CN111832798A - 用于预测电动车的至少一个充电站的可用性的方法 - Google Patents

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D.N.基克辛斯基
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Abstract

本发明涉及一种用于预测电动车(1、2、26、28、30)的至少一个充电站(16a‑c)的可用性的方法，其中，为多个电动车(1、2、26、28、30)分别确定具体充电需求，其中，每个电动车(1、2、26、28、30)根据具体充电需求发出关于至少一个充电站(16a‑c)的可用性的询问(20a‑e)，和其中，根据电动车(1、2、26、28、30)的询问(20a‑e)为至少一个充电站(16a‑c)评估对充电过程的实际需求，并由此确定至少一个充电站(16a‑c)在将来的时间点的可用性的第一概率。本发明涉及一种用于辅助预订电动车(1、2、26、28、30)的充电站的方法。

Description

用于预测电动车的至少一个充电站的可用性的方法
技术领域
本发明涉及一种用于预测电动车(或称为电动交通工具)的至少一个充电站的可用性的方法，其中，针对至少一个充电站评估充电过程的实际需求，以及由此确定至少一个充电站在未来时间点的可用性的第一概率。本发明还涉及一种用于辅助预订电动车的充电站的方法。
背景技术
目前，电动车的行驶距离比带有内燃机的汽车短。后者的行驶里程通常在较高的三位数的公里范围内，而电动车的行驶里程通常在几百公里的范围内。电动车更难用于长途旅行的原因是，在充电站充电电能所需的时间明显长于汽油或柴油的加注时间。出于该原因，对于电动车的使用者而言，能够尽可能可靠地计划充电过程尤为重要。
在这种情况下，充电站的约束性的预订允许在某个时间窗口内对其进行基本完全安全的充电。但是，由于不可预见的事件，例如由于交通拥堵可能会发生在预定时间无法到达预订的充电站的情况。在电动车的整个车辆队伍的层面上，(最终不用于最初预定的充电过程的)充电站的预订导致要求提供比充电过程实际需求的充电站数量更多的充电站。如果预订需要付费，则还可能产生中断或取消费用，以及必要的话，如果必须在另一个充电站进行新的付费预订，则需要支付额外的预订费。特别是如果在期望的预定时间段内由于充电桩的供不应求而完全没有必要预定，则这对于电动车的驾驶员而言并不理想。另一方面，当合适的充电站的所有充电桩都被完全占用时，取消预定对于电动车的驾驶员是不利的。
目前，一些充电桩可以通过基于网络服务来提供其当前状态。因此其他交通参与者可以通过该服务确定充电站当前是否可用。如果将预订系统集成到服务中，则还可以传达在具体时间点充电站是否已经存在固定预订。但是，这样的信息仅涉及关于正发生的和已经发生的约束性的预定的充电过程的当前实际状态，但是没有考虑到在充电过程所需的空间区域内在期望的时间点上的实际需求情况。
发明内容
因此，本发明的目的是，提出一种用于电动车的充电站的方法，该方法允许在将来的时间点对充电站的可用性进行尽可能准确的预测。本发明的目的还在于提出一种用于辅助预订电动车的充电站的方法，该方法尽可能可靠地识别所需的充电过程，从而减少充电站的收费的预订。
根据本发明，首先提到的目的通过一种用于预测电动车的至少一个充电站的可用性的方法实现，其中，针对多个电动车分别确定具体充电需求，并且每个电动车根据具体充电需求发出关于至少一个充电站的可用性的询问，并且其中根据电动车的询问为至少一个充电站评估对于充电过程的实际需求，并且由此确定至少一个充电站在将来的时间点的可用性的第一概率。
电动车的充电站的可用性在此尤其应理解为，可以在具体时间段内在相关的充电站处进行继续的充电过程，并且因此并不是充电站的所有单独的充电桩的全部充电接口或充电电缆已被占用，或者对于仍空闲的充电接口已经存在约束性的预订和因此存在预约，使得在那无法继续保证进一步的充电因此为仍然免费的充电接口进行了预订，因此无法保证在那里进行继续的充电过程。从这个意义上说，具体充电需求可以特别地限制在具体时间段或具体时间范围，并且在空间上限制在一个或几个充电站。因此，具体充电需求这样确定，尤其优选地借助电动车的充电水平和由此得出的活动范围以及其它信息、根据上述考虑足够窄地限定开始时间以及可能的充电时长和空间区域，在该空间区域中将进行下次充电过程。
在这种情况下，询问优选地由电动车的相应通信系统发出，该通信系统连接到用于确定具体充电需求的计算机单元。这种计算机单元尤其可以实现对充电水平和类似功能的管理和监控，并且可以例如集成在综合的行程管理系统中，在该综合的行程管理系统中优选还集成有电动车的导航系统。所述询问可以向充电站和/或充电站的中央控制或分配系统发出。在第一种情况下，充电站可以借助先前存储在充电站的计算机单元中的关于其他充电桩的询问和充电过程的统计数据来评估实际需求。
然而，优选地基于询问确定充电站的中央控制或分配系统中的实际需求。中央控制或分配系统的概念在此并不一定要建议使用集中式计算机结构，而重点应当是集中记录所述询问和可能的有关多个在空间上分开的充电站的其他信息。在这方面，中央控制或分配系统尤其也可以经由云网络来实现。
所述询问尤其被实现为信息交换的非约束性过程，而无需任何固定的预订或预约。此时为多个电动车确定具体充电需求。例如，这可以借助当前的充电水平和由此得出的最大活动范围(或活动半径)以及借助电动车的计划或评估的行驶路线的信息来确定。例如，如果例如通过输入电动车导航系统的目的地(以及合理的假设：该目的地也实际被操控)以足够高的概率已知给定电动车的行驶路线，则可以借助该信息将沿着由导航推荐的或者其他可能确定的行驶路线、在最大活动范围内存在的充电站确定为具体需求的对象。进一步的附加信息或合理的或统计上合理的假设(例如假设直到低于确定的充电水平才进行充电过程，由于技术原因希望将电池完全耗尽)允许可能更进一步限定所考虑的充电站。
如果已经处理了有关路线的所有可用信息以及任何其他假设，则存在具体充电需求，该具体充电需求表示在具体时间点(不确定性尤其不到一小时)在少许几个充电站之一中期望的或争取达到的充电过程。根据相应的询问和为其至少模糊分配的充电站此时可以评估，有关的各个充电站处对于期望的充电时间的实际需求状况是怎样的，并且指示充电站的完全利用的概率或可用性的概率。该概率则可以用于根据其具体充电需求来计划单个电动车的充电过程。
一方面，在此有利地充分利用这种情况：借助多个询问做出预测。以这种方式，对各个充电站产生一种“群询问”，其用于评估实际需求。另一方面，群询问和实际需求之间的联系是基于具体充电需求而得出的，其分别基于所述询问：在询问中不必然存在预定过程—尽管已经实际进行的预定也可以作为附加的询问被补充用于实际询问的预测—但是，对询问的需求要足够具体，以使其与实际充电过程相关联，该充电过程在不久的将来很可能在询问中提及的位置和时间参数的情况下以较大概率地进行。因此，以这种方式可以避免由于预订过程而导致的超额预订(该预订过程仅仅是由于对某个区域的将来时间点上的充电站的可用性的不准确预测而导致的)，为了可靠地提供一个充电站，而最终不能实际执行充电过程，或者由于不可预测的事件(例如交通拥堵等)而无法使用充电站。因此，可以有利地减少电动车的具体车队规模所需的充电站的数量，因为对于这种超额预订必须保留少量的充电站。
特别地，对询问的规模做出额外的评估，所述评估考虑到的事实是，可能不是所有具有充电需求的电动车都发出了询问(例如，因为相应的车辆款型未联入实施所述方法的系统中)，并且因此实际需求相应地高于具体充电站在具体时间点接收到的所有询问(如果可以通过其他充电站来处理充电需求，则必要时分别在车辆方面以相应概率来权衡)。
优选地，为电动车确定或评估行驶路线和/或确定充电水平并因而确定最大活动范围的至少一个近似值，其中具体充电需求根据所确定或评估的行驶路线和/或借助充电水平确定。“确定”在这种情况下并且通常尤其应理解为，以确定性方式从当前信息得出要确定的数值即当前情况下的行驶路线，并因此从这些信息中得出尤其是仅导致概率性说明的不确定性。相应地，“评估”尤其应理解为，由当前信息仅以一定的不确定性确定待评估的数值，即使信息本身没有不确定性。在这种情况下，可以利用相应的概率值来特别说明要评估的数值。
合理地在此根据在导航系统中输入的目的地来确定行驶路线，或者确定电动车的当前位置，并且根据所确定的当前位置和尤其是在当前位置周围的交通线路评估电动车的路线。在导航系统中输入目的地可以解释为路线的特别可靠的指示，尤其是与由导航系统建议的路线有关的指示。然而，即使没有这种输入可用，也可以根据车辆的当前位置并且必要时根据其他信息来评估推测的路线。
在这种情况下，驾驶员在电子记事日历和/或社交网络中、特别是在社交网络的相应事件和/或日程功能中已经记录的数据优选用于评估电动车驾驶员的行驶路线。如果此类数据指示某个时间在某个位置的某个时间的日程或事件，则可以将其用作行驶路线的指标，其中必要时这样考虑不确定性因素，一方面，该日程是否实际上被实施，并且实际上选择了哪条行驶路线到达与日程或事件相对应的位置，这是因为—与导航系统的情况不同—没有具体行驶路线建议与假定的日程或事件相关联。优选地，可以从统计模型获得相应的不确定性或概率因子，该统计模型分析大量驾驶员的行为和/或根据关于所讨论的电动车的具体驾驶员的个体统计。
被证实有利的是，为具体充电需求确定在确定的时间点并且尤其在确定的最小时长内、在空间上限定的区域中(该区域优选包含多个充电站)实施或必须实施充电过程的概率值。尤其在基于技术原因始终将电池用到最大可能放电的前提下，可以评估出实际上要进行充电过程的概率值。可以根据以下情形来评估必须执行充电过程的概率值：由于电池完全放电将不再可能继续行驶。这种为具体充电需求确定的概率值(特别是可以直接关联到具体充电站的概率值)优选通过询问发出，使得在评估对充电站的实际需求时作为概率性的值被包含。
适当地，在多个电动车各自的询问之后检测电动车各自的充电过程(也就是尤其关于各个充电站以及充电时间点的信息)和充电时长，其中根据检测到的电动车的充电过程和根据相应的询问开发第一统计模型，并且第一统计模型用于根据询问评估实际需求。该第一统计模型尤其使得可以在各个电动车的层面上检查具体充电需求的确定质量。另外，第一统计模型允许电动车(其包含在该方法中)的询问内推到全部的电动车的充电需求，也就是那些没有被方法涵盖的并且也没有生成询问、但是仍产生对单独充电站的实际需求的电动车。
为此，在代表具体充电需求的每个询问及其与检测到的充电过程的相应关联方面，第二电动车的单独驾驶员层面上的个性化模式和/或给定结构系列的层面上的个体模型的模式和/或制造商车系层面上的制造商专用的模式包含在第一统计模型中。单独驾驶员层面上的个性化模式可以分别包含单个驾驶员的偏好，例如，在确定实际需求时可以将该偏好考虑在内，例如，可以确定驾驶员是否明显更频繁地访问了其中或附近具有餐馆等的充电站。在这种情况下，虽然具体充电需求没有改变，但是对满足单个用户的偏好的相应充电站的实际需求可能性更大。
例如，具体模型的模式可能存在于郊区的家庭居住区附近的旅行车的充电过程的统计累积中。制造商层面的模式可以例如在制造商和充电站的具体运营商之间的合作中给出，这导致有关制造商的用户在充电时便利的充电条件和/或价格，这使得相应使用的可能性更大。即使在模型专用的或制造商专用的模式中，仅需求的概率改变，但是具体充电需求不改变。
在另一有利的实施方式中，根据针对至少一个充电站的多个约束性的预订来生成第二统计模型，该第二统计模型用于根据询问来评估实际需求。特别地，这与充电过程的总数结合进行，该充电过程与预订的充电过程同时进行，使得预订的数量和/或累积通过第二统计模型对于实际期待的对充电站的需求有说服力，并且因此得出该充电站的可用性，该充电站的可用性对于本方法可用。
根据本发明，第二个目的通过一种用于辅助预订电动车的充电站的方法来实现，其中确定电动车的具体充电需求，其中根据所确定的具体充电需求发出至少一个充电站的可用性方面的询问，其中，根据上述方法评估至少一个充电站的可用性的概率，并且将该可用性的概率作为询问的答复输出，并且其中，当充电站的可用性的概率低于极限值时，通过电动车的通信设备建议或直接实施与具体充电需求相应的约束性的用于确认的预定。用于预测至少一个充电站的可用性的方法及其扩展设计的优点再次可以合理地转用到用于辅助式预定充电站的方法。
特别地，极限值可以取决于具体充电需求，从而例如电动车的当前充电水平越低，则该极限值选择得越高，因为找到替代充电站的活动范围较小。
本发明还描述了一种用于电动车的充电站的引导系统的中央控制单元，该中央控制单元设置为：当电动车由于所确定的具体充电需求分别提出多个询问时，根据接收到的对电动车的充电站的多个询问来评估在将来的时间点所询问的充电站的实际可用性的概率。根据本发明的中央控制单元具有根据本发明的方法的优点，该方法用于预测至少一个充电站的可用性。对于后者及其扩展设计所说明的优点在此可以类似地转用到中央控制单元上。
附图说明
下面参照附图更详细地解释本发明的示例性实施例。在附图中示意性地显示：
图1在地图上示出了在相应的充电站具有具体充电需求的多个电动车，以及
图2在地图上示出图1中的情况，其中充电过程的需求增加了。
具体实施方式
在所有附图中，对应的部件和尺寸均具有相同的附图标记。
在图1中在地图上示意性地示出了第一电动车1和第二电动车2。第一车辆1位于第一路段4上，第二电动车2位于路段6上。第一车辆1配有第一电动车1的相关电池的第一充电水平8，第二电动车2相应地配有相关电池的第二充电水平10。第一电动车1的第一活动范围12由第一充电状态8和直接与路段4邻接的道路线产生，第一活动范围12在图1中通过点划线示出。在此应当考虑的是，在实际行驶情况下的第一活动范围12可能不是(如在图1中简化示出)由细细的线限定，而是通过一个边界范围(例如，由于速度相关的摩擦力以及相应较高的在速度较高时不可回收的电消耗)限定，但是该边界范围相较于在最大充电水平时的总活动范围而言在其自身尺寸方面是可以忽略的。
对于借助图1所示的例子，第一电动车1和第二电动车2都具有共同的目的地14，然而，两个电动车1、2在当前充电状态8或10下若没有充电过程都不能到达该目的地。这意味着，第一电动车1和第二电动车2均必须在它们各自到达目的地14的行程中在三个充电站16a-c中的一个充电站处实施充电过程。为了确保期望的各个充电站16a-c在期望的充电过程的时间点上未被占用，可以预先在期望的时间段内进行相应的预订或预约。如果只是“为了安全”基于不明确的可用性进行这种预订，最终却不需要这种预订，则其他车辆不能进行充电过程，这会导致必须维持多于实际需要的充电站。这种预订通常也要收费。在下文中将说明一种方法，该方法使得能够预先预测充电站16a-c的可用性，从而第一电动车1的驾驶员和第二车辆2的驾驶员仅在当期望的充电时间段内预期能够充分利用充电站16a-c的情况下才需要实施确定的和可能付费的对于驾驶员相应期望的充电站16a-c的预定，并且因此可以以足够高的安全性保证自由的可用性而无需预先的预定。
第一电动车1在第一行驶方向18上在路段4上行驶。在此假定，第一电动车1的导航系统是关闭的，或者目的地14没有被输入到该导航系统中，而是第一辆电动车的驾驶员在驾驶时没有任何导航辅助。然而，即使在不知道目的地14的情况下，也可以根据第一行驶方向18、第一充电状态以及因此第一活动范围12以及根据与路段4相邻的道路的交通线路别出：第一电动车必须在两个充电站16a、c之一处执行充电过程。根据第一电动车1的平均行驶速度和分别到充电站16a或16c的距离以及在到达相应的充电站16a、c的交通线路中可能的速度限制等可以确定一时间点，在该时间点第一电动车1将推测到达用于充电过程的两个充电站16a，c中的一个。因此在此确定了具体充电需求，该具体充电需求在空间上限于两个充电站16a、c，并且不包括充电站16b，并且在时间上限于各个推测的到达时间(可能具有一定的误差)。因此，第一电动车1可以向引导系统的中央控制单元22发送询问20a，该引导系统控制充电站16a-c的分配和预订。
目的地14存储在第二电动车2的导航系统中。通过第二充电水平10，可以在第二电动车中将对应的第二活动范围24与目的地14进行比较。结果是，由于较高的第二充电水平10，第二电动车可以到达所有3个充电站16a-c，但是如果不进行充电过程就推测无法到达目的地14。由于知道第二电动车2的导航系统中的目的地14，充电站16c可以作为偏远的而被放弃。因此，仅充电站16a和充电站16b是相关的。以类似于第一电动车1的方式，可以确定第二电动车2分别到相应的充电站16a，b的距离，并且由此根据平均行驶速度确定到达相关的充电站16a，b的相应的时间点。因此也可以确定第二电动车2的具体充电需求，即在空间上限于充电站16a和16b而不用充电站16c，并且在时间上限制为预先计算的各个到达时间。在相关的充电站16a或16b处，根据该具体充电需求，第二电动车现在向中央控制单元发送关于充电站16a和16b在期望的时间点的可用性的询问20b。
另外，第一电动车1的询问20a还可以被附有这样的信息，即在不知道目的地14的情况下评估确定的具体充电需求(该具体充电需求基于询问20a)，因此在通过中央控制单元22预测对充电站16a-c的实际需求时，第一电动车1在充电站16a和充电站16c中的充电过程评估为具有相似的可能性。然而，如果关于目的地14的信息被充分证实(例如在第一电动车1的控制系统确定了具体充电需求并访问驾驶员的第一电动车1的电子日历，并且其相应地记录了在第一目的地14的日程)，也可以在不知道目的地14的情况下通过导航系统改变这种评估。在后一种情况下，可以相应地增加第一电动车1在充电站16a处进行充电过程的概率，而在充电站16c处充电的概率减小。但是，如果没有这样的信息，则借助当前的第一行驶方向18、当前正在行驶的路段4的周围的交通线路以及根据第一充电状态8和由此得出的第一活动范围12进行具体充电过程的优先级的评估。
因此，中央控制单元22具有第一电动车1关于充电站16a和16c的询问20c(在具有相同概率的情况下)以及第二电动车的关于充电站16a和16b的询问20b。结果，通过询问20a，20b预测对充电站16a的潜在增加的实际需求。由于两个电动车1、2到该充电站16a的距离相似，所以假定的充电时间段(因此，如在相应的询问20a或20b中已经传输到中央控制单元22的时间段)重叠，则中央控制单元22向第二电动车2发送访问充电站16b的建议。相应地向第一电动车发出建议：为谨慎起见约束性地预订第一充电站16a(如果它实际上在期望的路线上)，因为第二电动车2也有对该充电站16a的询问。为此，除了访问充电站16b的建议之外，还可以发送关于约束性的(并且必要时收费的)预订的相应建议。然而，可以预期的是，在当前情况下，第二电动车2的驾驶员将在没有约束力的预约的情况下使用充电站16b，从而至少不会被该驾驶员超额预定。
在图2中示意地示出与图1中相同的情况。然而，在当前情况下，道路上还有另外三个电动车26、28、30，其各自的内部系统也已经确定了具体充电需求。相应地，询问20c-e被发送到中央控制单元22。对于另外三个电动车26、28、30(虚线)，假设相应的活动范围32基本相同，第一和第二电动车1、2的活动范围如图1所示。现在，两个充电站16a，16b具有显着增加的实际充电过程的概率。电动车28由于其行进方向34可能不满足该需求，而是期望在另一个充电站(未示出)对其进行充电，但是电动车26和30具有指向充电站16a和16b的具体充电需求。在当前情况下，建议电动车26和30的驾驶员在即将到来的充电时间段中针对充电站16a或16b约束性的用于确认的预订，而建议第一或第二电动车1、2的驾驶员在随后的充电时间段中对充电站16a或16b约束性的用于确认的预定。
尽管已经通过优选的示例性实施方式详细地说明和描述了本发明，但是本发明不限于该示例性实施方式。在不脱离本发明的范围的情况下，本领域技术人员可以从中得出其他变型。
附图标记清单
1 第一辆电动车
2 第二电动车
4 路段
6 路段
8 第一充电水平
10 第二充电水平
12 第一活动范围
14 目的地
16A-C 充电站
18 第一行驶方向
20 询问
22 中央控制单元
24 第二活动范围
26(其他的)电动车
28(其他的)电动车
30(其他的)电动车
32 活动范围
34 行驶方向

Claims (10)

1.一种用于预测电动车(1、2、26、28、30)的至少一个充电站(16a-c)的可用性的方法，
其中，分别确定多个电动车(1、2、26、28、30)的具体充电需求，
其中，每个电动车(1、2、26、28、30)根据具体充电需求发出关于至少一个充电站(16a-c)的可用性的询问(20a-e)，和
其中，根据电动车(1、2、26、28、30)的询问(20a-e)为至少一个充电站(16a-c)评估对充电过程的实际需求，并由此确定至少一个充电站(16a-c)在将来的时间点的可用性的第一概率。
2.根据权利要求1所述的方法，
其中，为每个电动车(1、2、26、28、30)确定或评估行驶路线，和/或确定充电水平(8、10)，并且
其中，根据所述行驶路线和/或充电水平(8、10)确定具体充电需求。
3.根据权利要求2所述的方法，
其中，根据在导航系统中输入的目的地(14)确定行驶路线，或者
其中，确定电动车(1、2、26、28、30)的当前位置，并且根据所确定的当前位置来评估电动车(1、2、26、28、30)的行驶路线。
4.根据权利要求2或3所述的方法，
电动车(1、2、26、28、30)的驾驶员在电子记事日历和/或社交网络中已经记录的数据用于评估所述行驶路线。
5.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，
其中，为具体充电需求确定或评估在确定的时间点、在空间上限定的区域中实施或必须实施充电过程的概率值。
6.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，
其中，在多个电动车(1、2、26、28、30)各自的询问(20a-e)之后检测多个电动车(1、2、26、28、30)各自的充电过程，其中根据检测到的电动车的充电过程(1、2、26、28、30)和根据相应的询问(20a-e)开发第一统计模型，并且
其中，所述第一统计模型用于根据询问(20a-e)评估实际需求。
7.根据权利要求6所述的方法，
其中，在代表具体充电需求的每个询问(20a-e)及其与检测到的充电过程的相应关联方面，
-第二电动车(1、2、26、28、30)的单独驾驶员层面上的个性化模式和/或
-给定结构系列的层面上的具体模型的模式和/或
-制造商的车系层面上的制造商专用的模式
包含在第一统计模型中。
8.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，
其中，根据对于至少一个充电站(16a-c)的多个约束性的预订生成第二统计模型，并且
其中，第二统计模型用于根据询问(20a-e)评估实际需求。
9.一种用于辅助预订电动车(1、2、26、28、30)的充电站的方法，
其中确定电动车(1、2、26、28、30)的具体充电需求，其中根据所确定的具体充电需求发出至少一个在充电站(16a-c)的可用性方面的询问(20a-e)，
其中，根据前述权利要求中的任一项所述的方法，评估至少一个充电站(16a-c)的可用性的概率，并且将所述至少一个充电站(16a-c)的可用性的概率作为询问(20a-e)的答复输出，并且
其中，当充电站(16a-c)的可用性的概率低于极限值时，通过电动车(1、2、26、28、30)的通信设备建议或直接实施与具体充电需求相应的约束性的用于确认的预订。
10.一种用于电动车(1、2、26、28、30)的充电站(16a-c)的引导系统的中央控制单元(22)，所述中央控制单元设置为：当电动车(1、2、26、28、30)分别根据确定的具体充电需求提出多个询问(20a-e)时，根据接收到的关于至少一个充电站(16a-c)的可用性的多个询问(20a-e)来评估在将来的时间点所询问的充电站(16a-c)的实际可用性的概率。
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