将该能量资源从一个或多个远程能量终端再分配/释放到国家电网/中央能量储存装置。
另一方面提供了一种聚合来自多个电动车辆的电力负荷的方法，该方法包括：确定与来自集体满足需求水平的车辆的至少一部分电荷的可用性有关的置信指数；以及基于所确定的指数从这些车辆中的一辆或多辆中进行放电。
可以访问以下各项中的统计行为情况曲线：(i)个人的用户可靠性情况曲线；以及(ii)集体的活动可靠性指数，从而实现参与能量交易和平衡机制所必需的风险管理实践。
该方法可以包括以下步骤：跨一系列用户可靠性情况曲线来预测可用于充电和放电的EV的量。
用户可靠性情况曲线可以建立每个用户(其习惯和行为)的统计情况曲线。
该方法可以包括将用户容限应用于可以如何管理一个EV或一组EV。
用户容限可以包括：
-确立并设置一天中的特定时间所需的基本电荷水平；
-确立用户EV或用户EV车队不能降到低于其以下的基本电荷水平；
-确立消费者将远离其EV的活动窗口，并授权其用作充电方案的一部分；
-基于电池性能和维护指标确立充电性质；
-确立反馈机制，以便为用户提供参与短期投标机会的机会；
-向具有特定用户可靠性情况曲线的一系列参与者提供用于参与短期平衡机制机会的选项；
-确立在用户承诺的活动存在计划变动的情况下用户可以通知的界面；
-该系统给予用户提前停止参与特定交易的机会，以保留其用户可靠性情况曲线或兑现选项(在市场允许的情况下)；
-消费者的“选择加入”模型意味着消费者可以接受在其智能手机上接收的报价，以换取其车辆的停放并将其车辆连接到适当充电点处的电网；
-计划预计充电时隙，以提供对预计充电可用性的前瞻性看法。
-用户可以定期地确认他们预期其EV或EV车队何时将可用；
-使得消费者能够确立最佳的充电体制和放电体制。
另一方面提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括具有在其中实施的计算机可读程序代码的计算机可用介质，所述计算机可读程序代码被适配成被执行以实施如任一前述权利要求所述的方法。
根据示例，提供了一种用于聚合在分布式终端中存储的能量资源(例如，跨电动车辆(EV)或微型发电机而分配的电力)的系统。可以基于置信指数和/或活动可靠性指数来确定这些终端对中央能量存储装置(比如国家电网)的充电和放电。一个或多个指数可以与基于多个用户情况曲线的统计风险模型有关，该多个用户情况曲线考虑了用户的行为、偏好以及用于预测终端是否将可用于提供电荷的其他数据。
在一些实施例中，可靠地使用风险建模和指数来确定何时可以将资源交易到能量基础设施中。
可以提供聚合跨多个用户终端而分配的比如电力等资源的手段。系统可以使用指数(该指数考虑了终端可用于基于用户行为、偏好和可靠性来供应资源的可能性)以便确定终端何时可以放电。这允许使用大数据平台以便在确定资源何时将可用时提供统计模型。可以借助于可用于聚合器的适当风险管理对资源进行交易；这可能有助于管理资源需求尖峰。
根据示例，提供了一种用于资源聚合的系统。
该系统可以借助于程序来实施，该程序计算用户情况曲线指数并将其聚合以得出置信指数。
如果用户断开连接，则可以交易存储在EV中的能量，而不会使交易者暴露于不可接受的责任风险。
如本文所描述的不同方面和实施例可以分开使用或一起使用。
附图说明
现在将参考附图仅通过示例的方式来描述实施例，在附图中：
图1a、图1b和图1c是根据示例的用户情况曲线的示意性表示；
图2是根据示例的用户情况曲线的示意性表示；
图3是电池健康的测量值的示意性表示；
图4是根据示例的与形成EV的一部分的存储器相关联的处理器的示例；
图5是根据示例的电荷状态模块的示意性表示；
图6是根据示例的企业对消费者使用模型的示意性表示；并且
图7是根据示例的企业对企业使用模型的示意性表示。
具体实施方式
足够详细地描述以下示例实施例，以使得本领域普通技术人员能够体现和实施本文所描述的系统和过程。重要的是理解可以以许多替代形式来提供实施例，并且不应将这些实施例解释为限于本文阐述的示例。
因此，尽管实施例可以以各种方式进行修改并采取各种替代形式，但是其特定实施例在附图中被示出并且在下文作为示例被详细地描述。不旨在限于所披露的特定形式。相反，应包括落入所附权利要求书的范围内的所有修改、等效物和替代方案。
除非另有定义，否则本文使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)将如在本领域中惯用的那样进行解释。将进一步理解的是，除非本文如此明确地定义，否则通常使用的术语也应如在相关领域中惯用的那样进行解释，而不是在理想化或过于正式的意义下进行解释。
根据示例，EV可以在旅程之间的指定时间进行系统性地放电或充电，以平滑跨传输网络和配电网络的容量尖峰。为了激励对电网尖峰的平滑，存在通过能够帮助服务于尖值平滑而使一系列发电和存储提供商受益的一系列机制。这与能量交易实践并存，这些实践还与大多数市场中存在的容量尖峰广泛地一致。这些能量交易和平衡机制跨每个市场而不同。
因此，(特别是)EV的拥有者或经营者以及微型发电的拥有者可以通过允许和/或使得其充电和放电能够被适配用于参与能量平衡和交易机制而从访问这些机制中受益。
如果消费者可以在其车辆连接到EV(或其他资产类别的等效物)充电基础设施时承诺参与，则可以利用其集体负荷以便跨这些平衡和交易机制进行参与，即通过适配跨多个EV的充电情况曲线和放电情况曲线，该群体可以参与用于提供财务收益的一系列财务激励措施以适配其充电行为或放电行为。在示例中，用于接入这些市场的能力通常(但非排他地)将由“聚合器”来实施。
在一些方面，可以利用EV的充电行为以使跨企业对企业(B2B)行业和企业对消费者(B2C)行业两者的这些市场机会资本化。
为了使消费者或消费者群体能够访问所提供的各种交易和平衡机制，参与的方法必须切实可行并且符合用户的使用需求。在B2B和B2C这两种级别上，需要这样一种方案：使得车辆的用户能够例如断开车辆的连接并适应这种断开对跨多个用户的聚合负荷增添的风险。
例如，以下是先前进行充电或放电的EV可能需要突然改变行为时的多种情况：B2C-在紧急情况或计划变动的情况下；B2B-当断开充电的价值高于交易收益时、当单个EV负荷与其公司的能量战略和处罚相结合时。
这对具有这些能量负荷的聚合器提出了挑战，该聚合器正在支持这些消费者访问交易或平衡机制。在大多数市场中，这种聚合器必须承诺根据交易或市场机制的商户交易，否则将承担违约责任。
在示例中，可以使用大数据平台以使得B2B和B2C(或混合的消费者群体)能够访问所提供的各种能量交易和平衡机制，以适配其EV和微型发电源的充电实践和放电实践。
大数据平台使得必要的情报和算法能够跨能量交易和平衡机制告知利用电力负荷所需的统计风险建模。
该平台可以具有一系列能力：
在访问能量交易和平衡机制时，如果聚合器不能够履行已经承诺的义务，则将要求聚合器承担必然会带来财务风险的财务状况。也就是说，聚合器承诺能量交易，然后大量参与者使其EV断开连接，从而使得聚合器无法履行该交易并在财务上暴露，或者日光显著低于预计，从而影响了例如太阳能PV发电。在全球不同的能量交易和平衡机制中，聚合器的义务和风险将有所不同。大数据平台方法涉及创建风险管理工具，该风险管理工具可以用于通过能量交易和平衡机制来管理(在全球范围内)利用这些不同的能量市场的财务风险。
在B2B和B2C这两种级别上，需要具有适应以下可能性的能力：用户可以出于一系列原因(从紧急情况到便利性)或一系列其他影响(影响访问平衡和交易机制所需的预计负荷水平)而使其EV断开连接。因此，在获得个人((i)用户可靠性情况曲线)和集体((ii)活动可靠性指数)两者的统计行为情况曲线时分析是至关重要的，该活动可靠性指数实现了参与这些能量交易和平衡机制所必需的风险管理实践。
在示例中，出于通过适配一个EV或一组EV的充电和放电来使得能够利用能量交易和平衡机制的目的，用户可靠性情况曲线表示每个用户(其习惯和行为)的统计情况曲线。用户可靠性情况曲线可以应用于B2C行业和B2B行业两者。
用户可靠性情况曲线可以应用于单个EV、单个用户、家庭、企业和用户群体(B2C和B2B两者)或以上任何组合。
用户可靠性情况曲线包括历史EV和充电性能数据的应用，这些充电性能数据可以应用于了解不同车辆和微型发电类型以及充电基础设施的充电电势和放电电势。例如，正在使用的充电器可以充电的速度、充电器和EV可以放电的速度。
用户可靠性情况曲线包括基于不断增长的数据关联性机会组合来使学习功能自动化的机器学习和人工智能(AI)能力。例如，整合来自用户日程表的数据以指示他们将何时开会或休假。
用户可靠性情况曲线创建每个情况曲线使用行为的历史模式，这对于向统计模型告知该情况曲线的可能行为至关重要，该情况曲线可能行为通过能量交易和平衡机制告知市场开发。
根据示例，用户可靠性情况曲线可以包括表示与用户EV、家庭或发电源相关的用户的地理位置的数据，从而告知对能量交易或平衡机制的利用。在示例中，出于使用大数据和分析技术的目的，可以从(并不是详尽的)放置在用户车辆中的IoT设备、用户智能其智能电话上的应用、社交媒体、日历(或类似内容)收集数据以便准确地连接、监测和分析用户移动模式的可靠性。这些移动模式可以用于帮助生成用户可靠性情况曲线，该用户可靠性情况曲线为每位影响风险管理实践的消费者提供了评级。
例如，对于参与的B2C用户，他们可能与正在充电的EV相距2英里。存在参与平衡机制的机会，该平衡机制要求在15分钟的时段内立即接入电力负荷。给定用户及其EV的位置(相距2英里)、结合一系列历史习惯(以及其他输入)，可以计算在给定与其车辆的相距距离和到达其车辆可能花费的行进时间的情况下用户在此窗口期间将不断开连接的统计可能性。
在另一示例中，一对夫妇都可以将其移动电话用作定位设备，指示他们在高峰需求时间内离开家两个小时的时段。例如，此信息可以用于告知统计模型以管理对例如相关联EV以及还有任何相关联微型发电设备的充电。也就是说，在给定关于用户的位置和移动的情报的情况下，可以通过充电或放电来修改EV的容量。在后一种情况下，如以上所描述的，例如向电网基础设施的放电可以用于平滑电力需求的尖峰，特别是在可以以一定准确度事先确定用户的移动的情况下。
在示例中，鉴于用户可靠性情况曲线在确定统计风险时的重要性，与其EV或发电源相关的用户的地理位置可以从用户可靠性情况曲线的其他组成部分中分离出来，该统计风险告知能量交易和平衡机制市场中的开发方法。
在示例中，可以从用户/车辆收集实时信息，该实时信息比如(但不限于)：GPS坐标、加速度、充电操作/放电操作、电池的电荷状态、用户与汽车的接近度。根据原始数据集，可以计算出其他数据集，比如旅行与待在家里或办公室所花费的日期和时间、待在特定位置所花费的时间、行驶工况(城市、公路……)。
例如，使用从用户和/或车辆收集的数据，可以对用户进行分类。可以通过将用户活动与参考情况曲线进行匹配来执行分类。
图1a、图1b和图1c是根据示例的用户情况曲线的示意性表示。在示例中，可以使用在多个用户和/或车辆上收集的数据来生成和改进用户情况曲线(比如所描绘的那些用户情况曲线)，该数据可以被匿名化。例如，多个用户(可以将他们自己分类为工作人员)可以使其数据聚合，以生成相关的情况曲线，该相关情况曲线给出在特定时间、位置、日期等中一个或多个处使用车辆(用户可能与该车辆相关联——例如其自己的车辆或合用汽车等)的可能性的指示。类似的考虑适用于其他人口统计学的其他情况曲线。
图1a示出了根据示例的‘工作人员’情况曲线。这种情况曲线的特征在于常规的工作日模式和固定的常规目的地。因此，如可见的，在高峰时间(比如例如，当工作人员往返工作地点时)，车辆使用的可能性增加。
在图1b中，描绘了示例性‘退休人员’情况曲线。此情况曲线的特征在于没有固定的模式、没有固定的目的地以及更多非常规的旅程。
在图1c中，描绘了示例性‘学生’情况曲线。此情况曲线的特征在于部分时间的工作日模式、固定的常规目的地以及非常规的旅程。
图2是根据示例的用户情况曲线的示意性表示。在图2的示例中，提供了工作人员的通用(参考)情况曲线(比如例如图1a中所描述的情况曲线)。将从用户收集的实时(用户)数据以动态情况曲线的形式与参考情况曲线进行比较，以确定与用户的匹配情况。如以上所描述的，确定情况曲线与用户的匹配情况则可以使得能够利用用户对EV的使用情况。
由于数据是实时收集的，因此可能存在用户的动态情况曲线与参考情况曲线不匹配的情况。在示例中，如图2所描绘的，可以修改动态情况曲线，以便更好地使其与参考情况曲线一致。例如，如图2所描绘的，与参考情况曲线相比，用户的动态情况曲线是时移的。例如，与参考情况曲线相比，此特定用户可能比参考情况曲线所表征的时间早一个小时开始通勤。
在示例中，用户(动态)情况曲线可以相对于参考情况曲线而进行平移和/或拉伸。作为示例，如果我们正寻找将情况曲线与“工作人员”参考情况曲线进行匹配，则我们可能会在与标准类型的一天(上午9点至下午5点)不同的开始时间、休息时间和结束时间进行寻找。因此，在示例中，可以解析表示用户动态情况曲线的数据以便识别高峰活动/非高峰活动。例如，高于预定阈值(或非零值)的用户活动可以指示高峰活动。例如，可以使用车辆运动(例如，如由GPS值确定的)和/或电池使用情况来确定用户活动。
这一系列高峰/低谷可以用于指示要与之比较的一个或若干个电势参考情况曲线。然后可以通过使这些高峰与参考情况曲线一致(例如，通过迭代地执行平移和拉伸的组合以达到例如＞90％的匹配)来执行对正确(或匹配)参考情况曲线的识别。因此，在示例中，可以处理动态情况曲线(由于其是使用实时数据生成的)，以便确定预定情况曲线范围内的一组峰值。例如，参考图2，可以确定情况曲线的两个时间值之间的多个峰值。峰值可以被表征为高于预定阈值(比如例如，高于0.1的值)以上的使用可能性。例如，使用两个这样的峰值，可以通过平移和/或拉伸用户情况曲线以例如使根据用户情况曲线确定的峰值与参考情况曲线的峰值一致来将用户情况曲线映射到参考情况曲线。一旦使峰值一致，就可以确定用户情况曲线与其余参考情况曲线的匹配程度如何。例如，如果用户情况曲线的值在参考情况曲线的对应值的某个容限值内，则可以将其认为匹配。例如，容限可以为+/-10％。
通过将用户与参考情况曲线进行匹配，可以确定由该用户使用的EV的未来模式，该未来模式可以告知对例如用于EV充电/放电的策略进行选择。因此，例如，如果用户与工作人员情况曲线匹配，则因此可以推断出，用户EV的能量存储设备可以在一天的某些时段期间使用而不会影响用户。因此，基于还可以考虑用户相对于EV的位置的情况曲线，可以根据各种参数(比如用户偏好、电网基础设施需求等)使用充电设备对EV进行充电或放电。
在示例中，用户偏好以及接受过程和设置为用户提供了使容限适于可以如何管理他们的EV或一组EV或微型发电(B2C和B2C两者)的能力。可以通过用户界面启用这些用户偏好，例如，这些用户界面作为手机、平板计算机和膝上型PC上的应用受到支持。在示例中，这可以包括(但不限于)：
-确立并设置一天中的特定时间所需的基本电荷水平。例如：“今天，截止到1700我需要25％的电量才能回家”。
-确立用户EV或用户EV车队不能降到低于其以下的基本电荷水平。例如：“我需要我的EV车队始终充电到40％以上，这意味着直到达到这个点才可以利用其能量负荷”。
-确立消费者将远离其EV的活动窗口，并授权其用作充电方案的一部分。例如：“我将离开我的汽车2个小时”。
-基于电池性能和维护指标确立充电性质。其中，消费者(B2B或B2C)想要确保任何电池充电或放电遵循特定方法以保持电池性能。例如，“我不想要我的EV使用快速充电或快速放电”。该示例将限制可以由EV所有者提供的势能。
-确立反馈机制，以便为用户提供参与短期投标机会的机会。例如，经由具有特定用户可靠性情况曲线的一系列参与者的手机上的用户应用向其提供参与短期平衡机制机会的选项。系统知道——参与者是否正在充电并向他们的手机发送请求的机会和提供参与或拒绝的机会。
-确立在用户承诺的活动存在计划变动的情况下用户可以通知的界面；例如，在可能的情况下，该系统给予用户提前停止参与特定交易的机会，以保留其用户可靠性情况曲线或兑现选项(在市场允许的情况下)；
-对用于在B2C和B2B这两种级别上定义简单界面的消费者使用偏好进行定义和捕获。
-出于实现基于统计的评估的目的、出于进入能量交易和平衡机制市场的目的，用于对跨多个市场的充电模式和放电模式进行建模和优化的能力。
-消费者的“选择加入”模型意味着消费者将接受在其智能手机上接收的报价，以换取其车辆的停放并将其车辆连接到适当充电点处的电网。
-计划预计充电时隙，以提供对预计充电可用性的前瞻性看法。例如，用户可以每周确认他们预期其EV或EV车队何时将可用。
-使得消费者能够确立最佳的充电体制和放电体制。例如，通过采用特定的充电体制(比如例如，不允许电池低于一定的电荷量)，可以改善电池的寿命。
通过大数据平台，我们可以支持对EV而言是唯一的、由不同使用情况曲线引起的电池劣化水平的建模。由于每个用户将具有不同的驾驶习惯和驾驶情况曲线，因此每个电池的劣化水平将是不同的。在一些实施例中，平台集成了来自由制造商提供的标准化规范和劣化预测的数据以及(在可能的情况下)来自制造商的开放API、结合附加使用信息，这些附加使用信息提供关于电池的附加性能指标。针对这些容限，电池性能和所建议的充电行为设置作为变量被提供，以帮助用户量身定制其参与任何充电机制或放电机制的偏好。
根据示例，跨一系列用户可靠性情况曲线，在任何时候都将存在可用于充电和放电的预测数量的EV或微型发电。此预测量可以通过用户可靠性情况曲线的合并视图(其包括对未来可用性和实时可用性两者的预测)来确立。为了利用跨EV和微型存储装置的聚合潜力，可以使用活动可靠性指数来利用用户可靠性情况曲线以便在一天当中的不同时段以实际可用负荷的风险分布创建统计告知预测。这些活动可靠性指数可以被量身定制用于适当的市场开发机制以及使用它们的聚合器的风险容限偏好。
在示例中，可以针对任何市场或监管体制来配置活动可靠性指数。例如，在完全相同的用户情况曲线条件下，由于例如不同的市场开发机制，活动可靠性指数的预测和输出可能跨英国和北美而有所不同。
活动可靠性指数可以被配置用于适应不同市场机制的不同情况曲线。例如，在一些市场中，通过在特定时间不充电来实现负发电，并且这也可以被建模为支持EV和微型发电将多余电力提供回至电网的机制。
可以提供活动可靠性指数，以告知多个企业模型。例如，可以将活动可靠性指数作为实时馈送给予具有聚合的EV和/或微型发电负荷的能量交易公司以及前向预测工具。
活动可靠性指数可以不断改进并被适配用于随着时间推移改善统计预测。随着新数据点和新市场的兴起，该活动可靠性指数还可以通过增加这些新数据点和新市场来增强。例如，EV与微型发电用户之间的对等能量交易的兴起。活动可靠性指数可以适应不同的交易机制，包括例如区块链。
根据示例，电池的电荷状态(SoC)可以用作用于确定用户可靠性情况曲线的参数。电池的电荷状态可以使用车辆遥测系统(例如，经由CAN总线)或经由EV被插入时的充电点系统来确定。除了实际的SoC读数之外，还可以计算估计的SoC。在示例中，SoC计算可以使用正在使用的电池类型以及相关联的理论电池劣化模型：例如，当车辆向本文所描述的系统注册时，可以提供统计模型，该统计模型提供基于“使用情况”的电池随时间推移的估计电荷状态。电池劣化模型特定于特定的车辆模型，并提供关于电池随时间推移的动态状态的信息。针对给定的汽车模型，可以提供车载工作室来加载或微调此模型。
图3是电池健康的测量值的示意性表示。更具体地，图3描绘了电池的真实容量如何根据由电池供电的车辆行进的里程而变化。也就是说，由于可以认为电池的充电循环次数与行进的距离(里程)成比例，因此图3的简图提供了关于电池容量可以如何变化的指示。
在示例中，可以通过汽车的行程(例如，GPS坐标和高程)、行驶周期和行驶方式来定义电池的使用情况。因此，根据示例的电池劣化模型基于使用实际过去的行程数据得出的其历史行为来提供SoC。随着时间推移，该平台可以为每个EV提供其自己的特定电池劣化模型。
在示例中，可以通过将使用转换为随时间的充电电流/放电电流(Ah)并使用线性二次估计(或卡尔曼滤波)以便例如确定电池的估计SoC而生成初始电荷状态模型。可以执行对初始模型的改进，其中对照电池劣化模型对估计SoC进行加权以便基于其他因素(比如电池寿命)来校正估计。
在示例中，使用强化学习，可以随着时间推移更新和改进电池劣化模型。例如，经由以上计算方法提供的估计SoC与在车辆插入充电点时或在车载汽车遥测(例如，OBD端口)可用时的实际SoC读数之间的差异可以用于重新校准过程。随着时间推移，这使得整个系统对于任何特定车辆而言越来越准确。
EV和微型发电充电俱乐部的成立——跨来自B2B市场和B2C市场两者的一系列用户可靠性情况曲线，我们将提供数据和分析服务，以支持不同充电俱乐部的形成和规范，这些充电俱乐部的特定偏好提供了实现新型和差异化的EV和微型发电充电俱乐部的机会。
-其中，EV和微型发电所有者群体同意跨充电情况曲线和放电情况曲线进行合作。这些群体的范围可以从小型(3个EV)到大型(1000多个)。
-较大的聚合充电负荷可以潜在地进入不同的交易和平衡机制市场。例如，英国的批发电力交易市场以1MB的可交易单位容量操作。因此，对于风险具有不同欲望或可以承诺特定高价值充电窗口的群体将具有参与的能力。例如，具有在高价值时段期间定期地允许其EV(或一组EV)进行充电或放电的能力的消费者可能想要形成高价值且独有的充电俱乐部。本发明可以使得基础数据源能够支持这种形式。
-在一些实施例中，这些用户群体可以具有不同的激励方案。例如，社区能量充电。其中，学校家长都允许进行利用，将利润循环回到其当地学校。
-在一些实施例中，公司也可以团体参与。例如，本地园区中的企业可以共同参与以增强其管理负荷并实现对新的交易或市场机制的访问。
图6是根据示例的企业对消费者使用模型的示意性表示。图7是根据示例的企业对企业使用模型的示意性表示。
通过示例的方式，在附图中示出和描述了本发明的实施例的进一步示例。
尽管本文已经参考附图详细地披露了本发明的说明性实施例，但是应当理解的是，本发明不限于所示出的精确实施例，并且在不脱离由所附权利要求及其等效物所限定的本发明的范围的情况下，本领域的技术人员可以在其中进行各种改变和修改。
在本文所描述的示例中，提供了一种用于控制比如EV等的能量终端的方法。在某些情况下，能量终端连接到充电基础设施。连接到充电基础设施可以允许向能量终端分配能量资源。例如，在充电基础设施是比如国家电网等电力基础设施的情况下，能量终端可以经由电力充电点连接到电力基础设施。
根据示例，能量终端由控制器控制。控制器可以位于充电基础设施中、能量终端中、或跨能量终端和充电基础设施而分布。在另一示例中，控制器通过比如基于计算机的网络等单独基础设施与能量终端交互。第三方可以以在集中式服务器或能量终端上运行的软件形式提供控制器。
由控制器生成控制数据并将其用于控制对充电基础设施与能量终端之间的能量资源的再分配。在EV在电网中进行充电的示例中，控制数据可以包括指示充电基础设施使能充电点与EV之间的电力流动的数据。在一些情况下，控制数据包括用于在指定的时间段内控制能量终端与充电基础设施的交互的数据。
根据本文所描述的示例，设置在能量终端或充电基础设施中的控制器用于基于度量来生成控制数据。度量基于与由能量终端对能量资源的使用相关联的使用数据来指示能量资源在能量终端处的未来可用性。
本文所描述的方法和系统可以用于确立正由能量终端消耗的能量资源的量，并控制再分配回到充电基础设施的能量资源的量。这是通过控制器根据基于与充电终端相关联的使用数据确定的度量生成合适的控制数据来实现的。在不损害能量终端的使用性的情况下，控制数据允许能量终端参与能量平衡和交易机制。
具体地，本文所描述的方法和系统的某些示例提供了控制能量终端参与这种方案的改进手段。这些方法和系统根据使用量和用户偏好确保存储在能量终端中的能量资源的量适合于该能量终端。具体地，当与本文所描述的控制数据、能量终端和充电基础设施结合使用时，这些方法和系统改善了能量终端的使用性，并且还改善了能量平衡和交易机制。
本披露中的示例可以作为方法、系统或机器可读指令来提供。这种机器可读指令可以包括在其中或其上具有计算机可读程序代码的计算机可读存储介质(包括但不限于磁盘存储装置、CD-ROM、光学存储装置等)上。
参考根据本披露的示例的方法、设备和系统的流程图和/或框图来描述本披露。尽管以上所描述的流程图示出了特定的执行顺序，但是该执行顺序可以与所描绘的顺序不同。关于一个流程图描述的框可以与另一流程图的框组合。在一些示例中，流程图中的一些框可能不是必需的和/或可以添加附加框。应当理解，流程图和/或框图中的每个流程和/或框以及流程图和/或框图中的流程和/或图的组合可以通过机器可读指令来实现。
机器可读指令可以例如由通用计算机、专用计算机、嵌入式处理器、或其他可编程数据处理设备的处理器来执行，以实现说明书和附图中描述的功能。具体地，处理器或处理装置可以执行机器可读指令。因此，装置模块可以通过执行存储在存储器中的机器可读指令的处理器或根据嵌入在逻辑电路系统中的指令进行操作的处理器来实施。术语“处理器”将被广义地解释为包括CPU、处理单元、ASIC、逻辑单元或可编程门组等。这些方法和模块全部都可以由单个处理器来执行或在若干处理器之间进行划分。
这种机器可读指令还可以存储在计算机可读存储装置中，该计算机可读存储装置可以引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定模式进行操作。
例如，这些指令可以设置在编码有可由处理器执行的指令的非暂态计算机可读存储介质上。图4示出了根据示例的与形成EV 400的一部分的存储器420相关联的处理器410的示例。存储器420包括可由处理器410执行的计算机可读指令430。处理器410可以通信地耦合到数据控制器450和/或数据聚合器460。
指令430可以包括：
用于传送指示由能量终端对能量资源的使用的数据的指令；用于接收用于控制对该能量终端与充电基础设施之间的能量资源进行分配的控制数据的指令；以及用于根据该控制数据来分配该能量资源的指令，其中，该控制数据是在该能量资源在该能量终端处的未来可用性的基础上、基于指示由该能量终端对该能量资源的使用的数据来确定的。
这种机器可读指令还可以被加载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得计算机或其他可编程数据处理设备执行一系列操作以产生计算机实施的处理，因此在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现由流程图中的(多个)流程和/或框图中的(多个)框所指定的功能的操作。
图5是根据示例的电荷状态模块的示意性表示。
进一步地，本文的教导可以以计算机软件产品的形式来实施，该计算机软件产品存储在存储介质中并且包括用于使计算机设备实施本披露的示例中列举的方法的多个指令。
尽管已经参考某些示例描述了方法、装置和相关方面，但是可以在不脱离本披露的精神的情况下进行各种修改、改变、省略和替换。具体地，来自一个示例的特征或块可以与另一示例的特征/块组合或由另一示例的特征/块代替。

Claims (15)

1.一种用于控制能量终端的方法，该方法包括：
基于与由能量终端对能量资源的使用相关联的使用数据，确定指示该能量资源在该能量终端处的未来可用性的度量；
基于该度量来生成用于控制对该能量终端与能量基础设施之间的能量资源进行分配的控制数据；以及
将该控制数据传送到该能量终端。
2.根据权利要求1所述的方法，包括：
将该使用数据与同该能量资源相关联的一个多个阈值进行比较；以及
基于与该阈值的比较来确定该未来可用性度量。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，该阈值是参与能量交易和/或平衡机制的阈值。
4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，确定该未来可用性度量包括确定该能量终端连接到该能量基础设施以使得能够再分配该能量资源的可能性的概率。
5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，该使用数据包括以下各项中的一项或多项：地理位置数据、可用性数据、与该能量终端的一个或多个用户相关联的数据、充电性能数据、来自用户设备和/或该能量终端的个人活动数据、以及计量数据。
6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，确定该能量终端的未来可用性度量包括：
从与能量终端的用户相关联的用户设备接收地理位置数据；
基于该地理位置数据来确定该用户距该能量终端的距离；
基于该用户距该能量终端的距离来确定该能量终端的可用性时间段。
7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，该控制数据包括指定以下各项中的一项或多项的数据：
向或从该充电基础设施再分配该能量资源的量和/或时间段；和/或
该能量终端不向或从该能量基础设施再分配该能量资源的时间段。
8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，包括：
基于与由该能量终端对该能量资源的使用相关联的进一步使用数据来更新该度量；
基于更新后的度量来重新生成该控制数据；以及
将该控制数据传送到该能量终端。
9.根据任一前述权利要求所述的方法，包括：
接收用于使能或阻止该能量终端对该能量终端与该能量基础设施之间的能量资源进行分配的指令；以及
基于该指令生成该控制数据。
10.根据前述权利要求中任一项所述的方法，包括：从与该能量终端的用户相关联的一个或多个设备接收使用数据。
11.根据权利要求10所述的方法，包括：
轮询该一个或多个设备以获得与由该能量终端对该能量资源的使用相关联的使用数据。
12.根据前述权利要求中任一项所述的方法，进一步包括：
通过确定电池的初始电荷状态来生成电池劣化的测量值；以及
通过对照电池劣化模型对该初始电荷状态进行加权来改进该初始电荷状态。
13.一种非暂态机器可读存储介质，该非暂态机器可读存储介质编码有可由处理器执行以控制能量终端的指令，该机器可读存储介质包括：
用于以下操作的指令：传送指示由能量终端对该能量资源的使用的数据；
接收用于控制对该能量终端与充电基础设施之间的能量资源进行分配的控制数据；并且
根据该控制数据分配该能量资源，
其中，该控制数据是在该能量资源在该能量终端处的未来可用性的基础上、基于指示由该能量终端对该能量资源的使用的数据来确定的。
14.根据权利要求13所述的非暂态机器可读存储介质，进一步包括：用于以下操作的指令：
通过确定电池的初始电荷状态来生成电池劣化的测量值；并且
通过对照电池劣化模型对该初始电荷状态进行加权来改进该初始电荷状态。
15.一种装置，包括：
数据聚合器，该数据聚合器被布置用于：
通过一个或多个能量终端来接收与能量资源相关联的使用数据；并且
确定指示能量资源在该多个能量终端处的未来可用性的度量；以及
数据控制器，该数据控制器被布置用于：
基于该度量来生成用于控制对该多个能量终端与能量基础设施之间的能量资源进行分配的控制数据
将该控制数据传送到该多个能量终端。
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