CN111591152A - 充换分离模式下电池包换电决策方法、装置与系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种充换分离模式下电池包换电决策方法、装置与系统。其中的方法包括：获取当前时段电池包状态数据、车辆数据、气候数据和地理数据；确定耗电量和实际行驶里程；计算换电成本及换电价格；做出换电和充电时机的决策建议；根据接收的多辆电动汽车的发送的数据，并进行统计和计算；对电池包进行SOH管理，判定单个电池包或者某批次电池包的商业使用决策，商业使用决策包括继续使用、阶段性维修或退役。本发明能够对每个电池包运行数据、车辆数据和环境数据进行分析和计算，确定换电成本和价格，并帮助换电经营商做出电池包的战略管理决定。

Description

充换分离模式下电池包换电决策方法、装置与系统
技术领域
本发明涉及电动汽车充电技术领域，尤其涉及一种充换分离模式下电池包换电决策方法、装置与系统。
背景技术
电动新能源汽车能源补充方式基本有三：(1)在车辆停止状态下给车载电池包充电，即充电模式；(2)在车辆行驶过程中，给电池包进行补电，或采用第三方能源给车辆增加续航里程，即增程模式；(3)将车辆开至指定地点，将亏电电池包拆下，换上满电电池包，即换电模式。
在换电模式下的能源补充方式基本有二：(1)在换电机构里设置充电设施和设备，给亏电电池包进行现场充电，即充换一体模式；(2)将亏电电池包从换电站卸载并运至专门的充电场进行充电，并将满电电池包从充电场运至换电站装入换电机，为亏电车辆提供换电服务，即充换分离模式。
关于电池包数据和电池生命预测的研究工作非常多，但大多数研究工作是基于热模型和/或使用人工智能模型来预测单个电池包的充电状态和健康状态，笼统地估计某个单体电池包是否具有作为动力电池继续在车辆上服役的容量和健康标准，而是只是供终端用户参考。
在现有技术中，基于电池包运行数据进行计算，判断某个阶段的电池包使用成本，以便系统运营商计算电池包使用价格的技术方案还没有出现。
同时，现有技术中也没有出现为单体电池包做出短期预测，帮助驾驶员做出换电时机决策的技术方案。
进一步地，现有技术中也没有出现基于多个同批次单体电池包的运行数据的分析，动态预测和确定电池预测电池包的健康状况，指导电池包管理的商业策略。
发明内容
本发明旨在提供一种充换分离模式下电池包换电决策方法、装置与系统，以对每个电池包运行数据进行分析和计算，确定换电成本和价格，并帮助换电经营商做出电池包的战略管理决定。
第一方面，本发明公开了一种充换分离模式下电池包换电决策方法，所述电池包设置于电动汽车内，所述换电决策方法包括：获取当前时段电池包状态数据、车辆数据、气候数据和地理数据；确定耗电量和实际行驶里程；依据所述耗电量、所述实际行驶里程、所述车辆数据、所述气候数据和所述地理数据计算换电成本，依据所述换电成本确定向换电客户收取的换电价格；依据当前时段电池包状态数据、耗电量和预测的继续行驶里程，为电池包做出换电和充电时机的决策建议；将车辆数据、实际行驶里程和预测的行驶里程，当前及预测的路况信息以及电池包状态数据发送至远程电池包管理平台；远程电池包管理平台根据接收的多辆电动汽车的发送的数据，并进行统计和计算，获得统计结果；依据统计结果，对电池包进行SOH管理，判定单个电池包或者某批次电池包的商业使用决策，所述商业使用决策包括继续使用、阶段性维修或退役。
进一步地，上述电池包换电决策方法中，所述当前时段电池包状态数据包括：电压、温度、SOC、SOH，以及，同批次电池包的群包SOH平均值；所述车辆信息包括电机数据、轮胎数据、车辆里程表、行驶速度和驾驶习惯；所述气候信息包括气温、气压、湿度、风向、风力和时段；所述地理信息包括坡度、航向、当前路况和预测路况。
进一步地，上述电池包换电决策方法中，通过如下公式计算换电价格：
P＝aV+bW+cX+dY+eZ
其中
P代表换电价格；
V代表依据耗电量得出的换电价格；
W代表依据行驶里程得出的换电价格；
X代表车辆数据对电池包单位里程耗电量的影响值；
Y代表气候数据对电池包单位里程耗电量的影响值；
Z代表地理数据对电池包单位里程耗电量的影响值；
a代表耗电量价格的能耗加权系数；
b代表行驶里程价格的能耗加权系数；
c代表车辆数据对换电价格影响的加权系数；
d代表气候数据对换电价格影响的加权系数；
e代表地理数据对换电价格影响的加权系数；
并且，a+b+c+d+e＝1。
进一步地，上述电池包换电决策方法中，基于线性回归、监督学习、无监督学习或聚类进行统计分析和计算。
进一步地，上述电池包换电决策方法中，所述对电池包进行SOH管理包括：基于当前时段电池包状态数据中的SOH值，判断是否达到维修临界点；根据电池包的电压数据和温度数据确定维修方法和成本；根据同一批次电池包维修临界点和维修成本，推算处于使用的该批次电池包的维修参数值，并对数据做动态调整，以及，基于当前时段电池包状态数据中的SOH值，判断是否达到退役临界点；根据当前时段电池包状态数据计算电池包残值；基于该批次多个电池包残值推算该批次电池包退役的残值，并对数据做动态调整。
第二方面，本发明还公开了一种充换分离模式下电池包换电决策装置，所述电池包设置于电动汽车内，所述换电决策装置包括：
参数获取模块，用于获取当前时段电池包状态数据、车辆数据、气候数据和地理数据；确定耗电量和实际行驶里程；
换电成本和价格计算模块，用于依据所述耗电量、所述实际行驶里程、所述车辆数据、所述气候数据和所述地理数据计算换电成本，依据所述换电成本确定向换电客户收取的换电价格；
换电时机建议模块，用于依据当前时段电池包状态数据、耗电量和预测的继续行驶里程，为电池包做出换电和充电时机的决策建议；
发送模块，用于将车辆数据、实际行驶里程和预测的行驶里程，当前及预测的路况信息以及电池包状态数据发送至远程电池包管理平台；
统计模块，用于远程电池包管理平台根据接收的多辆电动汽车的发送的数据，并进行统计和计算，获得统计结果；
管理模块，用于依据统计结果，对电池包进行SOH管理，判定单个电池包或者某批次电池包的商业使用决策，所述商业使用决策包括继续使用、阶段性维修或退役。
进一步地，上述电池包换电决策装置中，所述参数获取模块中，所述当前时段电池包状态数据包括：电压、温度、SOC、SOH，以及，同批次电池包的群包SOH平均值；所述车辆信息包括电机数据、轮胎数据、车辆里程表、行驶速度和驾驶习惯；所述气候信息包括气温、气压、湿度、风向、风力和时段；所述地理信息包括坡度、航向、当前路况和预测路况。
进一步地，上述电池包换电决策装置中，所述换电成本和价格计算模块中，通过如下公式计算换电价格：
P＝aV+bW+cX+dY+eZ
其中
P代表换电价格；
V代表依据耗电量得出的换电价格；
W代表依据行驶里程得出的换电价格；
X代表车辆数据对电池包单位里程耗电量的影响值；
Y代表气候数据对电池包单位里程耗电量的影响值；
Z代表地理数据对电池包单位里程耗电量的影响值；
a代表耗电量价格的能耗加权系数；
b代表行驶里程价格的能耗加权系数；
c代表车辆数据对换电价格影响的加权系数；
d代表气候数据对换电价格影响的加权系数；
e代表地理数据对换电价格影响的加权系数；
并且，a+b+c+d+e＝1。
进一步地，上述电池包换电决策装置中，所述统计模块中，基于线性回归、监督学习、无监督学习或聚类进行统计分析和计算。
进一步地，上述电池包换电决策装置中，所述管理模块中，所述对电池包进行SOH管理包括：基于当前时段电池包状态数据中的SOH值，判断是否达到维修临界点；根据电池包的电压数据和温度数据确定维修方法和成本；根据同一批次电池包维修临界点和维修成本，推算处于使用的该批次电池包的维修参数值，并对数据做动态调整；以及，基于当前时段电池包状态数据中的SOH值，判断是否达到退役临界点；根据当前时段电池包状态数据计算电池包残值；基于该批次多个电池包残值推算该批次电池包退役的残值，并对数据做动态调整。
进一步地，上述电池包换电决策装置中，所述参数获取模块、所述换电成本和价格计算模块、所述换电时机建议模块和所述发送模块集成于车载诊断装置OBD，所述OBD与电动汽车的电池包相连接；所述统计模块和所述管理模块位于远程电池包管理平台。
第三方面，本发明还公开了一种充换分离模式下电池包换电决策系统，所述电池包设置于电动汽车内，所述换电决策系统包括：
换电成本及计价装置，与每一电动汽车及电池包电连接，用于获取当前时段电池包状态数据、车辆数据、气候数据和地理数据；确定耗电量和实际行驶里程；依据所述耗电量、所述实际行驶里程、所述车辆数据、所述气候数据和所述地理数据计算换电成本，依据所述换电成本确定向换电客户收取的换电价格；依据当前时段电池包状态数据、耗电量和预测的继续行驶里程，为电池包做出换电和充电时机的决策建议；将车辆数据、实际行驶里程和预测的行驶里程，当前及预测的路况信息以及电池包状态数据发送至远程电池包管理平台；
远程电池包管理平台，与每一电池包换电成本及计价装置信号连接，用于根据接收的多辆电动汽车的发送的数据，并进行统计和计算，获得统计结果；依据统计结果，对电池包进行SOH管理，判定单个电池包或者某批次电池包的商业使用决策，所述商业使用决策包括继续使用、阶段性维修或退役。
本发明中，通过获取当前时段电池包状态数据、车辆数据、气候数据和地理数据，计算换电的成本和价格并提示给换电客户，远程电池包管理平台根据接收的多辆电动汽车的发送的行驶中的车辆数据、实际行驶里程预测的行驶里程，当前及预测的路况信息电池包状态数据等信息进行统计和计算，获得统计结果；依据统计结果，对电池包进行SOH管理，给出单个电池包或者某批次电池包属于继续使用、阶段性维修或退役等决策。
本发明实现了根据多个参数指标推断某个阶段的电池包使用成本的功能，帮助系统运营商计算电池包换电价格，并且，为单体电池包做出短期预测，帮助驾驶员做出换电时机决策。此外，本发明还能够基于多个同批次单体电池包的运行数据的分析，动态预测和确定电池预测电池包的健康状况，指导电池包管理的商业策略。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
图1为本发明充换分离模式下电池包换电决策方法实施例所基于的系统结构示意图；
图2为本发明充换分离模式下电池包换电决策方法实施例的步骤流程图；
图3为本发明充换分离模式下电池包换电决策方法实施例的工作原理图；
图4为本发明充换分离模式下电池包换电决策装置的实施例的结构框图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。
参照图1，图1为本发明充换分离模式下电池包换电决策方法实施例所基于的系统结构示意图。
本实施例电池包换电决策方法涉及到两个方面，第一方面是在单车上运行的、与电池包和电动汽车连接的车载诊断装置依据采集到的数据获得的换电成本、换电价格，以及电池包何时换电和充电的决策建议，这些是在电动汽车本地可以获得的；另一方面，在路面上行驶着很多辆电动汽车，每一辆电动汽车都通过车载诊断装置发送电池包状态数据、与行驶有关的车辆数据、气候数据、地理数据至远程电池包管理平台，远程的电池包管理平台获得多组这样的数据，通过智能学习系统，采用高精密度数据和人工智能技术，包括但不限于机器学习、统计推断等算法，对单个和群体电池包的SOC和SOH数据进行监控、比对和预测，决定电池包是继续服役、进行维修还是退役进入第二生命周期；所述方法、装置和系统也帮助充电站的充电过程管理。
从上述说明可以看出，本发明方法的执行借助两个方面，多个车载诊断装置100和远程电池包管理平台200，每一车载诊断装置与电池包和电动汽车相连接，电池包设置于电动汽车。远程电池包管理平台200包括云平台210、中央运控中心220和电池包银行230。
本实施例充换分离模式下电池包换电决策方法就是基于上述多个车载诊断装置100、云平台210、中央运控中心220和电池包银行230共同完成的。云平台210和中央运控中心220可以看作一体，云平台210对来自于车载诊断装置100的数据进行存储、处理和计算，中央运控中心220做出判断和决策。
参照图2，对本实施例充换分离模式下电池包换电决策方法包括如下步骤：
步骤S210，获取当前时段电池包状态数据、车辆数据、气候数据和地理数据，确定耗电量和实际行驶里程。
在一个实施例中，当前时段电池包状态数据可以包括：电压、温度、SOC(荷电状态)、SOH(电池健康状态)，以及，同批次电池包的群包SOH平均值，当然，在具体实施时，并不限于这些参数，可以增加，也可以减少。
在一个实施例中，车辆信息可以包括电机数据、轮胎数据、车辆里程表、行驶速度和驾驶习惯，但不限于这些参数，可以增加，也可以减少。
在一个实施例中，气候信息可以包括气温、气压、湿度、风向、风力和时段，地理信息包括坡度、航向、当前路况和预测路况，但不限于这些参数，可以增加，也可以减少。
步骤S220，依据耗电量、实际行驶里程、车辆数据、气候数据和地理数据计算换电成本，依据换电成本确定向换电客户收取的换电价格。
在一个实施例中，换电价格可以根据如下公式计算：
P＝aV+bW+cX+dY+eZ。
其中：
P代表换电价格；
V代表依据耗电量得出的换电价格；
W代表依据行驶里程得出的换电价格；
X代表车辆数据对电池包单位里程耗电量的影响值；
Y代表气候数据对电池包单位里程耗电量的影响值；
Z代表地理数据对电池包单位里程耗电量的影响值；
a代表耗电量价格的能耗加权系数；
b代表行驶里程价格的能耗加权系数；
c代表车辆数据对换电价格影响的加权系数；
d代表气候数据对换电价格影响的加权系数；
e代表地理数据对换电价格影响的加权系数；
并且，a+b+c+d+e＝1。
当然，也可以加入其他的参数，例如，空调耗电数据、驾驶习惯数据等。
步骤S230，依据当前时段电池包状态数据、耗电量和预测的继续行驶里程，为电池包做出换电和充电时机的决策建议。电动汽车的驾驶员通过车载显示装置知晓该决策建议后，会根据自己的实际情况和周边的换电站情况，为电动汽车进行换电。
例如，在一个实施例中，通过这个步骤，为单体电池包做出短期(一天内、每小时和更短)预测，帮助驾驶员做出换电决策。这些预测可以使用多种数据源，包括但不限于：行驶路线(平地/坡地等)，驾驶习惯(加速/减速等)，路况信息(计算路况、当前预测的路况)，电池包信息(电压、温度、充电状态、健康状态估计、充电站宏观数据等)，车辆信息(即轮胎压力、电机数据、车辆健康数据等)。
下面的步骤S240、S250和S260皆是远程电池包管理平台的中央运控中心220执行的操作，云平台210负责接收来自车载诊断装置100的数据并进行适当处理，然后发送给中央运控中心220执行如下操作。
步骤S240，将车辆数据、实际行驶里程和预测的行驶里程，当前及预测的路况信息以及电池包状态数据发送至远程电池包管理平台。
步骤S250，远程电池包管理平台根据接收的多辆电动汽车的发送的数据，并进行统计和计算，获得统计结果。
在具体实施时，统计和计算的方法有很多，例如，可以是基于线性回归、监督学习、无监督学习或聚类等。采用本领域技术人员习知的其它方法也可以。本发明对此不做限定。
步骤S260，依据统计结果，对电池包进行SOH管理，判定单个电池包或者某批次电池包的商业使用决策，包括继续使用、阶段性维修或退役。单体电池包或者某批次电池包继续使用、阶段性维修或退役的决策建议会发送给电池包银行230，供其运营考量。
在一个实施例中，对电池包进行SOH管理包括：基于当前时段电池包状态数据中的SOH值，判断是否达到维修临界点；根据电池包的电压数据和温度数据确定维修方法和成本；根据同一批次电池包维修临界点和维修成本，推算处于使用的该批次电池包的维修参数值，并对数据做动态调整。
在一个实施例中，对电池包进行SOH管理还包括：基于当前时段电池包状态数据中的SOH值，判断是否达到退役临界点；根据当前时段电池包状态数据计算电池包残值；基于该批次多个电池包残值推算该批次电池包退役的残值，并对数据做动态调整。
上述过程的工作原理也可以参照图3所示。
本实施例通过获取当前时段电池包状态数据、车辆数据、气候数据和地理数据，计算换电的成本和价格并提示给换电客户，远程电池包管理平台根据接收的多辆电动汽车的发送的行驶中的车辆数据、实际行驶里程预测的行驶里程，当前及预测的路况信息电池包状态数据等信息进行统计和计算，以对电池包进行SOH管理，给出单个电池包或者某批次电池包属于继续使用、阶段性维修或退役等决策。显然，本实施例实现了如下功能：
第一、根据多个参数指标推断某个阶段的电池包使用成本，帮助系统运营商计算电池包换电价格；
第二、为单体电池包做出短期预测，帮助驾驶员做出换电时机决策。
第三、基于多个同批次单体电池包的运行数据的分析，动态预测和确定电池包群的健康状况，指导电池包管理的商业策略。
参照图4，本发明还公开了一种充换分离模式下电池包换电决策装置的实施例，电池包设置于电动汽车内，换电决策装置包括：
参数获取模40，用于获取当前时段电池包状态数据、车辆数据、气候数据和地理数据；确定耗电量和实际行驶里程。
在一个实施例中，当前时段电池包状态数据可以包括：电压、温度、SOC、SOH，以及，同批次电池包的群包SOH平均值，当然，在具体实施时，并不限于这些参数，可以增加，也可以减少。
在一个实施例中，车辆信息可以包括电机数据、轮胎数据、车辆里程表、行驶速度和驾驶习惯，但不限于这些参数，可以增加，也可以减少。
在一个实施例中，气候信息可以包括气温、气压、湿度、风向、风力和时段，地理信息包括坡度、航向、当前路况和预测路况，但不限于这些参数，可以增加，也可以减少。
换电成本和价格计算模块41，用于依据耗电量、实际行驶里程、车辆数据、气候数据和地理数据计算换电成本，依据换电成本确定向换电客户收取的换电价格。
在一个实施例中，换电价格可以根据如下公式计算：
P＝aV+bW+cX+dY+eZ。
其中：
P代表换电价格；
V代表依据耗电量得出的换电价格；
W代表依据行驶里程得出的换电价格；
X代表车辆数据对电池包单位里程耗电量的影响值；
Y代表气候数据对电池包单位里程耗电量的影响值；
Z代表地理数据对电池包单位里程耗电量的影响值；
a代表耗电量价格的能耗加权系数；
b代表行驶里程价格的能耗加权系数；
c代表车辆数据对换电价格影响的加权系数；
d代表气候数据对换电价格影响的加权系数；
e代表地理数据对换电价格影响的加权系数；
并且，a+b+c+d+e＝1。
当然，也可以加入其他的参数，例如，空调耗电数据、驾驶习惯数据等。
换电时机建议模块42，用于依据当前时段电池包状态数据、耗电量和预测的继续行驶里程，为电池包做出换电和充电时机的决策建议。
电动汽车的驾驶员通过车载显示装置知晓该决策建议后，会根据自己的实际情况和周边的换电站情况，为电动汽车进行换电。
例如，在一个实施例中，通过这个步骤，为单体电池包做出短期(一天内、每小时和更短)预测，帮助驾驶员做出换电决策。这些预测可以使用多种数据源，包括但不限于：行驶路线(平地/坡地等)，驾驶习惯(加速/减速等)，路况信息(计算路况、当前预测的路况)，电池包信息(电压、温度、充电状态、健康状态估计、充电站宏观数据等)，车辆信息(即轮胎压力、电机数据、车辆健康数据等)。
发送模块43，用于将车辆数据、实际行驶里程和预测的行驶里程，当前及预测的路况信息以及电池包状态数据发送至远程电池包管理平台。
统计模块44，用于远程电池包管理平台根据接收的多辆电动汽车的发送的数据，并进行统计和计算，获得统计结果。
在具体实施时，统计和计算的方法有很多，例如，可以是基于线性回归、监督学习、无监督学习或聚类等。采用本领域技术人员习知的其方法也可以。本发明对此不做限定。
管理模块45，用于依据统计结果，对电池包进行SOH管理，判定单个电池包或者某批次电池包的商业使用决策，商业使用决策包括继续使用、阶段性维修或退役。
在一个实施例中，对电池包进行SOH管理包括：基于当前时段电池包状态数据中的SOH值，判断是否达到维修临界点；根据电池包的电压数据和温度数据确定维修方法和成本；根据同一批次电池包维修临界点和维修成本，推算处于使用的该批次电池包的维修参数值，并对数据做动态调整。
需要说明的是，温度数据不只是一个温度参数，而是一个温度参数集，通过该参数集可以判断电池包的哪个部位，哪个模块，甚至哪个电芯出现故障，哪里需要维修，并且可以计算出维修成本。电压数据也是如此。
在一个实施例中，对电池包进行SOH管理还包括：基于当前时段电池包状态数据中的SOH值，判断是否达到退役临界点；根据当前时段电池包状态数据计算电池包残值；基于该批次多个电池包残值推算该批次电池包退役的残值，并对数据做动态调整。
需要说明的是，参数获取模块、换电成本和价格计算模块、换电时机建议模块和发送模块集成于车载诊断装置OBD，OBD与电动汽车的电池包相连接；统计模块和管理模块位于远程电池包管理平台。
具体来说，参数获取模块、换电成本和价格计算模块、换电时机建议模块和发送模块集成于车载诊断装置OBD。
在一个实施例中，电池包诊断装置采用OBD，包括硬件和软件，硬件CEMI-C1装在每辆换电模式的车辆上(或电池包里)，该标准化的OBD内置操作软件和算法CEMI-S1，使本实施例的OBD相当于一台车载电脑，该OBD使用OBD接口与车辆(或电池包)连接。一个电池包配置一台CEMI-C1，实现单包识别。
本实施例的CEMI-C1，是一种嵌入式架构设备，其具有如下特点：(a)符合SAE规范的OBD接口，(b)低功耗CPU，(c)RAM存储器，(d)固态存储器，(e)蜂窝通信接口,(f)WiFi,(g)蓝牙。此外，该设备还可以选择采用LoRa/LoRaWan通信技术。
CEMI-C1使用SAE标准OBD连接器(例如SAE J1962/SAE J1939-13或其他未来连接器/协议)连接至车辆(或电池包)。如连接在车辆上，车辆使用SAE标准规定的方法，通过OBD连接器向CEMI-C1供电，车辆启动，CEMI-C1自动启动，车辆停机，CEMI-C1自动关闭，也可装置备用电池，使CEMI-C1有持续电源。如果连接在电池包里，包里有一特殊电池向CEMI-C1供电。
本实施例通过获取当前时段电池包状态数据、车辆数据、气候数据和地理数据，计算换电的成本和价格并提示给换电客户，远程电池包管理平台根据接收的多辆电动汽车的发送的行驶中的车辆数据、实际行驶里程预测的行驶里程，当前及预测的路况信息电池包状态数据等信息进行统计和计算，以对电池包进行SOH管理，给出单个电池包或者某批次电池包属于继续使用、阶段性维修或退役等决策。显然，本实施例实现了如下功能：
第一、根据多个参数指标推断某个阶段的电池包使用成本，帮助系统运营商计算电池包换电价格；
第二、为单体电池包做出短期预测，帮助驾驶员做出换电时机决策。
第三、基于多个同批次单体电池包的运行数据的分析，动态预测和确定电池包群的健康状况，指导电池包管理的商业策略。
第三方面，本发明还提供了一种充换分离模式下电池包换电决策系统的实施例，电池包设置于电动汽车内，换电决策系统包括：
换电成本及计价装置，与每一电动汽车及电池包电连接，用于获取当前时段电池包状态数据、车辆数据、气候数据和地理数据；确定耗电量和实际行驶里程；依据耗电量、实际行驶里程、车辆数据、气候数据和地理数据计算换电成本，依据换电成本确定向换电客户收取的换电价格；依据当前时段电池包状态数据、耗电量和预测的继续行驶里程，为电池包做出换电和充电时机的决策建议。
将车辆数据、实际行驶里程和预测的行驶里程，当前及预测的路况信息以及电池包状态数据发送至远程电池包管理平台；
远程电池包管理平台，与每一电池包换电成本及计价装置信号连接，用于根据接收的多辆电动汽车的发送的数据，并进行统计和计算，获得统计结果；依据统计结果，对电池包进行SOH管理，判定单个电池包或者某批次电池包的商业使用决策，商业使用决策包括继续使用、阶段性维修或退役。
由于上面对换电成本及计价装置、远程电池包管理平台涉及到的技术内容都做了详细的说明，本发明在此不再赘述。相关之处参照前述说明即可。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种充换分离模式下电池包换电决策方法，其特征在于，所述电池包设置于电动汽车内和周转环节，所述换电决策方法包括：
获取当前时段电池包状态数据、车辆数据、气候数据和地理数据；确定耗电量和实际行驶里程；
依据所述耗电量、所述实际行驶里程、所述车辆数据、所述气候数据和所述地理数据计算换电成本，依据所述换电成本确定向换电客户收取的换电价格；
依据当前时段电池包状态数据、耗电量和预测的继续行驶里程，为电池包做出换电和充电时机的决策建议；
将车辆数据、实际行驶里程和预测的行驶里程，当前及预测的路况信息以及电池包状态数据发送至远程电池包管理平台；
远程电池包管理平台根据接收的多辆电动汽车的发送的数据，并进行统计和计算，获得统计结果；
依据统计结果，对电池包进行SOH管理，判定单个电池包或者某批次电池包的商业使用决策，所述商业使用决策包括继续使用、阶段性维修或退役。
2.根据权利要求1所述的电池包换电决策方法，其特征在于，
所述当前时段电池包状态数据包括：电压、温度、SOC、SOH，以及，同批次电池包的群包SOH平均值；
所述车辆信息包括电机数据、轮胎数据、车辆里程表、行驶速度和驾驶习惯；
所述气候信息包括气温、气压、湿度、风向、风力和时段；
所述地理信息包括坡度、航向、当前路况和预测路况。
3.根据权利要求4所述的电池包换电决策方法，通过如下公式计算换电价格：
P＝aV+bW+cX+dY+eZ
其中
P代表换电价格；
V代表依据耗电量得出的换电价格；
W代表依据行驶里程得出的换电价格；
X代表车辆数据对电池包单位里程耗电量的影响值；
Y代表气候数据对电池包单位里程耗电量的影响值；
Z代表地理数据对电池包单位里程耗电量的影响值；
a代表耗电量价格的能耗加权系数；
b代表行驶里程价格的能耗加权系数；
c代表车辆数据对换电价格影响的加权系数；
d代表气候数据对换电价格影响的加权系数；
e代表地理数据对换电价格影响的加权系数；
并且，a+b+c+d+e＝1。
4.根据权利要求3所述的电池包换电决策方法，其特征在于，所述对电池包进行SOH管理包括：
基于当前时段电池包状态数据中的SOH值，判断是否达到维修临界点；根据电池包的电压数据和温度数据确定维修方法和成本；
根据同一批次电池包维修临界点和维修成本，推算处于使用的该批次电池包的维修参数值，并对数据做动态调整；以及
基于当前时段电池包状态数据中的SOH值，判断是否达到退役临界点；根据当前时段电池包状态数据计算电池包残值；基于该批次多个电池包残值推算该批次电池包退役的残值，并对数据做动态调整。
5.一种充换分离模式下电池包换电决策装置，其特征在于，所述电池包设置于电动汽车内，所述换电决策装置包括：
参数获取模块，用于获取当前时段电池包状态数据、车辆数据、气候数据和地理数据；确定耗电量和实际行驶里程；
换电成本和价格计算模块，用于依据所述耗电量、所述实际行驶里程、所述车辆数据、所述气候数据和所述地理数据计算换电成本，依据所述换电成本确定向换电客户收取的换电价格；
换电时机建议模块，用于依据当前时段电池包状态数据、耗电量和预测的继续行驶里程，为电池包做出换电和充电时机的决策建议；
发送模块，用于将车辆数据、实际行驶里程和预测的行驶里程，当前及预测的路况信息以及电池包状态数据发送至远程电池包管理平台；
统计模块，用于远程电池包管理平台根据接收的多辆电动汽车的发送的数据，并进行统计和计算，获得统计结果；
管理模块，用于依据统计结果，对电池包进行SOH管理，判定单个电池包或者某批次电池包的商业使用决策，所述商业使用决策包括继续使用、阶段性维修或退役。
6.根据权利要求5所述的电池包换电决策装置，其特征在于，
所述参数获取模块中，所述当前时段电池包状态数据包括：电压、温度、SOC、SOH，以及，同批次电池包的群包SOH平均值；
所述车辆信息包括电机数据、轮胎数据、车辆里程表、行驶速度和驾驶习惯；
所述气候信息包括气温、气压、湿度、风向、风力和时段；
所述地理信息包括坡度、航向、当前路况和预测路况。
7.根据权利要求6所述的电池包换电决策装置，其特征在于，换电成本和价格计算模块中，通过如下公式计算换电价格：
P＝aV+bW+cX+dY+eZ
其中
P代表换电价格；
V代表依据耗电量得出的换电价格；
W代表依据行驶里程得出的换电价格；
X代表车辆数据对电池包单位里程耗电量的影响值；
Y代表气候数据对电池包单位里程耗电量的影响值；
Z代表地理数据对电池包单位里程耗电量的影响值；
a代表耗电量价格的能耗加权系数；
b代表行驶里程价格的能耗加权系数；
c代表车辆数据对换电价格影响的加权系数；
d代表气候数据对换电价格影响的加权系数；
e代表地理数据对换电价格影响的加权系数；
并且，a+b+c+d+e＝1。
8.根据权利要求7所述的电池包换电决策装置，其特征在于，所述管理模块中，所述对电池包进行SOH管理包括：
基于当前时段电池包状态数据中的SOH值，判断是否达到维修临界点；根据电池包的电压数据和温度数据确定维修方法和成本；
根据同一批次电池包维修临界点和维修成本，推算处于使用的该批次电池包的维修参数值，并对数据做动态调整；以及
基于当前时段电池包状态数据中的SOH值，判断是否达到退役临界点；根据当前时段电池包状态数据计算电池包残值；基于该批次多个电池包残值推算该批次电池包退役的残值，并对数据做动态调整。
9.根据权利要求8所述的电池包换电决策装置，其特征在于，
所述参数获取模块、所述换电成本和价格计算模块、所述换电时机建议模块和所述发送模块集成于车载诊断装置OBD，所述OBD与电动汽车的电池包相连接；
所述统计模块和所述管理模块位于远程电池包管理平台。
10.一种充换分离模式下电池包换电决策系统，其特征在于，所述电池包设置于电动汽车内，所述换电决策系统包括：
换电成本及计价装置，与每一电动汽车及电池包电连接，用于获取当前时段电池包状态数据、车辆数据、气候数据和地理数据；确定耗电量和实际行驶里程；依据所述耗电量、所述实际行驶里程、所述车辆数据、所述气候数据和所述地理数据计算换电成本，依据所述换电成本确定向换电客户收取的换电价格；依据当前时段电池包状态数据、耗电量和预测的继续行驶里程，为电池包做出换电和充电时机的决策建议；
将车辆数据、实际行驶里程和预测的行驶里程，当前及预测的路况信息以及电池包状态数据发送至远程电池包管理平台；
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