CN114091803A - 一种支持浮动电价的电动自行车充电桩及其充电方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提出了一种支持浮动电价的电动自行车充电桩及其充电方法，所述充电桩通过云服务器与客户端通信连接，所述充电桩包括依次连接通信模块、充电模块、计费模块和显示模块，所述通信模块用于将充电桩的使用状态及当前电价传送至云服务器，所述充电模块用于为电动自行车充电，所述计费模块用于根据当前电价和充电电量计算充电费用，所述显示模块用于显示充电费用和对应缴费二维码。本发明实现了较准确对到达时的充电单价进行预测，为用户提供最优充电方案，提高了充电桩的使用均衡度，提高了电价预测的准确度，降低了预测时的计算量，优化了处理器性能。

Description

一种支持浮动电价的电动自行车充电桩及其充电方法
技术领域
本发明涉及充电桩技术领域，具体而言，涉及一种支持浮动电价的电动自行车充电桩及其充电方法。
背景技术
随着能源结构的调整，电动汽车、电动自行车等电动交通工具的数量越来越多。充电桩能实现计时、计电度、计金额充电，可以作为市民购电终端，同时提高了充电效率和安全性。
然而，现有针对电动自行车的充电桩普遍存在智能化程度低，服务价格过高的问题，不具有引导用户错峰充电的功能。现实中，可能出现一些区域充电站用电负荷较低，充电单价较低，另外一些区域充电站用电负荷较高，充电单价较高的情况，由于缺乏指引，造成充电桩的使用不合理，造成资源的浪费，也对用户财产造成损失。
发明内容
鉴于上述问题，本发明提供了一种支持浮动电价的电动自行车充电桩及其充电方法。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种支持浮动电价的电动自行车充电桩，所述充电桩通过云服务器与客户端通信连接，所述充电桩包括依次连接通信模块、充电模块、计费模块和显示模块，所述通信模块用于将充电桩的使用状态及当前电价传送至云服务器，所述充电模块用于为电动自行车充电，所述计费模块用于根据当前电价和充电电量计算充电费用，所述显示模块用于显示充电费用和对应缴费二维码。
作为优选方案，所述客户端包括导航模块和预测模块，所述导航模块用于根据道路信息规划出发点至充电桩的行驶线路，所述预测模块用于根据当前电价和行驶线路预测到达时的预估电价。
本发明还提出了一种支持浮动电价的电动自行车充电桩的充电方法，包括如下步骤：搜索电动自行车周围可用充电桩，并向每个所述可用充电桩发送电价查询请求，获得与所述可用充电桩对应的当前电价；根据电动自行车到每个所述可用充电桩的距离计算到达时电动自行车的耗时长和耗电量；根据当前电价和耗时长，预测到达时每个可用充电桩的预估电价；结合耗电量和预估电价计算每个可用充电桩的充电费用；将充电费用最低的可用充电桩作为最优充电桩；行驶至最优充电桩进行充电操作，充电完毕后，根据实际电价结算充电费用。
作为优选方案，在行驶至最优充电桩之前，还包括根据所需耗电量和当前剩余电量，判断所述电动自行车是否能够到达最优充电桩。
作为优选方案，所述根据初始电价和时长，预测到达时每个可用充电桩的预估电价，包括：若电动自行车的当前时刻至预估到达时刻处于高峰、平峰或低谷时间段中的同一时间段，则
Figure RE-GDA0003458368610000021
其中P0为当前电价，L为到达时所需耗时长，K1，K2，K3分别为高峰时间段、平峰时间段和低谷时间段对电价的综合影响因子，根据历史经验数据获得。
作为优选方案，所述根据初始电价和时长，预测到达时每个可用充电桩的预估电价，包括：若电动自行车的当前时刻至预估到达时刻处于高峰、平峰或低谷时间段中的不同时间段，则
Figure RE-GDA0003458368610000022
其中，P1、P2、P3分别为配电网在高峰时间段、平峰时间段和低谷时间段的基础单价，a11、a21、a31分别为配电网在高峰时间段、平峰时间段和低谷时间段的的预估负载率，a12、a22、a32分别为充电桩所处充电站在高峰时间段、平峰时间段和低谷时间段的预估负载率，λ11-λ32分别为各预估负载率的影响因子。
作为优选方案，所述结合耗电量和预估电价计算每个可用充电桩的充电费用，包括：所述充电费用为M＝P*(C0-C1+C2)，其中P为预估电价，C0为电动自行车的电池额定容量，C1为电动自行车的电池剩余电量，C2为电动自行车的电池耗电量。
与现有技术相比，本发明的有益效果包括：通过搜索周围可用充电桩，根据当前电价和耗时长，预测到达时的预估电价，并根据预估电价计算充电费用，将充电费用最低的可用充电桩作为最优充电桩。实现了较准确对到达时的充电单价进行预测，为用户提供最优充电方案，提高了充电桩的使用均衡度。在对充电单价进行预测时，根据电动自行车的当前时刻至预估到达时刻是否处于高峰、平峰或低谷时间段中的同一时间段采用不同算法进行预测，提高了预测的准确度，降低了预测时的计算量，优化了处理器性能。
附图说明
参照附图来说明本发明的公开内容。应当了解，附图仅仅用于说明目的，而并非意在对本发明的保护范围构成限制。在附图中，相同的附图标记用于指代相同的部件。其中：
图1为本发明实施例支持浮动电价的电动自行车充电桩的结构示意图；
图2为本发明实施例支持浮动电价的电动自行车充电桩的充电方法的流程示意图。
具体实施方式
容易理解，根据本发明的技术方案，在不变更本发明实质精神下，本领域的一般技术人员可以提出可相互替换的多种结构方式以及实现方式。因此，以下具体实施方式以及附图仅是对本发明的技术方案的示例性说明，而不应当视为本发明的全部或者视为对本发明技术方案的限定或限制。
根据本发明的一实施方式结合图1示出。一种支持浮动电价的电动自行车充电桩，充电桩通过云服务器与客户端通信连接，充电桩包括依次连接通信模块、充电模块、计费模块和显示模块，通信模块用于将充电桩的使用状态及当前电价传送至云服务器，该通信模块采用4G、WIFI等无线方式通信，或采用光纤电缆等有线方式通信。充电模块用于为电动自行车充电，计费模块用于根据当前电价和充电电量计算充电费用，显示模块用于显示充电费用和对应缴费二维码。
上述客户端包括导航模块和预测模块，导航模块用于根据道路信息规划出发点至充电桩的行驶线路，预测模块用于根据当前电价和行驶线路预测到达时的预估电价。
参见图2，本发明还提出了一种支持浮动电价的电动自行车充电桩的充电方法，包括如下步骤：
S101：搜索电动自行车周围可用充电桩，并向每个可用充电桩发送电价查询请求，获得与可用充电桩对应的当前电价。
S102：根据电动自行车到每个可用充电桩的距离计算到达时电动自行车的耗时长和耗电量。
S103：根据当前电价和耗时长，预测到达时每个可用充电桩的预估电价。
具体的，根据初始电价和时长，预测到达时每个可用充电桩的预估电价，包括：
(1)若电动自行车的当前时刻至预估到达时刻处于高峰、平峰或低谷时间段中的同一时间段，则
Figure RE-GDA0003458368610000041
其中，P0为当前电价，L为到达时所需耗时长，K1，K2，K3分别为高峰时间段、平峰时间段和低谷时间段对电价的综合影响因子，根据历史经验数据获得。
当电动自行车的当前时刻t和预估到达时刻t+L均位于低谷时间段时，可以根据P＝P0+k3L，计算出预估单价P。该预测方法计算量，计算速度快，处理器性能占用低。
(2)若电动自行车的当前时刻至预估到达时刻处于高峰、平峰或低谷时间段中的不同时间段，则
Figure RE-GDA0003458368610000042
其中， P1、P2、P3分别为配电网在高峰时间段、平峰时间段和低谷时间段的基础单价， a11、a21、a31分别为配电网在高峰时间段、平峰时间段和低谷时间段的的预估负载率，a12、a22、a32分别为充电桩所处充电站在高峰时间段、平峰时间段和低谷时间段的预估负载率，λ11-λ32分别为各预估负载率的影响因子，根据历史经验数据获得。
需要说明的是，上述配电网的预估负载率、充电站的预估负载率由神经网络训练模型获得，如卷积神经网络、残差收缩网络等模型，即采用历史负载率数据作为初始样本，进行变量初始化、正向传播、计算损失函数、反向传播、在进行循环迭代获得训练模型。该预测方法数据计算量大，计算速度慢，处理器性能占用高，但是预测精度相对较高。
S104：结合耗电量和预估电价计算每个可用充电桩的充电费用。
结合耗电量和预估电价计算每个可用充电桩的充电费用，包括：充电费用为 M＝P*(C0-C1+C2)，其中P为预估电价，C0为电动自行车的电池额定容量， C1为电动自行车的电池剩余电量，C2为电动自行车的电池耗电量。
S105：将充电费用最低的可用充电桩作为最优充电桩。
S106：行驶至最优充电桩进行充电操作，充电完毕后，根据实际电价结算充电费用。
优选的，在行驶至最优充电桩之前，还包括根据所需耗电量和当前剩余电量，判断电动自行车是否能够到达最优充电桩。
综上所述，本发明的有益效果包括：通过搜索周围可用充电桩，根据当前电价和耗时长，预测到达时的预估电价，并根据预估电价计算充电费用，将充电费用最低的可用充电桩作为最优充电桩。实现了较准确对到达时的充电单价进行预测，为用户提供最优充电方案，提高了充电桩的使用均衡度。在对充电单价进行预测时，根据电动自行车的当前时刻至预估到达时刻是否处于高峰、平峰或低谷时间段中的同一时间段采用不同算法进行预测，提高了预测的准确度，降低了预测时的计算量，优化了处理器性能。
本发明的技术范围不仅仅局限于上述说明中的内容，本领域技术人员可以在不脱离本发明技术思想的前提下，对上述实施例进行多种变形和修改，而这些变形和修改均应当属于本发明的保护范围内。

Claims (7)

1.一种支持浮动电价的电动自行车充电桩，所述充电桩通过云服务器与客户端通信连接，其特征在于，所述充电桩包括依次连接通信模块、充电模块、计费模块和显示模块，所述通信模块用于将充电桩的使用状态及当前电价传送至云服务器，所述充电模块用于为电动自行车充电，所述计费模块用于根据当前电价和充电电量计算充电费用，所述显示模块用于显示充电费用和对应缴费二维码。
2.根据权利要求1所述的支持浮动电价的电动自行车充电桩，其特征在于，所述客户端包括导航模块和预测模块，所述导航模块用于根据道路信息规划出发点至充电桩的行驶线路，所述预测模块用于根据当前电价和行驶线路预测到达时的预估电价。
3.一种支持浮动电价的电动自行车充电桩的充电方法，其特征在于，包括如下步骤：
搜索电动自行车周围可用充电桩，并向每个所述可用充电桩发送电价查询请求，获得与所述可用充电桩对应的当前电价；
根据电动自行车到每个所述可用充电桩的距离计算到达时电动自行车的耗时长和耗电量；
根据当前电价和耗时长，预测到达时每个可用充电桩的预估电价；
结合耗电量和预估电价计算每个可用充电桩的充电费用；
将充电费用最低的可用充电桩作为最优充电桩；
行驶至最优充电桩进行充电操作，充电完毕后，根据实际电价结算充电费用。
4.根据权利要求3所述的支持浮动电价的电动自行车充电桩的充电方法，其特征在于，在行驶至最优充电桩之前，还包括根据所需耗电量和当前剩余电量，判断所述电动自行车是否能够到达最优充电桩。
5.根据权利要求3所述的支持浮动电价的电动自行车充电桩的充电方法，其特征在于，所述根据初始电价和时长，预测到达时每个可用充电桩的预估电价，包括：若电动自行车的当前时刻至预估到达时刻处于高峰、平峰或低谷时间段中的同一时间段，则
所述预估电价为
Figure FDA0003261770850000011
其中P0为当前电价，L为到达时所需耗时长，K1，K2，K3分别为高峰时间段、平峰时间段和低谷时间段对电价的综合影响因子，根据历史经验数据获得。
6.根据权利要求3所述的支持浮动电价的电动自行车充电桩的充电方法，其特征在于，所述根据初始电价和时长，预测到达时每个可用充电桩的预估电价，包括：若电动自行车的当前时刻至预估到达时刻处于高峰、平峰或低谷时间段中的不同时间段，则
所述预估电价为
Figure FDA0003261770850000021
其中，P1、P2、P3分别为配电网在高峰时间段、平峰时间段和低谷时间段的基础单价，a11、a21、a31分别为配电网在高峰时间段、平峰时间段和低谷时间段的的预估负载率，a12、a22、a32分别为充电桩所处充电站在高峰时间段、平峰时间段和低谷时间段的预估负载率，λ11-λ32分别为各预估负载率的影响因子。
7.根据权利要求3所述的支持浮动电价的电动自行车充电桩的充电方法，其特征在于，所述结合耗电量和预估电价计算每个可用充电桩的充电费用，包括：
所述充电费用为M＝P*(C0-C1+C2)，其中P为预估电价，C0为电动自行车的电池额定容量，C1为电动自行车的电池剩余电量，C2为电动自行车的电池耗电量。
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