CN112776620A - 车辆充电控制系统和方法 - Google Patents

Abstract

本公开提供“车辆充电控制系统和方法”。一种车辆充电系统包括由电机推进的车辆，所述电机由可充电能量存储系统供电。所述充电系统还包括控制器，所述控制器被编程为基于历史充电数据来预测至少一个即将到来的插电事件，并且基于多个即将到来的插电事件来定义插电例程。所述控制器还被编程为设定充电调度以与所述插电例程一致，使得在所述多个即将到来的插电事件中的每一个结束时实现目标荷电状态(SOC)。对应于插电事件的每个目标SOC是基于将所述插电例程的充电能量成本最少化和在下一个后续插电事件之前的预期能量损耗。

Description

车辆充电控制系统和方法

技术领域

本申请涉及电动化车辆的能量存储系统充电及其控制方法。

发明背景

电动化车辆可包括可再充电的高压电池，以向推进系统以及其他车辆系统提供电力。在使用来自电网的电力给电池再充电的情况下，另一车辆系统可依赖于来自电网的电力，而不是汲取电池电力。此外，此类车辆可连接到网络，并且接收关于影响充电程序的预期结束的所调度用户事件的信息。

与汽油燃料定价相比，电成本可能不太稳定。也就是说，电的定价可根据位置、当日时间、可用性(即，供应)和消耗(即，需求)而变化。与汽油燃料定价相关联的一致性相关的是，很少源为加油站提供基础设施和分配网络。相比之下，电的基础设施更加普遍，并且在地理上广泛地变化，因为有更多数量的较小公司提供充电。基础设施的差异引入电动车辆充电的价格的更大变化性。此外，与补给汽油燃料相比，再充电需要更多时间。电动车辆用户可能难以理解和跟踪电定价变化性并提前调度最有效的车辆再充电。

发明内容

一种车辆充电系统包括由电机推进的车辆，所述电机由可充电能量存储系统供电。所述车辆充电系统还包括至少一个控制器，所述至少一个控制器被编程为基于历史充电数据来预测至少一个即将到来的插电事件，并且基于多个即将到来的插电事件来定义插电例程。所述至少一个控制器还被编程为设定充电调度以与所述插电例程一致，使得在所述多个即将到来的插电事件中的每一个结束时实现目标荷电状态(SOC)。对应于插电事件的每个目标SOC是基于将所述插电例程的充电能量成本最少化和在下一个后续插电事件之前的预期能量损耗。

一种管理电动化车辆充电的方法包括：存储指示历史充电和损耗数据的数据，请求指示第三方能量定价的数据，接收指示用户充电偏好的用户输入数据，以及接收实时车辆使用数据。所述方法还包括：基于所述历史充电和损耗数据来设定用于包括多个预期插电事件的插电例程的充电调度。所述充电调度使得在所述多个预期插电事件中的每一个结束时实现目标荷电状态(SOC)。对应于插电事件的每个目标SOC是基于将所述插电例程的充电能量成本最少化和在下一个后续插电事件之前的预期能量损耗。

一种车辆充电系统包括由电机推进的车辆，所述电机由可充电能量存储系统供电。所述车辆充电系统还包括至少一个控制器，所述至少一个控制器被编程为：存储指示历史能量充电和损耗的数据，通过无线网络检索指示第三方能量定价的数据，接收指示用户充电偏好的用户输入数据，并且监测实时车辆使用数据。所述控制器还被编程为基于所述历史能量充电和损耗来定义包括多个预期插电事件的插电例程。所述控制器进一步被编程为生成充电调度以与所述插电例程一致，使得在所述预期插电事件中的每一个结束时实现目标荷电状态(SOC)。对应于插电事件的每个目标SOC是基于将所述插电例程的充电能量成本最少化和在下一个后续插电事件之前的预期能量损耗。

附图说明

图1是具有电动化推进系统的车辆的示意图。

图2是智能充电系统的系统图。

具体实施方式

本文中描述本公开的实施例。然而，应理解，所公开的实施例仅仅是示例并且其他实施例可采用各种形式和替代形式。附图不一定按比例绘制；一些特征可能被放大或最小化以示出特定部件的细节。因此，本文所公开的具体结构和功能细节不应解释为是限制性的，而仅仅解释为教导本领域技术人员以不同方式采用本发明的代表性基础。如本领域普通技术人员将理解，参考附图中的任一者示出和描述的各个特征可与在一个或多个其他附图中示出的特征组合以产生未明确示出或描述的实施例。所示特征的组合提供典型应用的代表性实施例。然而，对于特定应用或实现方式，可能期望与本公开的教导内容一致的对特征的各种组合和修改。

实时电能计费、当日时间计费和季节计费的引入已使得EV用户难以手动调度给电动车辆充电。除了由用户作出的手动插拔动作之外，某些车辆还可提供在家中充电或其他优选位置的预设充电调度。在这些情况下，所调度的充电可保持有效，直到用户修改调度为止。然而，实际充电可用性由车辆的用户例程驱动，并且容易随时间推移而改变。用户可通常在家的位置执行大部分车辆充电。然而，由于充电基础设施为低成本和免费车辆充电提供增加的选项，因此较大部分的充电可远离家的位置并且在工作场所处和公共车辆充电热点中发生。用户可能难以寻找不同的公共充电位置并比较这些位置的充电成本，然后优化他们的充电行为以最佳利用低成本机会。考虑到上述动态能量定价，这种优化变得甚至更加复杂。

根据本公开的方面，充电框架基于车辆的单独常规充电位置来自动地为一个或多个电动车辆调度充电，以最佳利用所有潜在的免费或低成本充电机会。同时，充电框架满足电动车辆用户的所有能量需求。本公开的方面包括有效地使用由外部电源提供的电力来优化即将到来的充电事件，并且因此确保车辆仅利用对于最佳利用能量成本节省所必需的电池中的容量，同时仍确保车辆具有足够的能量以成功地行进到后续插电目的地。

智能充电系统(SCS)采用历史车辆数据以及来自远程源的第三方数据来管理充电，同时需要最少的或不需要来自用户的计划输入。SCS利用这些数据源来标识常规车辆行为和用户偏好，并自动地调度充电。SCS预测预期的能量获得和消耗，以将充电所用的能量的总成本最少化。执行将充电能量成本最少化，同时仍满足所有车辆能量消耗要求。

图1描绘插电式混合动力电动车辆(PHEV)100。PHEV 100包括电动化推进系统，其具有机械地耦接到混合动力变速器(未示出)的一个或多个电机114。电机114中的每一个可以能够作为马达或发电机操作。另外，混合动力变速器机械地耦接到内燃发动机118。电机114被布置为在发动机118操作或关闭时提供推进扭矩能力以及减速扭矩能力。电机114能够作为发电机操作，以通过回收在摩擦制动系统中通常将作为热量损失的能量来提供燃料经济性益处。另外，电机114可在车辆操作时施加抵抗发动机输出扭矩的反作用扭矩，以生成用于给牵引电池再充电的电。电机114可进一步通过允许发动机118接近最有效的速度和扭矩范围操作来减少车辆排放。当发动机118关闭时，PHEV 100可以使用电机114作为唯一推进源在纯电动驱动模式下操作。混合动力变速器还机械地耦接到行走轮，以输出来自电机114和/或燃烧发动机118的扭矩。虽然通过示例的方式提供混合动力车辆100的拓扑，但是本公开的方面可适用于具有电动化推进系统的任何车辆。具体地，能够从电网接收电力的任何电动化车辆(诸如电池电动车辆(BEV))可受益于本公开的充电控制系统和方法。

提供可充电能量存储系统作为存储能量以为电机114和其他车辆电气负载供电的电池组124。电池组124通常提供来自牵引电池124内的一个或多个电池单元阵列(有时称为电池单元堆叠)的高压直流(DC)输出。每个电池单元阵列可包括一个或多个电池单元。电池单元(诸如方形电池单元、软包电池单元、圆柱形电池单元或其他类型的电池单元)用于将所存储的化学能转换为电能。电池单元可包括壳体、正电极(阴极)和负电极(阳极)。电解质允许离子在放电期间在阳极与阴极之间移动，然后在再充电期间返回。端子可允许电流流出电池单元以供车辆使用。不同的电池组配置可用于解决单独的车辆变量，包括包装约束和电力要求。在下面更详细地讨论，可通过热管理系统对电池单元进行热调节。热管理系统的示例包括空气冷却系统、液体冷却系统以及空气和液体系统的组合。

一个或多个接触器142可选择性地在断开时将牵引电池124与DC高压总线154A隔离并且在闭合时将牵引电池124耦接到DC高压总线154A。牵引电池124经由DC高压总线154A电耦接到一个或多个电力电子模块126。电力电子模块126还电耦接到电机114，并且提供在AC高压总线154B与电机114之间双向传递能量的能力。根据一些示例，牵引电池124可提供DC电流，而电机114使用三相交流电(AC)进行操作。电力电子模块126可将DC电流转换为三相AC电流以操作电机114。在再生模式中，电力电子模块126可将来自充当发电机的电机114的三相AC电流输出转换为与牵引电池124兼容的DC电流。本文中的描述同样适用于不具有燃烧发动机的纯电动车辆。

除了提供用于推进的能量之外，牵引电池124还可提供用于其他车辆电气系统的能量。车辆100可包括电耦接到高压总线154的DC/DC转换器模块128。DC/DC转换器模块128可电耦接到低压总线156。DC/DC转换器模块128可将牵引电池124的高压DC输出转换为与低压车辆负载152兼容的低压DC供应。低压总线156可电耦接到辅助电池130(例如，12V电池)。低压负载152可电耦接到低压总线156。低压负载152可包括车辆100内的各种控制器。

车辆100的牵引电池124可通过车外电源136进行再充电。车外电源136可以是到电气插座的连接件。外部电源136可电耦接到充电站或另一种类型的电动车辆供电装备(EVSE)138。车外电源136也可以是如由电力公用事业公司提供的配电网络或电网。EVSE138提供电路和控件，以调节和管理电源136与车辆100之间的能量传递。车外电源136可向EVSE 138提供DC或AC电力。EVSE 138包括用于插入到车辆100的充电端口134中的充电连接器140。充电端口134可以是被配置为将电力从EVSE 138传递到车辆100的任何类型的端口。充电端口134可电耦接到充电模块或车载电力转换模块132。电力转换模块132调节从EVSE138供应的电力，以向牵引电池124提供适当的电压和电流电平。电力转换模块132与EVSE138接口连接，以协调向车辆100的电力输送。EVSE连接器140可具有与充电端口134的对应凹槽配合的引脚。替代地，被描述为电耦接或电连接的各种部件可使用无线感应耦接或其他非接触式电力传递机制来传递电力。包括充电端口1 34、电力转换模块132、电力电子模块126和DC-DC转换器模块128的充电部件可共同视为被配置为从车外电源136接收电力的电力接口系统的一部分。

当车辆100插入到EVSE 138中时，接触器142可处于闭合状态，使得牵引电池124耦接到高压总线154和电源136以给电池充电。车辆可在插入到EVSE 138中时处于点火关闭状态。

牵引电池124还可具有一个或多个温度传感器131，诸如热敏电阻或其他类型的温度传感器。温度传感器131可与控制器148通信，以提供指示电池单元的温度的数据。车辆100还可包括温度传感器150，以提供指示环境空气温度的数据。在图1的示例性示意图中，温度传感器150设置在车辆侧镜中，但是应理解，温度传感器可位于车辆上适于检测环境温度的任何地方。

一个或多个高压电气负载146可耦接到高压总线154。高压电气负载146可具有在适当的时候操作和控制高压电气负载146的相关联控制器。高压负载146可包括与车辆气候控制系统158相关的压缩机和电加热器。例如，车辆气候控制系统可在高的冷却负载下汲取6kW-11kW范围内的高压负载。根据一些示例，可再充电电池124为气候控制系统158的至少一部分供应电力。

车辆100还包括被配置为通过无线网络与外部装置通信的至少一个无线通信模块160。根据一些示例，无线通信模块包括蓝牙收发器以与用户的远程装置162(例如，蜂窝电话、智能电话、PDA或具有无线远程网络连接的任何其他装置)通信。远程装置162继而可用于例如通过与蜂窝塔166的通信来与车辆100外部的网络164(即，“云”)通信。在一些示例中，塔166可以是WiFi接入点。提供到无线通信模块160的数据可递送到控制与电池充电相关的功能的其他车辆模块。由于车辆配备有用于远程信息处理和其他目的的无线通信模块，因此根据本公开的示例的系统不需要额外硬件。在特定示例中，一个或多个控制模块可使用从远程设施提供商传输的数据来进行充电系统控制并调整充电模式。

可利用例如与远程装置162相关联的数据计划、声载数据或DTMF音调在无线通信模块160与远程网络之间传达数据。替代地，无线通信模块160可包括车载调制解调器，其具有天线以便通过音频带与网络164交换数据。根据一些示例，控制器148提供有操作系统，其包括用于与调制解调器应用软件通信的API。调制解调器应用软件可访问蓝牙收发器上的嵌入式模块或固件，以完成与远程蓝牙收发器(诸如在漫游装置中发现的收发器)的无线通信。蓝牙是IEEE 802PAN(个人局域网)协议的子集合。IEEE 802LAN(局域网)协议包括WiFi，并且与IEEE 802PAN具有相当大的交叉功能。两者都适用于车辆内的无线通信。可在此领域中使用的另一种通信手段是自由空间光通信(诸如IrDA)和非标准化的消费者IR协议。

在另一示例中，远程装置162包括用于音频带或宽带数据通信的调制解调器。在声载数据实施例中，当漫游装置的所有者可在传递数据时通过装置进行谈话时，可实施称为频分复用的技术。在其他时候，当所有者未在使用装置时，数据传递可利用整个带宽。根据本公开的方面，另外的数据传递协议也可以是合适的，例如诸如用于数字蜂窝通信的码域多址(CDMA)、时域多址(TDMA)和空域多址(SDMA)。

所讨论的各种部件可具有一个或多个相关联控制器，以控制、监测和协调部件的操作。控制器可经由串行总线(例如，控制器局域网(CAN))或者经由离散的导体进行通信。另外，可提供车辆系统控制器148以协调各种部件的操作。

尽管表示为单个控制器，但是系统控制器148可实施为一个或多个控制器。在一些示例中，位于车辆上的多个控制器协作以执行本文所讨论的算法。在其他示例中，控制器或控制器的部分可位于车辆外部的服务器上。在额外的示例中，中央车队服务器从多个车辆收集聚合数据，以增强关于预测的用户行为、成本趋势、充电速率和/或影响充电的其他变量的置信度。在另外的示例中，控制器或控制器的部分可位于充电站处，并且基于从车辆或其他源传输的数据来调节充电事件。

控制器148可监测各种车辆系统的工况。根据图1的示例，至少电机114、发动机118、牵引电池124、DC-DC转换器128、充电模块132和高压负载146、低压负载152以及无线通信模块160与控制器148通信。

控制器148通常还包括诸如微处理器、ASIC、IC、存储器(例如，快闪、ROM、RAM、EPROM和/或EEPROM)的任何数量的子部件以及软件代码以彼此协作执行各种操作。子部件允许对命令进行车上处理，并且根据期望正时或替代地响应于从车辆系统接收的一个或多个输入而执行任意数量的预定例程。处理器可耦接到非持久性存储装置和/或持久性存储装置。在示例性配置中，非持久性存储装置是RAM，并且持久性存储装置是快闪存储器。一般来说，持久性(非暂时性)存储装置可包括在计算机或其他装置断电时维护数据的所有形式的存储装置。控制器148还可在存储器内存储预定数据，诸如基于计算和/或测试数据的“查找表”。控制器通过一个或多个有线或无线车辆连接来与其他车辆系统和子控制器通信，并且可使用常用的总线协议(例如，CAN和LIN)。本文使用的对“控制器”的引用是指一个或多个控制器。

牵引电池124包括电流传感器，以输出指示流入或流出牵引电池124的电流的量值和方向的信号。牵引电池124还包括电压传感器，以感测跨牵引电池124的端子的电压。电压传感器输出指示跨牵引电池124的端子的电压的信号。牵引电池124还可具有一个或多个温度传感器131，诸如热敏电阻或其他类型的温度传感器。温度传感器131可与控制器148通信，以提供指示电池单元的温度的数据。

牵引电池124的电流传感器输出、电压传感器输出和温度传感器输出全部提供到控制器148。控制器148可被编程为基于来自牵引电池124的电流传感器和电压传感器的信号来计算荷电状态(SOC)。可利用各种技术来计算荷电状态。例如，可实施安培小时积分，其中随时间推移对通过牵引电池124的电流进行积分。还可基于牵引电池电压传感器104的输出来估计SOC。所利用的具体技术可取决于特定电池的化学组成和特性。

还可对牵引电池规定期望的温度操作范围。温度操作范围可限定电池124在其内操作的热上限和热下限。电池温度可能影响充电速率和/或能量损耗速率。响应于所感测的温度接近热极限，可修改牵引电池124的操作或者可发起其他减轻动作以主动调节温度。根据一些示例性配置，用一个或多个热管理系统对牵引电池124以及其他车辆部件进行热调节。

在下面更详细地讨论，充电模块132可基于存储在控制器148处的一个或多个算法来操作。根据一些示例，充电模块132被操作来基于过去车辆使用例程和预期的即将到来的车辆使用适时地给车辆电池充电。

参考图2，示意性系统图表示智能充电系统(SCS)200的示例性架构。SCS 200执行解释用户在以一定置信度经常发生充电的位置处给车辆插电多长时间的例程。SCS 200通过利用已知的使用模式标识预测性例程内的最佳充电机会来执行预测性例程。这些充电机会包括车辆插入或连接到充电源的时间，以及与此源相关的其他因素，包括但不限于成本、电源和充电速率。

SCS 200还考虑在常规插电位置之间消耗多少能量。SCS 200进一步基于行程特性和影响能量消耗的外部因素(诸如温度)来计算完成行程的车辆能量需求。其他客观因素可基于用户偏好、来自第三方的数据来优化，或者由算法设定。这些客观因素可包括但不限于：使用更多的绿色能量、将充电的能量成本最少化和/或将充电时间最少化。这些客观因素可用于做出关于充电事件诸如选择位置、定时、持续时间、充电速率等的决策。

SCS 200还基于历史车辆数据确定有关充电事件的规律性或常规性程度，还确定基于特定纬度和经度的时间加权的即将到来的插电的置信度。常规性程度还可能影响关于与客户遵循特定例程的规律性相关的客户例程的预期公差的决策。将在充电机会内调整充电事件以改善与客户结果的目标集合相关的客户结果，并且仍满足给定车辆的例程的需求。

智能充电算法202包括用于基于多个各种输入控制充电例程的逻辑。智能充电算法202将对于特定用户和/或车辆可能是独特的过去充电事件模式作为输入。车辆系统204可包括来自车辆206和用户移动装置208中的每一者的充电指示符输出。由于单独用户可具有多个车辆，并且单独车辆可具有多个驾驶员，因此智能充电算法202可将有关作为车辆系统204的车辆206和移动装置208的组合的独特特性视为用于控制充电协议的标准。根据一些示例，按用户-车辆组合集合对历史充电和损耗数据进行分组，所述用户-车辆组合集合可由在车辆附近检测到的用户移动装置发信号通知。

车辆系统204输出提供过去、当前和计划的充电事件的特性的数据。历史车辆数据210可存储在车辆206处、用户移动装置208处、充电站(未示出)、车外服务器或其他合适的存储位置处的存储器中以供调用来影响未来的充电事件。根据一些示例，控制器被编程为接收指示历史充电和损耗模式的数据。

插电事件可由插电式充电发起的时间至车辆登记为从充电站拔出的时间来定义。插电事件的开始和停止指示符与车辆到达给定位置或从给定位置出发的时间可能一致或可能不一致。虽然本文通过示例的方式使用“插电式”，但是应理解，诸如非接触式充电(例如，感应充电)的其他充电机制也落入本公开的范围内。

插电事件的位置也被存储为过去充电事件数据的一部分。插电位置可包括车辆登记插电事件的纬度和经度坐标对，所述纬度和经度坐标对与特定充电事件可能一致或可能不一致。

常规插电事件是所具有的有关常规性的置信区间使得常规性值高于某一预定义置信阈值的规律发生的插电事件。常规性值可包括可能发生充电的指示符的任何组合。在一些示例中，常规性值是基于充电事件频率、充电事件持续时间中的至少一者，每一者都针对特定的插电充电位置。以此方式，某些插电事件可能不适用于作为常规插电事件。例如，在车辆和/或用户尚未登记足够数量的先前插电事件的某些位置处充电可没有资格作为常规插电事件。

SCS 200可进一步被配置为并入来自非常规插电事件的数据，以改善预测预期用户行为和能量消耗的置信。例如，可跨一定范围的发生可能性应用常规性值。即使未被指定为“常规”，具有较大常规性值的事件仍可能比具有较小常规性值的事件更大地影响预期能量消耗预测。

历史车辆数据210被提供到聚类分析子例程212以用于确定关于所存储的车辆充电数据的模式。聚类分析子例程212检测充电事件的数据点的自然划分，以基于共同特性来建立充电事件组。也就是说，可通过存储在一个或多个控制器处的算法来聚合和分析车辆数据，以揭示与充电和使用相关联的模式。车辆例程由一系列行程(行进持续时间、时间和路线)组成，并且包括预期停靠站(客户定期充电的位置和插电时间的持续时间)。根据一些示例，插电例程被定义为基于数据点与集群中的一组类似数据点接近的预定数量的常规插电事件。

提供常规位置寻找器子例程214以标识可在与预期插电事件相关联的时间和位置可用的优选充电位置。

提供出发时间计算子例程216以标识预期车辆从给定位置出发的时间。例如，出发时间可基于前往或离开工作位置的典型出发或具有重复模式的行程。

提供能量预测子例程218以估计在包括插电例程的一组预期插电事件期间获得的能量(例如，经由充电和发电)和/或损耗的能量(例如，经由行驶等)。能量预测子例程218计算每两个相邻的常规插电事件之间消耗的净能量。这种消耗净能量包括但不限于在即将到来的插电例程期间进入或离开车辆能量存储单元的任何能量(例如，用于使车辆移动的能量、用于加热或冷却车辆的能量、车辆在行驶期间所生成的能量或在先前的单独插电事件期间通过充电获得的能量)。

在下面更详细地讨论，优化子例程220采用来自能量预测子例程218、第三方数据源222(例如，公用事业公司定价数据、充电站电力额定值等)、直接客户输入224和来自车辆系统204的实时数据中的每一者的输入。插电例程优化子例程220基于在从当前时间开始和移动到未来的若干预期插电事件中的预期的所利用成本来优化摄入能量曲线。

优化子例程220输出用于即将到来的插电例程的优选充电调度226。智能充电调度、即将到来的出发时间和目标SOC值集合中的每一者都包括在优选充电调度226中。所述一组预期的常规插电事件界定在车辆的总体插电例程内，这可通过预期插电事件与总体能量消耗相组合来定义。在一些示例中，优选充电调度226独立于用户，并且相反地，特定于每个单独的车辆并且持续不断地实时更新。优化子例程在车辆的插电例程行为内执行，并且不对用户的预期行为施加任何改变。也就是说，优化子例程220被配置为相对于模式化客户使用是完全无缝的。

优化子例程220从车辆204接收指示实际行驶和/或充电的实时数据输入，并将实时数据与预期的常规行为进行比较。在常规插电事件和/或能量消耗偏离预期常规的情况下，优化子例程220被配置为自动调整以维持最大的客户可用性。例如，如果当在预定义时间段(例如，24-48小时)内未标识到插电例程时，或者当发生未标识为预期的常规插电事件的插电事件时，则优化子例程220可致使车辆充电至最大SOC，其在下一次可用的插电事件期间是可行的，目标SOC为车辆能量存储单元的满容量。以此方式，优化子例程220识别预期的模式化行为中的偏移并实时地自动调整以提供最佳的充电，同时仍维持预期的车辆使用能力。根据一些示例，控制器被编程为接收和监测实时车辆使用数据。在其他示例中，控制器被编程为响应于检测到在即将到来的插电例程之外的车辆使用事件而将目标SOC设定为最大SOC用于下一个可用常规插电事件。

第三方数据源222通知优化子例程220，并且可包括诸如以下的数据：预期的常规插电事件中的充电速率、沿即将到来的常规插电事件的充电位置的可用性和调度以及即将到来的常规插电事件中的充电可用性的时间窗口。控制器被编程为接收指示第三方充电参数的数据。在一些情况下，控制器通过无线网络主动地请求此类数据。在其他情况下，充电系统可向充电系统附近的每个车辆广播实时充电参数。

优化子例程220基于能量的价格、可用的绿色能量的量、当日时间和充电持续时间等来计算每个常规插电事件的成本曲线。在一些示例中，成本曲线可以是静态的或动态的。优化子例程220被配置为计划在所利用成本曲线较低时充电，并且继而优先级化跨所有未来的预测常规插电事件的常规插电事件内的较低成本时段。

直接客户输入224通知优化子例程220，并且可包括关于充电的导致对某些充电参数加权的用户充电偏好。例如，直接客户输入224可包括用户偏好在对用户来说充电成本很少或没有成本的已知用户工作场所充电或不充电的指示。在其他示例中，用户可输入对充电有影响的其他用户特定信息。具体地，用户可输入诸如用户家中的太阳能面板的能量辅助装置的存在和/或额定值信息。此类能量辅助装置的存在及其对应的输出可减少在此类位置处的充电成本，并且因此使期望的充电调度倾斜。相反地，用户偏好可被设定为将在全功率成本可直接归于用户的用户家中的充电成本完全最少化。

优选充电调度226可针对下一个常规插电事件，或者涵盖多个即将发生的事件(即，插电例程)。优选充电调度226包括目标SOC作为充电调度中所包括的每个常规插电事件结束时的期望荷电状态。根据一些示例，目标SOC由由于常规插电事件之间的行驶事件造成的预测能量消耗来确定。这可包括在于沿插电例程的位置之间的行进期间的能量消耗，以及其他能量消耗因素中的因素，诸如温度、交通、用户驾驶配置文件等。根据一些示例，控制器被编程为至少部分地基于在下一个后续插电事件之前的预期能量损耗来设定给定插电事件的目标SOC。

目标SOC还可基于客户输入的在任何常规插电事件结束时目标SOC的下界。例如，用户可指定不允许SOC损耗至小于用户舒适度阈值(例如，40％SOC)，以便提供更大的灵活性来适应与预期插电例程的行驶偏差。在一些具体示例中，在某些时间可暂时超过目标SOC的下界，只要满足总体插电事件例程的期望结果即可。

目标SOC可进一步基于单独的常规插电事件的优先级化。这种优先级化可包括若干因素，诸如常规性值、一个或多个常规插电事件的位置处的充电速率或其他因素。某些位置可能提供更大的电力可用性，并且因此提供更快速的充电能力(例如，在住宅处充电对在商业充电设施处充电)。充电速率可进一步受到公用事业公司调度(例如，高电力需求时间期间的所调度节约用电或其他计划的供电电压降低)的影响。因此，控制器可被编程为将更大的优先级指派给具有更快速再充电能力的常规插电事件。根据一些示例，第三方充电参数指示可用充电速率，并且控制器被编程为基于将总体的即将到来的插电例程的再充电时间最少化来设定插电事件的目标SOC。

单独的常规插电事件的优先级化可另外基于插电事件的总体成本曲线。例如，在SCS 200的算法中，较低成本的插电事件可被赋予更高的优先级(例如，与成本归于用户的在家中充电相比，在工作位置处的无成本充电可被提供更高的优先级)。因此，控制器可被编程为相对于其他已知的常规插电事件将更大的优先级指派给具有减少成本曲线的常规插电事件。应理解，给定插电事件的持续时间可大于在事件期间充电所花费的实际时间。例如，可预期车辆在夜间保持插电达八小时，但在更少的持续时间内执行再充电且仅在需要时执行以支持优选充电调度。此外，还基于减少充电成本或其他期望的充电目标来优化在常规插电事件时间窗口内选择的特定时间。第三方充电数据可指示充电能量成本、电力额定值和/或可用性，并且这些数据被提供到智能充电算法202。控制器被编程为基于将总体的即将到来的插电例程的充电能量成本最少化来设定插电事件的目标SOC。

示例性使用模式的方面可包括用户在一周的每个工作目的办公时间期间停放电动车辆并给其插电以进行充电。在这种情形下，车辆在免费提供充电的工作场地处充电达一定持续时间。用户还可在非办公时间期间在家的位置给同一电动车辆插电以进行充电，其中适用标准电费。在没有如本文所提供的充电调度优化的情况下，车辆可能简单地在家中充电期间充电至最大可用容量，而没有充分利用在用户的工作场地处免费充电的潜在机会。对用户来说，更佳的行为是在家中充电时使车辆在电池中保留一些容量，以便充分利用工作场地处的免费充电机会。然而，对于用户来说，直接或远程管理最佳的充电事件可能是复杂的。如上面所讨论的，充电优化可依赖于多个因素，诸如充电成本、充电速率、可用充电时间等。在特定的示例性情况下，与以50kW DC的水平提供的公共访问充电相比，以7kW AC的速率提供的工作场所充电需要显著不同的时间量来充电。在公共访问场地处充电至目标SOC水平可使得能够在原本不允许满充电的预期时间窗口时在工作场所处实现满充电。因此，根据本公开的优化避免了用户手动管理充电调度(这可能无法满足在更复杂的充电环境(例如，多个充电位置、动态费用等)中的车辆使用需求)的需要。

单独的常规插电事件的优先级化可进一步基于未来的常规插电事件度量。也就是说，与时间较远的或具有较大发生推测度的事件相比，具有较高发生置信度或较大常规性值的时间较近的事件可被提供更高的优先级(例如，在夏季交通中，当天下班后开车回家可具有比即将到来的周六早上开车去健身设施更高的优先级)。

根据一些示例，与沿插电例程的每个常规插电事件的目标SOC耦接的例程表示优选充电调度226。在一些特定示例中，使用与即将到来的常规插电事件相关联的置信区间来确定插电事件是否包括在即将到来的插电例程中。

如上面所讨论的，智能充电算法202或算法的部分可存储在车辆外部的服务器上。聚类分析子例程212、常规位置寻找器子例程214、出发时间计算子例程216、能量预测子例程218、优化子例程220的任何部分和/或优选充电调度226的生成可由车辆外部的处理器执行。例如，中央车队服务器从多个车辆收集聚合数据以增强子例程中的任一者的输出的置信度。在其他示例中，智能充电算法202的部分由位于充电站处的处理器执行。在这种情况下，充电站可基于从车辆或其他源传输的数据来影响和/或控制充电事件。

由一个或多个控制器执行的控制逻辑或功能可由各个附图中的任一者中的流程图或类似图来表示。这些附图提供了可使用一个或多个处理策略(诸如，事件驱动、中断驱动、多任务、多线程等)来实施的代表性控制策略和/或逻辑。因此，示出的各个步骤或功能可按示出的序列执行，并行地执行，或者在一些情况下被省略。尽管没有总是明确示出，但是本领域普通技术人员将认识到，根据所使用的特定处理策略，可重复执行示出的步骤或功能中的一个或多个。类似地，处理次序不一定是实现本文所描述的特征和优点所必需的，而是为了便于说明和描述而提供的。控制逻辑可主要以由基于微处理器的车辆、发动机和/或动力传动系统控制器(诸如控制器)执行的软件实现。当然，控制逻辑可根据特定应用在一个或多个控制器中以软件、硬件或软件与硬件的组合来实现。当以软件实现时，控制逻辑可提供在一个或多个计算机可读存储装置或介质中，所述计算机可读存储装置或介质存储有表示由计算机执行以控制车辆或车辆子系统的代码或指令的数据。计算机可读存储装置或介质可包括利用电存储、磁性存储和/或光学存储来保存可执行指令和相关联的校准信息、操作变量等的多种已知物理装置中的一种或多种。

本文所公开的过程、方法或算法可以能够输送到处理装置、控制器或计算机/由其实现，所述处理装置、控制器或计算机可包括任何现有的可编程电子控制单元或专用电子控制单元。类似地，过程、方法或算法可作为可由控制器或计算机以许多形式执行的数据和指令来存储，所述形式包括但不限于：永久存储在不可写存储介质(诸如只读存储器(ROM)装置)上的信息以及可变更地存储在可写存储介质(诸如软盘、磁带、光盘(CD)、随机存取存储器(RAM)装置以及其他磁性和光学介质)上的信息。过程、方法或算法也可以软件可执行对象来实现。替代地，可使用合适的硬件部件或者硬件、软件和固件部件的组合全部或部分地实施过程、方法或算法，所述硬件部件诸如专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、状态机、控制器或其他硬件部件或装置。

尽管上文描述了示例性实施例，但并不意图这些实施例描述权利要求所涵盖的所有可能形式。在说明书中使用的词语是描述词语而非限制性词语，并且应理解，可在不脱离本公开的精神和范围的情况下作出各种改变。如先前所述，各种实施例的特征可组合以形成可能未明确描述或示出的本发明的另外的实施例。尽管各种实施例就一个或多个期望的特性而言可能已经被描述为提供优点或优于其他实施例或现有技术实现方式，但本领域普通技术人员应认识到，可折衷一个或多个特征或特性来实现期望的整体系统属性，这取决于具体应用和实现方式。这些属性可包括但不限于成本、强度、耐久性、生命周期成本、可销售性、外观、包装、大小、可维护性、重量、可制造性、易组装性等。因此，就一个或多个特性而言被描述为不如其他实施例或现有技术实现方式理想的实施例不在本公开的范围外，并且对于特定应用可为理想的。

根据本发明，提供了一种车辆充电系统，其具有：由电机推进的车辆，所述电机由可充电能量存储系统供电；以及至少一个控制器，所述至少一个控制器被编程为：基于历史充电数据来预测至少一个即将到来的插电事件，基于多个即将到来的插电事件来定义插电例程，并且设定充电调度以与所述插电例程一致，使得在所述多个即将到来的插电事件中的每一个结束时实现目标荷电状态(SOC)，其中对应于插电事件的每个目标SOC是基于将所述插电例程的充电能量成本最少化和在下一个后续插电事件之前的预期能量损耗。

根据实施例，所述至少一个控制器进一步被编程为响应于检测到在所述插电例程之外的车辆使用事件而将目标SOC设定为最大SOC用于所述下一个后续插电事件。

根据实施例，将充电能量成本最少化包括：接收指示多个即将到来的插电事件的能量成本和充电速率中的至少一者的第三方数据，以及针对每个插电事件以最低的可能充电能量成本满足每个目标SOC。

根据实施例，所述至少一个控制器进一步被编程为基于将所述插电例程的再充电时间最少化来设定即将到来的插电事件的目标SOC。

根据实施例，所述插电例程包括所述多个即将到来的插电事件中的每一个之间的行驶事件，并且每个目标SOC是基于与对应行驶事件相关联的能量消耗预测。

根据实施例，所述至少一个控制器进一步被编程为基于指示与所述插电例程的偏差的实时车辆数据来调整所述充电调度。

根据实施例，所述至少一个控制器进一步被编程为基于与所述历史充电数据相关联的常规性值对即将到来的插电事件优先级化。

根据实施例，所述历史充电数据按用户-车辆组合集合进行分组。

根据本发明，一种管理电动化车辆充电的方法包括：存储指示历史充电和损耗数据的数据；请求指示第三方能量定价的数据；接收指示用户充电偏好的用户输入数据；接收实时车辆使用数据；以及基于所述历史充电和损耗数据来设定用于包括多个预期插电事件的插电例程的充电调度，使得在所述多个预期插电事件中的每一个结束时实现目标荷电状态(SOC)，其中对应于插电事件的每个目标SOC是基于将所述插电例程的充电能量成本最少化和在下一个后续插电事件之前的预期能量损耗。

根据实施例，本发明的进一步特征在于，响应于检测到在所述插电例程之外的车辆使用事件而将目标SOC设定为最大SOC用于所述下一个后续插电事件。

根据实施例，将充电能量成本最少化包括：基于指示第三方能量定价的所述数据以与每个预期插电事件相关联的最低的可能充电能量成本来设定每个目标SOC。

根据实施例，本发明的进一步特征在于，基于将所述插电例程的再充电时间最少化来设定预期插电事件的目标SOC。

根据实施例，给定插电事件的每个目标SOC是基于与在所述给定插电事件之后的对应行驶事件相关联的能量消耗预测。

根据实施例，所述历史充电和损耗数据按用户-车辆组合集合进行分组，所述用户-车辆组合集合由在所述车辆附近的用户移动装置发信号通知。

根据本发明，提供了一种车辆充电系统，其具有：由电机推进的车辆，所述电机由可充电能量存储系统供电；以及至少一个控制器，所述至少一个控制器被编程为：存储指示历史能量充电和损耗的数据，通过无线网络检索指示第三方能量定价的数据，接收指示用户充电偏好的用户输入数据，监测实时车辆使用数据，基于所述历史能量充电和损耗来定义包括多个预期插电事件的插电例程，生成充电调度以与所述插电例程一致，使得在所述预期插电事件中的每一个结束时实现目标荷电状态(SOC)，其中对应于插电事件的每个目标SOC是基于将所述插电例程的充电能量成本最少化和在下一个后续插电事件之前的预期能量损耗。

根据实施例，所述至少一个控制器进一步被编程为响应于检测到在所述插电例程之外的车辆使用事件而将目标SOC设定为最大SOC用于所述下一个后续插电事件。

根据实施例，将充电能量成本最少化包括：接收指示多个预期插电事件的能量成本和充电速率中的至少一者的第三方数据，以及针对每个插电事件以最低的可能充电能量成本满足每个目标SOC。

根据实施例，所述至少一个控制器进一步被编程为基于将所述插电例程的再充电时间最少化来设定即将到来的插电事件的目标SOC。

根据实施例，所述插电例程包括所述多个预期插电事件中的每一个之间的行驶事件，并且每个目标SOC是基于与对应行驶事件相关联的能量消耗预测。

根据实施例，所述至少一个控制器进一步被编程为基于与所述历史能量充电和损耗相关联的常规性值对即将到来的插电事件优先级化。

Claims (15)

1.一种车辆，其包括：

电机，所述电机用于推进所述车辆并且由可充电能量存储系统供电；以及

控制器，所述控制器被编程为，

基于历史充电数据来预测至少一个即将到来的插电事件，

基于多个即将到来的插电事件来定义插电例程，并且

设定充电调度以与所述插电例程一致，使得在所述多个即将到来的插电事件中的每一个结束时实现目标荷电状态(SOC)，其中对应于插电事件的每个目标SOC是基于将所述插电例程的充电能量成本最少化和在下一个后续插电事件之前的预期能量损耗。

2.根据权利要求1所述的车辆，其中所述控制器进一步被编程为响应于检测到在所述插电例程之外的车辆使用事件而将目标SOC设定为最大SOC用于所述下一个后续插电事件。

3.根据权利要求1所述的车辆，其中将充电能量成本最少化包括：接收指示多个即将到来的插电事件的能量成本和充电速率中的至少一者的第三方数据，以及针对每个插电事件以最低的可能充电能量成本满足每个目标SOC。

4.根据权利要求3所述的车辆，其中所述控制器进一步被编程为基于将所述插电例程的再充电时间最少化来设定即将到来的插电事件的目标SOC。

5.根据权利要求1所述的车辆，其中所述插电例程包括所述多个即将到来的插电事件中的每一个之间的行驶事件，并且每个目标SOC是基于与对应行驶事件相关联的能量消耗预测。

6.根据权利要求1所述的车辆，其中所述控制器进一步被编程为基于指示与所述插电例程的偏差的实时车辆数据来调整所述充电调度。

7.根据权利要求1所述的车辆，其中所述控制器进一步被编程为基于与所述历史充电数据相关联的常规性值对即将到来的插电事件优先级化。

8.根据权利要求1所述的车辆，其中所述历史充电数据按用户-车辆组合集合进行分组。

9.一种管理电动化车辆充电的方法，其包括：

存储指示历史充电和损耗数据的数据；

请求指示第三方能量定价的数据；

接收指示用户充电偏好的用户输入数据；

接收实时车辆使用数据；以及

基于所述历史充电和损耗数据来设定用于包括多个预期插电事件的插电例程的充电调度，使得在所述多个预期插电事件中的每一个结束时实现目标荷电状态(SOC)，其中对应于插电事件的每个目标SOC是基于将所述插电例程的充电能量成本最少化和在下一个后续插电事件之前的预期能量损耗。

10.根据权利要求9所述的方法，其还包括：响应于检测到在所述插电例程之外的车辆使用事件而将目标SOC设定为最大SOC用于所述下一个后续插电事件。

11.根据权利要求9所述的方法，其中将充电能量成本最少化包括：基于指示第三方能量定价的所述数据以与每个预期插电事件相关联的最低的可能充电能量成本来设定每个目标SOC。

12.根据权利要求9所述的方法，其还包括：基于将所述插电例程的再充电时间最少化来设定预期插电事件的目标SOC。

13.根据权利要求9所述的方法，其中给定插电事件的每个目标SOC是基于与在所述给定插电事件之后的对应行驶事件相关联的能量消耗预测。

14.根据权利要求9所述的方法，其中所述历史充电和损耗数据按用户-车辆组合集合进行分组，所述用户-车辆组合集合由在所述车辆附近的用户移动装置发信号通知。

15.一种车辆，其包括：

电机，所述电机用于推进所述车辆并且由可充电能量存储系统供电；以及

控制器，所述控制器被编程为，

存储指示历史能量充电和损耗的数据，

通过无线网络检索指示第三方能量定价的数据，

接收指示用户充电偏好的用户输入数据，

监测实时车辆使用数据，

基于所述历史能量充电和损耗来定义包括多个预期插电事件的插电例程，

生成充电调度以与所述插电例程一致，使得在所述预期插电事件中的每一个结束时实现目标荷电状态(SOC)，其中对应于插电事件的每个目标SOC是基于将所述插电例程的充电能量成本最少化和在下一个后续插电事件之前的预期能量损耗。

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