CN111291960A - 基于需求的能源资源预分配与输送 - Google Patents

基于需求的能源资源预分配与输送 Download PDF

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CN111291960A CN201910485282.1A CN201910485282A CN111291960A CN 111291960 A CN111291960 A CN 111291960A CN 201910485282 A CN201910485282 A CN 201910485282A CN 111291960 A CN111291960 A CN 111291960A
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Abstract

实施例包括用于需求预测和能源资源预分配和/或重定位的方法、系统和计算机可读存储介质。该方法包括由处理器监控用于一个或多个位置的发生地事件信息。该方法进一步包括由处理器基于充电需求模型计算能源资源需求。该方法进一步包括由处理器确定能源资源需求是否超过在该位置处提供的可用能源资源站。该方法进一步包括由处理器指示具有备用能源资源的一个或多个车辆贡献备用能源资源中的至少一部分，以满足超过可用能源资源站的能源资源需求。

Description

基于需求的能源资源预分配与输送
引言
本主题公开涉及资源预分配和重定位，且更具体地说，涉及基于需求确定来定位能源资源。
电动车辆(EV)使用一个或多个电动马达或牵引马达用于推进。EV可以由来自非车载源的电力通过收集器系统供电，或者可以是具有电池、太阳能电池板或发电机的自给式的，以将燃料转换成电力。EV有两种基本类型：全电动车辆(AEV)和插电式混合动力电动车辆(PHEV)。AEV包括电池电动车辆(BEV)和燃料电池单元电动车辆(FCEV)。除了从电网充电之外，两种类型都部分通过再生制动充电，该再生制动通过在制动时通常失去的一些能源生成电力。AEV仅以电力运行。大多数AEV具有全电动范围为80至100英里，而少数豪华车型具有范围高达250英里。当AEV的电池耗尽时，对电池再充电可能需要30分钟(快速充电)直到将近一整天。
考虑到大多数AEV的电池范围和对电池再充电所需的时间，期望提供一种资源预分配和再分配系统，该系统能够考虑到在预定位置处的估计需求而在这些位置处为AEV提供能源资源。
发明内容
在一个示例性实施例中，公开了一种用于需求预测和能源资源预分配和/或重定位的方法。该方法包括由处理器监控用于一个或多个位置的发生地事件信息。该方法进一步包括由处理器基于充电需求模型计算能源资源需求。该方法进一步包括由处理器确定能源资源需求是否超过在该位置处提供的可用能源资源站。该方法进一步包括由处理器指示具有备用能源资源的一个或多个车辆，以贡献备用能源资源中的至少一部分以满足超过可用资源站的能源资源需求。
除了本文描述的一个或多个特征之外，需求预测和能源资源预分配和/或重定位可以附加地将备用能源资源中的至少一部分传递到一个或多个接收车辆。需求预测和能源资源预分配和/或重定位还可以确定能源资源需求是否超过在位置处提供的可用能源资源站和由具有备用能源资源的一个或多个车辆提供的备用能源资源贡献，并且将一个或多个移动能源资源站调度到该位置以满足超过可用能源资源站的能源资源需求和由具有备用能源资源的一个或多个车辆提供的备用能源资源贡献。需求预测和能源资源预分配和/或重定位还可以基于发生地事件信息来确定事件或大型聚会的发生。需求预测和能源资源预分配和/或重定位可以估计行驶到该位置的车辆的数量，并确定用于行驶到该位置的车辆的一个或多个接收车辆的充电状态。一个或多个接收车辆可以是电动车辆。用于需求预测和能源资源预分配和/或重定位的充电需求模型可以基于用于一个或多个接收车辆的充电状态和在该位置处提供的可用能源资源站。
在另一示例性实施例中，本文公开了一种用于需求预测和能源资源预分配和/或重定位的系统。该系统包括存储器和处理器，其中处理器监控用于一个或多个位置的发生地事件信息。处理器进一步基于充电需求模型计算能源资源需求。处理器进一步确定能源资源需求是否超过在该位置处提供的可用资源站。处理器进一步指示具有备用能源资源的一个或多个车辆贡献备用能源资源中的至少一部分，以满足超过可用资源站的能源资源需求。
在又一示例性实施例中，本文公开了一种用于需求预测和能源资源预分配和/或重定位的计算机可读存储介质。计算机可读存储介质包括监控用于一个或多个位置的发生地事件信息。计算机可读存储介质进一步包括基于充电需求模型计算能源资源需求。计算机可读存储介质进一步包括确定能源资源需求是否超过在该位置处提供的可用资源站。计算机可读存储介质进一步包括指示具有备用能源资源的一个或多个的车辆贡献备用能源资源中的至少一部分以满足超过可用资源站的能源资源需求。
通过以下结合附图的详细描述，本发明的以上特征和优点以及其他特征和优点是清楚明白的。
附图说明
其他特征、优点和细节仅作为示例出现在以下详细描述中，详细描述参考附图，其中：
图1是根据一个或多个实施例的计算环境；
图2是示出用于实践本文教导的处理系统的一个示例的框图；
图3是示出根据一个或多个实施例的能源资源预分配和/或重定位系统的框图；并且
图4是根据一个或多个实施例的用于需求预测和能源资源预分配和/或重定位的方法的流程图。
具体实施方式
以下描述本质上仅仅是示例性的，并不旨在限制本公开、其应用或使用。如本文所使用的，术语模块涉及处理电路，该处理电路系统可以包括专用集成电路(ASIC)、电子电路、执行一个或多个软件或固件程序的处理器(共享的、专用的或组群)和存储器、组合逻辑电路、和/或提供所描述的功能的其他适当组件。
根据示例性实施例，图1示出了由资源预分配和重定位系统100使用的计算环境。如图所示，用于资源预分配和重定位系统100的计算环境包括一个或多个计算设备，例如，一个或多个服务器120，以及一个或多个计算机115。系统100还包括一个或多个移动资源，例如，车辆105(例如，电动车辆(EV))的汽车车载计算机系统，其可以是自主的也可以不是自主的。系统100进一步包括移动能源资源/运输工具110和移动能源资源站125的车载计算机系统，它们可以由移动能源资源/运输工具110运输，它们经由网络150连接。一个或多个计算设备可以使用网络150相互之间通信。
网络150可以是例如局域网(LAN)、广域网(WAN)(诸如因特网)、专用短程通信网络或其任何组合，并且可以包括有线、无线、光纤或任何其他连接。网络150可以是将分别支持服务器120、计算机115和一个或多个移动资源105和110的车载计算机系统之间通信的连接和协议的任意组合。
EV 105和移动能源资源/运输工具110可以包括GPS发射机/接收机(未示出)，其可操作用于从多个GPS卫星(未示出)接收位置信号，该多个GPS卫星分别提供代表用于每个移动资源的位置的信号。除了GPS发射机/接收机之外，每个EV 105和移动能源资源/运输工具110可以包括导航处理系统(未示出)，其可以被布置成通过网络150与服务器120通信。相应地，EV 105和移动能源资源/运输工具110能够确定位置信息并将该位置信息传输到服务器120和计算机115，其中EV 105和移动能源资源/运输工具110的位置信息可以被跟踪和存储。
根据一个示例性实施例，图2示出了用于实现本文教导的处理系统200。处理系统200可以形成一个或多个计算设备中的至少一部分，诸如服务器120、计算机115、EV 105、移动能源资源/运输工具110和移动能源资源站125。
处理系统200可以包括一个或多个中央处理单元(处理器)201a、201b、201c等(统称或总称为(多个)处理器201)。处理器201经由系统总线213耦合到系统存储器214和各种其他组件。只读存储器(ROM)202耦合到系统总线213，并且可以包括控制处理系统200的某些基本功能的基本输入/输出系统(BIOS)。
图2进一步描绘了耦合到系统总线213的输入/输出(I/O)适配器207和网络适配器206。I/O适配器207可以是与硬盘203和/或其他存储驱动器205或任何其他类似组件通信的小型计算机系统接口(SCSI)适配器。I/O适配器207，硬盘203和其他存储设备205在本文统称为大容量存储器204。用于在处理系统200上执行的操作系统220可以存储在大容量存储器204中。网络适配器206将总线213与外部网络216互连，使得数据处理系统200能够与其他这样的系统通信。屏幕(例如，显示监视器)215可以通过显示适配器212连接到系统总线213，显示适配器212可以包括图形适配器以改善图形密集型应用和视频控制器的性能。在一个实施例中，适配器207、206和212可以连接到经由中间总线桥(未示出)连接到系统总线213的一个或多个I/O总线。用于连接诸如硬盘器控制器、网络适配器和图形适配器的外围设备的适当I/O总线通常包括诸如外围组件互连(PCI)的通用协议。附加的输入/输出设备被示出为经由用户接口适配器208和显示适配器212连接到系统总线213。键盘209、鼠标210和扬声器211都可以经由其可以包括例如将多个设备适配器集成到单个集成电路中的Super I/O芯片的用户接口适配器208互连到总线213。
处理系统200可以附加地包括图形处理单元230。图形处理单元230是专门的电子电路，其被设计成操纵和改变存储器以加速在帧缓冲器中创建旨在输出到显示器的图像。通常，图形处理单元230在操纵计算机图形和图像处理方面非常有效，并且具有高度并行的结构，这使得其在并行处理大数据块的算法上比通用CPU更有效。
因此，如图2中配置的，处理系统200包括：处理器201形式的处理能力，包括系统存储器214和大容量存储器204的存储能力，诸如键盘209和鼠标210的输入装置，以及包括扬声器211和显示器215的输出能力。在一个实施例中，系统存储器214和大容量存储器204的一部分共同存储操作系统，以协调图2所示的各种组件的功能。
一个或多个计算设备可以进一步包括发射机和接收机(未示出)，以发送和接收信息。发送和接收的信号可以包括数据、通信和/或其他传播信号。进一步，应当注意，发射机和接收机的功能可以组合到信号收发机中。
根据示例性实施例，图3描绘了示出根据一个或多个实施例的能源资源预分配和/或重定位系统300的框图。如图所示，计算系统300可以包括但不限于一个或多个车辆305(自主或非自主电动车辆(EV))，即具有能够使用外部电源充电的电池的车辆。计算系统300还包括通过一个或多个网络(例如，网络350)连接的资源预分配和重定位服务器310和事件位置服务器340。
一个或多个车辆305可以各自向资源预分配和重定位服务器310提供车辆目的地和当前充电状态(SOC)。事件位置服务器340可以向资源预分配和重定位服务器310提供预定事件(例如，预定事件的日历)用于预定位置(例如，城市、城市的一部分和/或该位置的预定半径内的一个或多个地点连同开始时间和预定事件持续时间。)事件位置服务器340可以提供社交媒体信息和共乘服务信息给资源预分配和重定位服务器310，其可以用于将要发生的关联事件或聚会的位置。事件位置服务器340可以附加地向资源预分配和重定位服务器310提供能源资源信息(例如，多个能源资源位置，其可以包括用于给定事件位置的车辆充电站(有线和/或无线))。车辆充电站可以包括公共2级和直流电(DC)快速充电站。
事件位置服务器340还可以在相关联的预定事件之前、期间和之后提供与预定位置相关联的运输模式行为数据(即，参与者的发生地分布根据在发生地举行的事件的类型和大小而改变)。例如，当一个发生地举办体育赛事时，30％的参与者乘坐公共交通工具，而70％的参与者驾驶、乘坐出租车或使用乘车服务，但对于音乐会，10％的参与者乘坐公共交通工具，而90％的参与者驾驶、乘坐出租车或使用乘车服务。模式行为数据还可以包括交通数据，包括由于预定事件在预定位置的历史交通密度信息和实时交通信息。
资源预分配和重定位服务器310可以包括需求预测模块315和资源调度服务模块330。需求预测模块315还可以包括充电需求模型320，其进一步包括平衡服务模块325。
需求预测模块315可以使用接收到的预定事件信息、社交媒体信息和共乘服务信息来预测/估计事件参与人数。基于预测的事件参与人数，需求预测模块315可以预测在事件中的能源资源需求(即，车辆充电、燃料和/或另一种能源资源)。能源资源需求预测可以基于给定区域/位置内EV的计划所有权。需求预测模块315还可以使用由事件位置服务器340提供的模式行为信息，以及用于每个车辆305的目的地和SOC信息来进一步细化预测的能源资源需求。
充电需求模型320可以结合用于事件位置的能源资源信息利用预测的能源资源需求来创建充电站与EV比率模型，其可以用于确定在事件位置处是否存在足够的能源资源站(即，充电站)来处理预测的能源资源需求。如果实时能源资源需求信息不同于预测的能源资源需求，充电需求模型320可以对EV比率模型进行实时调整。如果在事件位置处的充电站足以处理预测的能源资源需求，则资源预分配和重定位服务器310可以监控事件位置，以确定在事件位置处的充电站是否满足实际/实时能源资源需求，以便确定是否需要附加的能源资源。
如果在事件位置处的充电站不足以处理预测的能量资源需求，则平衡服务325可以通过确定当前位于该事件位置充电站的一个或多个车辆305来尝试满足事件位置充电站未满足的能量资源需求。在事件位置或将在事件位置处每个都具有备用能量资源(即，电池充电)以及返回到起始位置(例如，家庭位置)所需的量，和/或在事件位置处的共乘车辆目前没有帮助顾客具有可以提供给需求能量资源的一个或多个指定车辆305的备用能量资源(即附加的电池充电)。如果平衡服务325确定具有备用能源资源和/或共乘车辆的一个或多个车辆305可以帮助满足能源资源需求，则充电需求模型320可以重新计算EV比率模型，以确定现场充电站和由个人车辆和/或共乘车辆确定的能源资源贡献是否满足预测的能源需求。
如果重新计算的EV比率模型指示充电站和具有备用能源资源和/或共乘车辆的一个或多个车辆305确定的能源资源贡献满足预测的能源资源需求，则资源调度服务模块330可以与具有备用能源资源的一个或多个车辆305中的每一个通信和/或共乘车辆被指定为提供备用能源资源以满足预测的能源资源需求，以便协调相关的备用能源资源传递到一个或多个指定车辆305。资源调度服务模块330可以附加地与在事件位置处的充电服务职员中的一个或多个成员通信。相应地，在事件位置处的充电服务职员中的一个或多个成员可以经由有线或无线连接通过手动或自动将能量资源(例如，电池充电)从具有备用能源资源的一个或多个车辆305传递到一个或多个指定车辆305，有助于将备用能量资源从个人车辆和/或共乘车辆传递到一个或多个指定车辆305。
如果重新计算的EV比率模型指示充电站和由具有备用能源资源和/或共乘车辆的一个或多个车辆305确定的能源资源贡献不满足预测的能源资源需求，则资源调度服务模块330可以与一个或多个移动能源资源/运输工具110通信。资源调度服务模块330可以指示一个或多个移动能源资源/运输工具110以重定位到事件位置，以便向一个或多个指定车辆305提供附加的能源资源。可以在事件发生之前确定计算的EV比率模型和重新计算的EV比率模型，从而允许用于指定附加的能源资源和/或引起一个或多个移动能源资源/运输工具110在事件发生之前重定位到事件位置(即，能源资源预分配)。资源预分配和重定位服务器310可以监控事件位置，以确定是否满足实际/实时能源资源需求，并且如果不满足实际/实时能源资源需求，则协调附加的能源资源重定位到事件位置，或者如果能源资源超过实际/实时能源需求，则从事件位置重定位能源资源(即，一个或多个自主共乘车辆和/或移动能源运输工具110)。
用于事件位置的计算的EV比率模型和/或重新计算的EV比率模型可以存储在预测数据存储器335中。附加地，由事件位置服务器340和/或一个或多个车辆305提供给资源预分配和重定位服务器310的信息可以存储在预测数据存储器335中。
基于计算系统300的示例性场景可以参考参加体育事件的两个个人(个人A和个人B)。个人A驾驶EV去参加体育事件。个人B使用共乘服务以获得自主车辆(AV)中的体育事件的运输。虽然个人A有足够的电荷行驶到体育事件，但个人A的EV没有足够的电荷返回到与个人A相关的起始位置。在AV将个人B运输到体育事件后，AV可以提供能源给个人A的EV的能源资源(即，充电)，以便用于个人A返回起始位置。个人A可以使用例如存储在个人A的移动设备上的应用程序(app)做出请求用于充电。在事件位置处的充电服务职员中的一个或多个成员可以将电荷从AV传递到EV。
基于计算系统300的另一个示例性场景可以参考参加体育事件的个人。个人驾驶EV参加体育事件，但没有足够的电荷返回起始位置。个人在到达体育事件时不能找到免费的充电站。个人可以使用例如存储在个人移动设备上的应用程序(app)做出请求用于充电。调度服务可以指定电荷供体车辆，并且在事件位置处的充电服务职员中的一个或多个成员可以将电荷从电荷供体车辆传递到EV。
基于计算系统300的另一个示例性场景可以参考参加汽车博览会的个人。个人驾驶EV去汽车博览会，但没有足够的电荷返回起始位置。举办汽车博览会的位置有许多充电站，例如，5个充电站。服务器，例如，资源预分配和重定位服务器310可以使用预分配算法以估计将在事件中的EV的一部分，并且通过计算EV与可用充电站的比率来确定需要使用充电站(充电需求)的EV超过了5个可用充电站。共乘信息可以从另一个服务器提供给服务器，例如，事件位置服务器340，指示在汽车博览会历史上共乘使用/请求低，即，大多数参与者使用他们自己的车辆或使用公共交通工具行驶到事件。因为附加的车辆(共乘)不可用于将剩余电荷传递到其他车辆，所以服务器的资源调度服务可以引起在活动开始之前将一个或多个专用移动充电站发送到汽车博览会，以便扩大可用充电器的数量。
虽然所提供的场景与事件相关，但是在给定位置处使用EV/AV或移动充电站的充电站的补充并不限于事件位置。例如，基于计算系统300的类似场景可以与在机场、火车站、工作位置等处的充电预分配/分配相关。在其他场景中可以使用和/或预测附加的信息来操作计算系统300，例如，飞行信息或工作时间表。
图4描绘了根据一个或多个实施例的用于需求预测和能源资源预分配和/或重定位的方法400的流程图。在框405，服务器，例如，资源预分配和重定位服务器310，可以监控日历、社交媒体引用和确认以及与将要发生的事件或聚会相关的历史交通数据(即，发生地事件信息)。
在框410，服务器可以估计可能用于行驶到事件或聚会的电动车辆(EV)的数量以及用于每个EV的充电状(SOC)。估计可以基于用于事件或聚会的参与者的估计数量、在给定市场中的EV系数以及到事件或聚会的交通工具的替代装置，例如，公共交通工具。在框415，服务器可以确定位于事件或聚会处的多个可用能源资源站，即，充电站。在框420，服务器可以使用充电需求模型计算在事件或聚会处的能源资源需求。充电需求模型可以利用用于每个EV的SOC和位于事件或聚会处的可用能源资源站的确定数量来计算能源资源需求。在框425，服务器可以确定能源资源需求是否大于可用能源资源站的数量。
如果在框435，服务器确定能源资源需求不大于可用能源资源站的数量，则方法400前进到框430，其中在需求中服务器可以继续监控事件或聚会用于改变。然后，方法400将返回到框410。
如果服务器确定能源资源需求大于可用能源资源站的数量，则方法400前进到框435，其中服务器可以确定在事件或聚会处的EV是否可以帮助满足能量资源的量其不能被可用能源资源站的数量满足，即，能源不足＝计算的能源需求-可用能源资源站可以提供的能源。例如，一个或多个EV在具有过量/备用电荷的事件或聚会中作为能量/电荷资源使用，这些EV可以是自主的((即，(AV)))。
如果服务器确定在事件或聚会处的EV不能帮助满足能量资源的量其不能被可用能源站满足，则方法400前进到框440，其中服务器可以调度一个或多个移动能源资源站(例如，充电站和/或不位于在事件处的AV和/或EV)。能源资源站的数量可以基于能源资源不足，其可能包括也可能不包括在事件或聚会处来自EV的潜在能源资源贡献。然后，方法400前进到框445，其中服务器可以协调将能源资源(电荷)传递到被确定需要附加的能源资源的EV。方法400将返回到框430。
如果在框435，服务器确定在事件或聚会处的EV可以帮助满足能量资源的量其不能被可用能源资源站的数量满足，则方法400前进到框445，其中服务器可以协调将能源资源(电荷)传递到被确定需要附加的能源资源的EV。方法400将返回到框430。
相应地，本文公开的实施例提供了一种能源资源预分配和/或重定位系统，其可以在位置处预筹划能源资源，以便满足在位置处可以提供超过可用能源资源的顾客能源资源需求。该系统可以重新利用电动车辆，该电动车辆可以包括用于新目的(即，传递能源资源)的运输参与者的自主车辆(AV)车队，以满足能源资源需求。在完成能源资源传递后，AV车队可以返回到共乘操作，以满足能源资源需求。
该系统还可以使用充电状态(SOC)来预测在事件位置或聚会区域处的充电需求以及可能在其中高移动充电需求的时间。该系统可以进一步使用用于评估充电需求的模型来确定充电站与EV的比率。该模型可以基于即将到来的事件输出需求曲线，该即将到来的事件考虑了正常使用的评价。在评估指示充电需求超过可用资源的情况下，能源资源(即，自主车辆和移动能源资源站(例如，充电站))可以在将需要能源资源的预测时间之前和/或在预测时间期间被路由到需求区域。该模型可以用来寻找机会提供比在指定位置处提供的非-DC充电实施更高质量/水平的充电，以及在该位置附近几乎不存在的地方提供DC充电器。
相应地，EV的驾驶员可以在一个位置给EV充电，即使在位置处可用充电站不能被利用。本文描述的系统的益处可以包括：为一个或多个公司(例如，场地所有者、共乘服务所有者、车队管理所有者、车辆制造商以及提供移动充电服务和协调的新闻公司)提供附加的收益，当AV不提供共乘服务时在一个位置增加自主车辆(AV)的利用率，为已经完成充电递送任务的车辆提供本地乘坐而不是长距离乘坐，和/或用客户最少的努力为客户减少再充电时间和再充电复杂性。
本公开可以是系统、方法和/或计算机可读存储介质。计算机可读存储介质可以包括其上的计算机可读程序指令，用于引起处理器执行本公开的各方面。
计算机可读存储介质可以是有形设备，其可以保留和存储指令以供指令执行设备使用。计算机可读存储介质可以是，例如，但不限于，电子存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或前述的任何合适的组合。计算机可读存储介质的更具体示例的非穷尽清单包括以下：便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或Flash存储器)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)、记忆棒、机械编码设备以及上述的任何适当的组合。本文使用的计算机可读存储介质不应被解释为暂时信号本身，诸如无线电波或其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输介质传播的电磁波(例如，通过电缆的光脉冲)或通过电线传输的电信号。
计算机可读程序指令也可以加载到计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上，以使得在计算机、其他可编程装置或其他设备上执行一系列操作步骤，从而产生计算机实现的过程，使得在计算机、其他可编程装置或其他设备上执行的指令实现流程图和/或框图的一个或多个框中指定的功能/动作。
虽然已经参考示例性实施例描述了以上公开，但是本领域技术人员将理解的是，在不脱离其范围的情况下，可以进行各种改变并且等效物可以被替换用于其元件。此外，在不脱离其基本范围的情况下，可以进行许多修改以使特定情况或材料适应本公开的教导。因此，本公开并不限于所公开的特定实施例，而是将包括落入其范围内的所有实施例。

Claims (10)

1.一种用于需求预测和能源资源预分配和/或重定位的方法，所述方法包括：
由处理器监控用于一个或多个位置的发生地事件信息；
由所述处理器基于充电需求模型计算能源资源需求；
由所述处理器确定所述能源资源需求是否超过在所述位置处提供的可用能源资源站；以及
由所述处理器指示具有备用能源资源的一个或多个车辆贡献所述备用能源资源中的至少一部分，以满足超过所述可用能源资源站的所述能源资源需求。
2.如权利要求1所述的方法，进一步包括：将所述备用能源资源中的至少一部分传递到一个或多个接收车辆。
3.如权利要求1所述的方法，进一步包括：
确定所述能源资源需求是否超过在所述位置处提供的可用能源资源站以及由具有备用能源资源的所述一个或多个车辆提供的备用能源资源贡献；以及
将一个或多个移动能源资源站调度到所述位置，以满足超过所述可用能源资源站的所述能源资源需求和由具有备用能源资源的所述一个或多个车辆提供的备用能源资源贡献。
4.如权利要求1所述的方法，进一步包括：
估计行驶到所述位置处的车辆数量；以及
确定行驶到所述位置的所述车辆的用于一个或多个接收车辆的充电状态。
5.如权利要求1所述的方法，其中，所述充电需求模型基于用于一个或多个接收车辆的充电状态以及在所述位置处提供所述可用能源资源站。
6.用于需求预测和能源资源预分配和/或重定位的系统，所述系统包括：
存储器；以及
耦合到所述存储器的处理器，其中，所述处理器可操作用于：
监控用于一个或多个位置的发生地事件信息；
基于充电需求模型计算能源资源需求；
确定能源资源需求是否超过在所述位置提供的可用能源资源站；以及
指示具有备用能源资源的一个或多个车辆贡献所述备用能源资源中的至少一部分，以满足超过所述可用能源资源站的所述能源资源需求。
7.如权利要求6所述的系统，其中，所述处理器进一步可操作用于将所述备用能源资源中的所述至少一部分传递到一个或多个接收车辆。
8.如权利要求6所述的系统，其中，所述处理器进一步可操作用于：
确定能源资源需求是否超过在所述位置处提供的可用能源资源站以及由具有备用能源资源的所述一个或多个车辆提供的备用能源资源贡献；以及
将一个或多个移动能源资源站调度到所述位置，以满足超过所述可用能源资源站的所述能源资源需求和由具有备用能源资源的所述一个或多个车辆提供的备用能源资源贡献。
9.如权利要求6所述的系统，其中，所述充电需求模型基于用于一个或多个接收车辆的充电状态和在所述位置处提供的所述可用能源资源站。
10.一种计算机可读存储介质，具有包含在其中的程序指令，所述程序指令可由处理器读取，以使所述处理器执行根据权利要求1至5中任一项所述的方法。
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