CN112606727A - 充电方案推荐方法和充电方案推荐系统 - Google Patents

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任翔
钱磊
朱卓敏
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Abstract

本发明涉及一种充电方案推荐方法和充电方案推荐系统。充电方案推荐方法为：获取新能源车的大数据、充电桩的大数据和充电站点的大数据，对新能源车的大数据进行分析而获得新能源车用户的充电习惯、充电偏好和日常行为轨迹，结合新能源车的电量情况以及充电桩的大数据、充电站点的大数据判断新能源车是否需要充电并获得推荐站点信息，推荐站点信息中包含的推荐充电站点符合新能源车用户的充电习惯和充电偏好且对新能源车用户的日常行为轨迹影响最小，将推荐站点信息发送给新能源车用户。充电方案推荐系统包括用于执行前述的充电方案推荐方法的云平台。本发明能够更好地为新能源车用户推荐合适的充电站点，从而提升了用户的充电体验。

Description

充电方案推荐方法和充电方案推荐系统
技术领域
本发明属于电动汽车充电技术领域，具体涉及一种能够为新能源车用户推荐合适的充电站点的方法和系统。
背景技术
目前新能源汽车得到了国家的大力支持和蓬勃发展，据中电联预测到2025年新能源汽车的新车占比将达到25%，2030年新车销量有望突破1500万量，保有量突破8000万量。按照车桩比2：1估计，充电桩缺口达到4000万。如何高效的统一新能源车主的需求和充电桩分布和使用迫在眉睫，大数据，物联网和AI技术的存在让充电桩和车辆信息全部数字化，也为使用匹配情况创造了先决条件。
目前新能源车主的充电行为比较随机，常常出现发现车没电后进行找站找桩的情况，可能出现站点或充电桩无法满足自己的需求或者出错后被迫换一家的情况，找站的方法往往通过桩企独立的app或者中立的充电桩汇聚平台进行检索或者导航。
目前的充电行为，用户和桩企之间的关系比较割裂，例如没有考虑实际用户的充电喜好和充电习惯等，一些算法也仅仅能在特定的场景，如用户导航的前提场景下对桩和车之间进行联系和沟通，因此现有技术无法智能的进行充电站点推荐、推送和分析。
发明内容
本发明的目的是提供一种能够更好地满足用户需求而推荐合适充电站点的方法。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：
一种充电方案推荐方法，用于为新能源车用户推荐合适的充电站点，所述充电方案推荐方法为：获取新能源车的大数据、充电桩的大数据和充电站点的大数据，对所述新能源车的大数据进行分析而获得所述新能源车用户的充电习惯、充电偏好和日常行为轨迹，再结合所述新能源车的电量情况以及所述充电桩的大数据、所述充电站点的大数据判断所述新能源车是否需要充电并在需要充电条件下获得推荐站点信息，所述推荐站点信息中包含的推荐充电站点符合所述新能源车用户的充电习惯和充电偏好且对所述新能源车用户的日常行为轨迹影响最小，将所述推荐站点信息主动发送给所述新能源车用户。
利用AI算法结合分析模型对所述新能源车的大数据进行分析。
所述充电站点的大数据包括所述充电站点的资源信息、视频信息、地锁信息。
所述充电桩的大数据包括充电桩功率信息、充电桩服役状态信息。
本发明还提供一种能够更好地满足用户需求而推荐合适充电站点的系统，其方案是：
一种充电方案推荐系统，用于为新能源车用户推荐合适的充电站点，所述充电方案推荐系统包括用于执行前述的充电方案推荐方法的云平台。
所述新能源车的大数据、所述充电桩的大数据和所述充电站点的大数据分别通过物联网发送给所述云平台。
所述推荐站点信息通过物联网主动发送给具有导航功能的智能设备。
所述智能设备包括智能手机或车机IVI系统。
由于上述技术方案运用，本发明与现有技术相比具有下列优点：本发明将多方面因素结合在一起，能够更好地为新能源车用户推荐合适的充电站点，从而提升了用户的充电体验。
附图说明
附图1为本发明的示意图。
具体实施方式
下面结合附图所示的实施例对本发明作进一步描述。
实施例一：如附图1所示，一种用于为新能源车用户推荐合适的充电站点的充电方案推荐方法，其通过以下步骤来实现：
获取新能源车的大数据、充电桩的大数据和充电站点的大数据，并进行存储、分类和数据中台处理。其中，充电站点的大数据包括充电站点的资源信息（包括充电桩信息、充电场地信息等）、视频信息、地锁信息；充电桩的大数据包括充电桩功率信息、充电桩服役状态信息等。
对新能源车的大数据进行分析而获得新能源车用户的充电习惯、充电偏好和日常行为轨迹。这里利用AI算法结合分析模型对新能源车的大数据进行分析，分析模型包括但不限于用户充电习惯模型、用户充电偏好模型、用户日常行为模型等。
再结合新能源车的电量情况以及充电桩的大数据（充电桩功率、充电桩服役情况等）、充电站点的大数据（充电场站资源、充电场站是否空闲等因素）判断新能源车是否需要充电并在需要充电条件下获得推荐站点信息，推荐站点信息中包含的推荐充电站点符合新能源车用户的充电习惯和充电偏好且对新能源车用户的日常行为轨迹影响最小。
将推荐站点信息主动发送给新能源车用户。
上述充电方案推荐方法中的推荐过程，包括获得推荐站点信息并发送给新能源车用户可以实时根据实际用车状态进行调整和更新。
上述充电方案推荐方法利用充电方案推荐系统来实现，该充电方案推荐系统包括用于执行前述的充电方案推荐方法的云平台。云平台通过物联网与新能源车、充电桩、充电站点通信，从而新能源车的大数据、充电桩的大数据和充电站点的大数据可以分别通过物联网发送给云平台。推荐站点信息通过物联网利用IoT技术主动发送给具有导航功能的智能设备，如新能源车用户的智能手机或车机IVI系统，则新能源车用户接收到该推荐站点信息后点击同意即可直接导航定点。
本发明将新能源车、充电桩、充电场站和新能源车主有机结合在一起，利用物联网、大数据和AI算法技术，利用数字孪生方法，将车辆位置信息、车辆电池信息、充电桩信息和充电场站信息数字化，利用算法分析用户使用习惯、充电偏好和充电倾向，包括经济性偏好，电池安全使用偏好，电池寿命使用偏好等，并根据监测充电桩心跳等信息了解充电桩健康与服役状态，结合场站监控信息或者智能地锁信息了解场站停车情况等主动进行充电推送和提醒，并根据实时状态进行调整和更新，提升了用户的充电体验，通过智能和综合判定在用户最需要充电之前主动推送和引导用户在不影响自己行程或生活的前提下找到最为合适的站点和桩，且充电策略满足用户喜好和预期。本发明将充电环节所有涉及的智能硬件或数字化信息有机的结合在一起，形成系统闭环，可以基于历史信息进行智能算法预测和电池全生命周期管理，提升用户充电体验，超越使用预期。
上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人士能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡根据本发明精神实质所作的等效变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种充电方案推荐方法，用于为新能源车用户推荐合适的充电站点，其特征在于：所述充电方案推荐方法为：获取新能源车的大数据、充电桩的大数据和充电站点的大数据，对所述新能源车的大数据进行分析而获得所述新能源车用户的充电习惯、充电偏好和日常行为轨迹，再结合所述新能源车的电量情况以及所述充电桩的大数据、所述充电站点的大数据判断所述新能源车是否需要充电并在需要充电条件下获得推荐站点信息，所述推荐站点信息中包含的推荐充电站点符合所述新能源车用户的充电习惯和充电偏好且对所述新能源车用户的日常行为轨迹影响最小，将所述推荐站点信息主动发送给所述新能源车用户。
2.根据权利要求1所述的充电方案推荐方法，其特征在于：利用AI算法结合分析模型对所述新能源车的大数据进行分析。
3.根据权利要求1所述的充电方案推荐方法，其特征在于：所述充电站点的大数据包括所述充电站点的资源信息、视频信息、地锁信息。
4.根据权利要求1所述的充电方案推荐方法，其特征在于：所述充电桩的大数据包括充电桩功率信息、充电桩服役状态信息。
5.一种充电方案推荐系统，用于为新能源车用户推荐合适的充电站点，其特征在于：所述充电方案推荐系统包括用于执行如权利要求1至3中任一项所述的充电方案推荐方法的云平台。
6.根据权利要求5所述的充电方案推荐系统，其特征在于：所述新能源车的大数据、所述充电桩的大数据和所述充电站点的大数据分别通过物联网发送给所述云平台。
7.根据权利要求5所述的充电方案推荐系统，其特征在于：所述推荐站点信息通过物联网主动发送给具有导航功能的智能设备。
8.根据权利要求7所述的充电方案推荐系统，其特征在于：所述智能设备包括智能手机或车机IVI系统。
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