CN112232679A - 基于边缘计算的电动车与充电设备动态智能匹配方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了基于边缘计算的电动车与充电设备动态智能匹配方法，包括如下步骤：根据城市规划数据库，确定智慧充电区域，根据智慧充电区域的充电站信息以及对应的外围区域的影响信息，将智慧充电区域划分为多个子区间；基于每个子区间的边缘计算单元，匹配对应子区间内的所有充电站及设定数量的电动车之间的实时响应需求，并获取匹配过程中的数据信息；根据数据信息判断匹配的实时相应需求是否与预设需求相一致，根据结果进行不同方式的电动车与充电站的匹配。用以利用边缘计算技术，实现对车辆调度的本地化处理及快速响应，在优化本地调度能力的基础上，设置二级以上的联动机制，提供车辆在更大范围内调度的策略优化。

Description

基于边缘计算的电动车与充电设备动态智能匹配方法
技术领域
本发明涉及智慧充电技术领域，特别涉及一种基于边缘计算的电动车与充电设备动态智能匹配方法。
背景技术
随着泛在电力物联网的普及，对车辆与充电设施的智能化管理逐步得到实现。而云计算、人工智能及5G技术的逐步成熟，推动了自动驾驶、虚拟现实等先进技术的应用。这些技术均依赖于对大数据的实时、有效的处理。然而，随着数据量的快速增长及消耗、对于现有通信及电力设备造成了极大负担，从而使得云计算产生了时间延迟、能耗增加和成本高昂等系列问题。边缘计算通过将数据处理本地化及靠近终端，减少数据传输距离，能较好地解决上述问题，从而成为云计算的有益补充。
在智慧充电领域，对于边缘计算的应用涉及到智能配电、电能管理、车辆调度、充电桩优化等方面，其中实现车辆与充电设备的智能匹配成为重要内容。现有技术中，申请号CN201910802695.8的专利公开了一种基于强化学习的充电站选择方法，全局充电控制器做出最佳充电决策，将决策信息通过路侧单元传递给电动汽车，电动汽车根据自身情况选择确认充电计划，并将确认信息通过路侧单元传递给充电站，完成预约。该技术中设置充电站和路侧单元上的边缘计算单元MEC主要作为数据采集和信息接收装置，电动车和充电站的智能匹配由全局控制器进行决策，且该匹配决策依赖于用户的确认及预约流程，处理效率低，不利于对电动车辆及充电设备进行快速响应和实时调度；
申请号CN201910893964.6的专利公开了一种基于SDN增强网络的电动汽车充电智能调度方法，提出基于深层强化学习(DRL)的解决方案来确定用于低电池EVS的最优充电调度策略，以整体减少包括时间和收费费用在内的总开销。该技术依赖于深层强化学习在一定程度上实现了全局调度的优化策略，但其仍在现有充电站及充电桩存在分布和使用效率不平衡的情况，无法充分满足对车辆调度的快速响应需求。
因此，本发明提出了一种基于边缘计算的电动车与充电设备动态智能匹配方法。
发明内容
本发明提供一种基于边缘计算的电动车与充电设备动态智能匹配方法，用以利用边缘计算技术，实现对车辆调度的本地化处理及快速响应，在优化本地调度能力的基础上，设置二级以上的联动机制，提供车辆在更大范围内调度的策略优化，以及有效提升故障应对能力，确保安全性和可靠性。
本发明提出基于边缘计算的电动车与充电设备动态智能匹配方法，包括如下步骤：
步骤S1：根据城市规划数据库，确定智慧充电区域，根据所述智慧充电区域的充电站信息以及对应的外围区域的影响信息，将所述智慧充电区域划分为多个子区间；
步骤S2：基于每个所述子区间的边缘计算单元，匹配对应所述子区间内的所有充电站及设定数量的电动车之间的实时响应需求，并获取匹配过程中的数据信息；
步骤S3：根据所述数据信息判断匹配的实时相应需求是否与预设需求相一致，若一致，按照正常匹配规则，向所述电动车自动匹配对应的充电站；
否则，对应的所述边缘计算单元发出信号至所述子区间的综合计算单元，由综合计算单元调度周边若干个边缘计算单元进行评估，向所述电动车自动匹配与最优的充电站匹配信号相关的充电站。
在一种可能实现的方式中，所述智慧充电区域为闭合区间；
所述充电站信息包括：所述智慧充电区域中的充电站数量、充电站的充电容量、充电站的分布情况；
所述影响信息包括：对应的外围区域的道路和车辆通行信息、充电站的分布密度、充电服务能力及充电站的使用信息。
在一种可能实现的方式中，所述综合计算单元还用于存储匹配过程中的数据信息，且所述数据信息包括：子区间的第一充电站存在故障、子区间中的第二充电站充电能力不足、子区间对应的边缘计算单元故障或计算能力不足。
在一种可能实现的方式中，匹配对应所述子区间内的所有充电站及设定数量的电动车之间的实时响应需求之前，还包括：
验证进入所述子区间的所述电动车的当前需求；
当所述当前需求为充电需求时，控制所述边缘计算单元进行匹配操作；
否则，从需求数据库中，调取与所述当前需求相关的执行任务列表，并发送给所述电动车对应的车载终端进行显示；
所述电动车的控制操作单元对显示的执行任务列表进行解析处理，同时，对所述执行任务列表中的每项子任务进行单独分析，以及对所有子项目进行综合分析，对每项子任务进行列表排序；
同时，所述控制操作单元按照列表排序结果控制电动车执行相应操作；
且所述电动车在执行相应操作过程中进行实时监测，根据每项子任务的监测结果与预设结果进行序列比较，当存在序列差值大于预设差值时，进行报警提醒；
同时，对所述电动车所执行的当前操作进行修正，直到序列差值小于预设差值。
在一种可能实现的方式中，所述步骤S2中，匹配对应所述子区间内的所有充电站及设定数量的电动车之间的实时响应需求的过程中，按照起始信号、设定的电量范围、用户请求进行匹配；
其中，还包括：
获取所述起始信号的发出位置，并根据所述发出位置确定待响应的边缘计算单元；
其中，所述起始信号是指电动车或者充电站电量不足时，在不同电量不足阶段的主动发出信息；
所述设定的电量信息是指所述充电站的可对电动车进行充电的电量范围；
所述用户请求是指用于基于车载终端向确定的待响应的边缘计算单元发送的有效配电指令。
在一种可能实现的方式中，所述步骤S3中，向所述电动车自动匹配对应的充电站之后，还包括：
当所述电动车基于匹配的充电站进行充电时，基于对应的边缘计算单元实时获取对应充电站的充电电流以及在充电过程中的温度变化信息；
当所述充电电流和温度变化信息中的任一参数超出对应的设定阈值范围后，进行电流输出调整及故障告警；
所述步骤S3中，向所述电动车自动匹配对应的充电站的过程中，还包括：
所述边缘计算单元实时评估当前充电站的排队/预约情况及充电服务能力，以及进入所述子区间有充电需求的电动车辆及电池类型、容量情况，进行电动车与充电站的实时智能匹配。
在一种可能实现的方式中，所述步骤S3中，由综合计算单元调度周边若干个边缘计算单元进行评估的过程中，还包括：
由综合计算单元对周边/全局边缘计算单元给出的充电站信息进行评估，按不同的优先级及要求对有充电需求的电动车进行有服务能力充电站的优选推荐。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例中一种基于边缘计算的电动车与充电设备动态智能匹配方法的流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提出基于边缘计算的电动车与充电设备动态智能匹配方法，如图1所示，包括如下步骤：
步骤S1：根据城市规划数据库，确定智慧充电区域，根据所述智慧充电区域的充电站信息以及对应的外围区域的影响信息，将所述智慧充电区域划分为多个子区间；
步骤S2：基于每个所述子区间的边缘计算单元，匹配对应所述子区间内的所有充电站及设定数量的电动车之间的实时响应需求，并获取匹配过程中的数据信息；
步骤S3：根据所述数据信息判断匹配的实时相应需求是否与预设需求相一致，若一致，按照正常匹配规则，向所述电动车自动匹配对应的充电站；
否则，对应的所述边缘计算单元发出信号至所述子区间的综合计算单元，由综合计算单元调度周边若干个边缘计算单元进行评估，向所述电动车自动匹配与最优的充电站匹配信号相关的充电站。
在一种可能实现的方式中，所述智慧充电区域为闭合区间；
所述充电站信息包括：所述智慧充电区域中的充电站数量、充电站的充电容量、充电站的分布情况；
所述影响信息包括：对应的外围区域的道路和车辆通行信息、充电站的分布密度、充电服务能力及充电站的使用信息。
在一种可能实现的方式中，所述综合计算单元还用于存储匹配过程中的数据信息，且所述数据信息包括：子区间的第一充电站存在故障、子区间中的第二充电站充电能力不足、子区间对应的边缘计算单元故障或计算能力不足。
该实施例中，首先通过子区间本身的边缘计算单元进行匹配，其次，当不满足充电需求时，从周边调取边缘计算单元进行二次匹配，实现二级联动，实现更大范围的调度。
该实施例中，本发明通过在给定地理区域内设置具决策能力的边缘计算单元，实现电动车辆在不同地点及不同电量状态下的充电需求实现快速、实时的响应，同时也通过设置边缘计算单元和综合计算单元两级处理机制，实现按车辆行驶过程中与充电站的动态匹配，具有故障检测、提供替代方案的功能。
该实施例中，边缘计算单元与充电站基本信息是预先进行绑定好的。
上述技术方案的有益效果是：用以利用边缘计算技术，实现对车辆调度的本地化处理及快速响应，在优化本地调度能力的基础上，设置二级以上的联动机制，提供车辆在更大范围内调度的策略优化，以及有效提升故障应对能力，确保安全性和可靠性。
本发明提出基于边缘计算的电动车与充电设备动态智能匹配方法，匹配对应所述子区间内的所有充电站及设定数量的电动车之间的实时响应需求之前，还包括：
验证进入所述子区间的所述电动车的当前需求；
当所述当前需求为充电需求时，控制所述边缘计算单元进行匹配操作；
否则，从需求数据库中，调取与所述当前需求相关的执行任务列表，并发送给所述电动车对应的车载终端进行显示；
所述电动车的控制操作单元对显示的执行任务列表进行解析处理，同时，对所述执行任务列表中的每项子任务进行单独分析，以及对所有子项目进行综合分析，对每项子任务进行列表排序；
同时，所述控制操作单元按照列表排序结果控制电动车执行相应操作；
且所述电动车在执行相应操作过程中进行实时监测，根据每项子任务的监测结果与预设结果进行序列比较，当存在序列差值大于预设差值时，进行报警提醒；
同时，对所述电动车所执行的当前操作进行修正，直到序列差值小于预设差值。
该实施例中，由于每个电动车的需求不同，所以在匹配之前，对电动车的需求进行判断，然后，当为充电需求时，边缘计算单元进行匹配，当不是时，调取执行任务列表，并通过对任务列表进行一些列解析等操作，来对电动车的执行操作继续修正。
该实施例中，执行任务列表例如是包括：行走路径、车辆停放子任务在内的。
上述技术方案的有益效果是：验证电动车的需求，便于有效的节省边缘计算单元的空间利用率，提高其的工作效率，且间接提高其的使用寿命，通过对电动车的执行操作等进行修正，便于保证电动车的执行的合理性。
本发明提出基于边缘计算的电动车与充电设备动态智能匹配方法，所述步骤S2中，匹配对应所述子区间内的所有充电站及设定数量的电动车之间的实时响应需求的过程中，按照起始信号、设定的电量范围、用户请求进行匹配；
其中，还包括：
获取所述起始信号的发出位置，并根据所述发出位置确定待响应的边缘计算单元；
其中，所述起始信号是指电动车或者充电站电量不足时，在不同电量不足阶段的主动发出信息；
所述设定的电量信息是指所述充电站的可对电动车进行充电的电量范围；
所述用户请求是指用于基于车载终端向确定的待响应的边缘计算单元发送的有效配电指令。
该实施例中，起始信号发出时的位置决定了由哪个边缘计算单元进行响应，在信号发出和结果返回的周期T内，连续发出的信号视为同一信号。
上述技术方案的有益效果是：通过确定待响应的边缘计算单元，便于有效进行匹配，提高效率。
本发明提出基于边缘计算的电动车与充电设备动态智能匹配方法，所述步骤S3中，向所述电动车自动匹配对应的充电站之后，还包括：
当所述电动车基于匹配的充电站进行充电时，基于对应的边缘计算单元实时获取对应充电站的充电电流以及在充电过程中的温度变化信息；
当所述充电电流和温度变化信息中的任一参数超出对应的设定阈值范围后，进行电流输出调整及故障告警；
所述步骤S3中，向所述电动车自动匹配对应的充电站的过程中，还包括：
所述边缘计算单元实时评估当前充电站的排队/预约情况及充电服务能力，以及进入所述子区间有充电需求的电动车辆及电池类型、容量情况，进行电动车与充电站的实时智能匹配。
该实施例中，设定阈值范围是预先设定好的。
上述技术方案的有益效果是：通过充电过程中的充电情况进行监测，便于有效保证充电过程中安全性，通过根据各种参数进行实时智能匹配，有效提高匹配的准确性。
本发明提出基于边缘计算的电动车与充电设备动态智能匹配方法，所述步骤S3中，由综合计算单元调度周边若干个边缘计算单元进行评估的过程中，还包括：
由综合计算单元对周边/全局边缘计算单元给出的充电站信息进行评估，按不同的优先级及要求对有充电需求的电动车进行有服务能力充电站的优选推荐。
上述技术方案的有益效果是：通过对周边/全局进行评估，可以提高对充电需求对应的电动车的有效匹配效率，且便于进行优选推荐。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (7)

1.基于边缘计算的电动车与充电设备动态智能匹配方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1：根据城市规划数据库，确定智慧充电区域，根据所述智慧充电区域的充电站信息以及对应的外围区域的影响信息，将所述智慧充电区域划分为多个子区间；
步骤S2：基于每个所述子区间的边缘计算单元，匹配对应所述子区间内的所有充电站及设定数量的电动车之间的实时响应需求，并获取匹配过程中的数据信息；
步骤S3：根据所述数据信息判断匹配的实时相应需求是否与预设需求相一致，若一致，按照正常匹配规则，向所述电动车自动匹配对应的充电站；
否则，对应的所述边缘计算单元发出信号至所述子区间的综合计算单元，由综合计算单元调度周边若干个边缘计算单元进行评估，向所述电动车自动匹配与最优的充电站匹配信号相关的充电站。
2.如权利要求1所述的基于边缘计算的电动车与充电设备动态智能匹配方法，其特征在于，
所述智慧充电区域为闭合区间；
所述充电站信息包括：所述智慧充电区域中的充电站数量、充电站的充电容量、充电站的分布情况；
所述影响信息包括：对应的外围区域的道路和车辆通行信息、充电站的分布密度、充电服务能力及充电站的使用信息。
3.如权利要求1所述的基于边缘计算的电动车与充电设备动态智能匹配方法，其特征在于，
所述综合计算单元还用于存储匹配过程中的数据信息，且所述数据信息包括：子区间的第一充电站存在故障、子区间中的第二充电站充电能力不足、子区间对应的边缘计算单元故障或计算能力不足。
4.如权利要求1所述的基于边缘计算的电动车与充电设备动态智能匹配方法，其特征在于，匹配对应所述子区间内的所有充电站及设定数量的电动车之间的实时响应需求之前，还包括：
验证进入所述子区间的所述电动车的当前需求；
当所述当前需求为充电需求时，控制所述边缘计算单元进行匹配操作；
否则，从需求数据库中，调取与所述当前需求相关的执行任务列表，并发送给所述电动车对应的车载终端进行显示；
所述电动车的控制操作单元对显示的执行任务列表进行解析处理，同时，对所述执行任务列表中的每项子任务进行单独分析，以及对所有子项目进行综合分析，对每项子任务进行列表排序；
同时，所述控制操作单元按照列表排序结果控制电动车执行相应操作；
且所述电动车在执行相应操作过程中进行实时监测，根据每项子任务的监测结果与预设结果进行序列比较，当存在序列差值大于预设差值时，进行报警提醒；
同时，对所述电动车所执行的当前操作进行修正，直到序列差值小于预设差值。
5.如权利要求1所述的基于边缘计算的电动车与充电设备动态智能匹配方法，其特征在于，所述步骤S2中，匹配对应所述子区间内的所有充电站及设定数量的电动车之间的实时响应需求的过程中，按照起始信号、设定的电量范围、用户请求进行匹配；
其中，还包括：
获取所述起始信号的发出位置，并根据所述发出位置确定待响应的边缘计算单元；
其中，所述起始信号是指电动车或者充电站电量不足时，在不同电量不足阶段的主动发出信息；
所述设定的电量信息是指所述充电站的可对电动车进行充电的电量范围；
所述用户请求是指用于基于车载终端向确定的待响应的边缘计算单元发送的有效配电指令。
6.如权利要求1所述的的基于边缘计算的电动车与充电设备动态智能匹配方法，其特征在于，所述步骤S3中，向所述电动车自动匹配对应的充电站之后，还包括：
当所述电动车基于匹配的充电站进行充电时，基于对应的边缘计算单元实时获取对应充电站的充电电流以及在充电过程中的温度变化信息；
当所述充电电流和温度变化信息中的任一参数超出对应的设定阈值范围后，进行电流输出调整及故障告警；
所述步骤S3中，向所述电动车自动匹配对应的充电站的过程中，还包括：
所述边缘计算单元实时评估当前充电站的排队/预约情况及充电服务能力，以及进入所述子区间有充电需求的电动车辆及电池类型、容量情况，进行电动车与充电站的实时智能匹配。
7.如权利要求1所述的的基于边缘计算的电动车与充电设备动态智能匹配方法，其特征在于，所述步骤S3中，由综合计算单元调度周边若干个边缘计算单元进行评估的过程中，还包括：
由综合计算单元对周边/全局边缘计算单元给出的充电站信息进行评估，按不同的优先级及要求对有充电需求的电动车进行有服务能力充电站的优选推荐。
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