CN117794777A - 调整电动车辆的充电过程 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于调整电动车辆(F1、F2)的充电过程的方法(S1至S5)，其中电动车辆车队的车队运营商从第一供能网络的运营商处接收能量请求信息(S1)；为车队的位于第一供能网络附近且未明确分配给充电站的当前正在充电的电动车辆(F1、F2)分配它们从第一供能网络充电的概率(P(F1)、P(F2))(S2、S3)；根据所述概率将电动车辆(F1、F2)归类为从第一供能网络充电的或未从第一供能网络充电的(S4)；并且根据接收到的能量请求信息调整被归类为从第一供能网络充电的电动车辆的充电过程(S5)。

Description

调整电动车辆的充电过程
技术领域
本发明涉及一种用于调整电动车辆的充电过程的方法，在该方法中，电动车辆车队的车队运营商从第一供能网络的运营商处接收能量请求信息。本发明还涉及一种构造用于执行该方法的充电控制系统。本发明还涉及一种计算机程序产品，所述计算机程序产品具有代码，该代码在其于充电控制系统的数据处理装置上执行时可使所述方法运行。
背景技术
电动车辆(例如插电式混合动力车辆或全电动运行车辆)的能量存储器、尤其是电池在充电站处被充电，这些充电站分别分配给特定运营商或供能商的供能网络。在此充电过程可能会受到多种影响因素的影响，例如由供能商提供的能量数量、供能网络的负荷程度、电动车辆用户与电动车辆制造商之间约定的充电条件等。如果知道具有哪些充电特性的哪些电动车辆连接到哪些充电站，则可根据供能网络的当前请求适配电动车辆的充电行为并且由此更好地平衡供能网络。这种供能管理原则上是已知的。
例如如果在某个供能网络中可用的能量数量在当前有限，则供能网络的运营商可向与其合作的电动车辆车队的车队运营商发出能量请求信息，即，应减少当前在该供能网络充电的电动车辆的耗电量。然后，车队运营商可根据能量请求信息远程控制这些正在充电的电动车辆的充电过程(如通过发送相应的短消息)，如降低充电功率、提前停止充电过程等。
通过充电伙伴、即充电站和电动车辆之间的数据交换、例如通过传输可唯一地识别电动车辆的数据如电动车辆的车辆识别代码(VIN)(例如根据ISO 15118)或电动车辆充电特征的“指纹”可了解哪辆电动车辆连接到了所观察的供能网络的充电站上。这些数据以及特定电动车辆当前正在充电的事实可从电动车辆例如通过无线电传输到所属的车队运营商。因此，车队运营商明确地知道，该电动车辆是否正在从车队运营商已经从其接收到能量请求信息的供能网络获得该电动车辆的充电电流。
DE102015210726A1公开了一种用于确定充电对的方法，该充电对包括来自两组不同的可能的充电伙伴中的各一个充电伙伴。这两个不同的组包括一组可能的充电站和一组可能的车辆。充电对包括一个充电站和一个在所述充电站处进行充电过程的车辆。该方法包括通过两组可能的充电伙伴中的第一组中的进行激励的充电伙伴引发与充电过程有关的激励。此外，该方法还包括检测两组可能的充电伙伴中的第二组中的进行响应的充电伙伴对激励的响应。此外，该方法还包括形成包括进行激励的充电伙伴和进行响应的充电伙伴的充电对。
DE102016212245A1涉及一种用于运行充电站的方法，该方法使得仅在肯定识别之后才能为电运行车辆提供最大充电功率。涉及一种用于计划车辆的充电过程的方法，该车辆通过充电电缆与充电站电连接。
DE102016212244A1涉及一种用于计划车辆的充电过程的方法，该车辆通过充电电缆与充电站电连接。
DE102018212283A1公开了一种用于确定充电对的方法，所述充电对包括两组不同的可能的充电伙伴中的各一个充电伙伴，这两个不同的组包括一组可能的充电站和一组可能的混合动力车辆或电动车辆，充电对包括一个充电站和一个在充电站处进行充电过程的混合动力车辆或电动车辆。该方法包括从可能的充电伙伴中确定至少一个可能的充电伙伴的至少一个时间响应特性；通过所述两组可能的充电伙伴中的第一组中的进行激励的充电伙伴引发与充电过程有关的激励，所述激励基于所述至少一个时间响应特性而引发；检测两组可能的充电伙伴中的第二组中的进行响应的充电伙伴对激励的响应；以及基于检测到的响应形成包括进行激励的充电伙伴和进行响应的充电伙伴的充电对。
电动车辆也可通过其车辆位置与充电站位置的唯一位置相关性(“一一对应分配关系”)被唯一地识别。例如如果电动车辆的位置在定位装置精确度高的情况下(例如±1m)与充电站的同样以高精确度已知的位置一致，在可能的情况下还知道充电站附近没有其它电动车辆，则是这种情况。
但如果车队运营商知道其车队中的一辆电动车辆正在所观察的供能网络附近的充电站上充电，但无法唯一地识别该充电站，就会出现问题。这种情况例如可出现在充电伙伴没有交换唯一地识别其的数据并且电动车辆的位置仅不精确地已知(例如在10m的半径之内，例如由于使用的定位技术不精确或由于建筑物、山等的存在)和/或尤其是不同供能商的充电站相互靠近和/或其位置不精确地已知。
发明内容
本发明的任务是至少部分克服现有技术的缺点并且尤其是为车队运营商提供更好的可能性，根据供能网络运营商的请求按照所述请求地调整在该供能网络充电站上充电的电动车辆的充电过程。
该任务根据独立权利要求的特征来解决。优选的实施方式尤其是可从从属权利要求中得知。
该任务通过一种用于调整电动车辆的充电过程的方法来解决，其中电动车辆车队的车队运营商
-从一个供能网络(以下称为“第一”供能网络，但不限制一般性)的运营商处接收能量请求信息；
-为车队的位于第一供能网络附近或第一供能网络的至少一个充电站附近且未明确分配或可分配给充电站的当前正在充电的电动车辆分配它们当前正在从第一供能网络充电或连接到第一供能网络的至少一个充电站的概率；
-根据所述概率将电动车辆归类为从第一供能网络充电或未从第一供能网络充电；并且
-根据接收到的能量请求信息调整被归类为从第一供能网络充电或者说连接到第一供能网络的电动车辆的充电过程。
由此实现以下优点：即使在正在充电的电动车辆和第一供能网络的充电站之间不能建立明确的一一对应分配关系，车队运营商仍然可将该电动车辆纳入该车队运营商针对第一供能网络的充电策略中。这又改善了第一供能网络的平衡。
在此前提是，位于第一供能网络附近的电动车辆可单独地远程识别，例如通过无线电传输或无线电查询其VIN。如果电动车辆可单独识别，则通常其充电特性也是已知的，例如车辆固有的充电特征，如能量存储器的容量、充电速度、能量存储器的寿命等并且必要时也包括按条约协商的充电条件，如完全充电或仅部分充电的权利。此外，可远程识别的电动车辆可将其地理位置及其充电状态(例如正在充电/未充电)传输给车队运营商。这些车辆信息可由电动车辆自动传输给车队运营商(“推送”)，例如以规律的时间间隔或由事件控制地传输，例如随着充电过程的开始而传输。替代或附加地，车辆信息可由车队运营商远程查询(“拉取”)。
电动车辆可以是例如轿车、卡车、公共汽车、摩托车等。
车队运营商可以是电动车辆的制造商或可运行不同制造商的电动车辆。车队运营商尤其是可维护充电控制系统，以便执行该方法。所述充电控制系统尤其是设置用于根据基于供能管理的充电策略来调整充电过程。
能量请求信息可包括第一供能网络的当前或预测状态，该状态可能影响电动车辆的充电过程、例如可用的电能量数量或功率或其变化。例如能量生产单元(发电站、太阳能设备等)的故障、电力线路的故障、供能网络中其它用电器的能耗增加等也能够短时地导致第一供能网络中可用能量数量的减少。能量请求信息于是例如可包括短时地减少充电的电动车辆所使用的充电功率的请求。车队运营商随后将尝试通过远程控制调整当前正在充电的电动车辆的充电过程来满足该需求，更确切地说，使得充电的电动车辆的用户尽可能少地受此影响。
尤其是下述当前正在充电的电动车辆可通过车队运营商明确分配给第一供能网络：
-与第一供能网络的充电站处于一一对应关系的所有电动车辆；
-明确处于第一供能网络的地理延伸范围或区域之内的所有电动车辆，即使它们与充电站没有建立一一对应关系。
另一方面，第一供能网络“附近”的电动车辆可以理解为，从车队运营商的角度看在考虑到电动车辆和/或充电站的位置不准确性的情况下可能连接到第一供能网络或相邻的(“第二”)供能网络的电动车辆。“当前正在充电的电动车辆无法明确分配给充电站”尤其是包括车队运营商虽然知道电动车辆正在充电，但无法明确确定它是从第一供能网络的充电站充电还是从相邻的第二供能网络的充电站充电。
第一供能网络的运营商和第二供能网络的运营商可以是不同的运营商或相同的运营商。尤其是当运营商相同时，第一供能网络和第二供能网络可以是上级供能网络的子网络或部分网络。
关于电动车辆的位置和/或充电站的位置的不确定性例如可由以下一个或多个原因引起：
-电动车辆的定位装置或所使用的测位技术仅输出相对不精确的位置；
-定位受到地理上决定的不确定性影响，例如由于街道上的高层建筑、山等；
-没有精确地记录充电站的位置。例如可想到这样的场景：街道的某些建筑物配备了充电站(如带有相应的Schuko插头)，但供能商不知道Schuko插头在建筑物上的位置或甚至不知道该街道的哪些建筑物上有充电站。可能会加剧这种情况的是，街道的一侧由第一供能网络(或电网)供应，而另一侧由第二供能网络供应。
充电站可以是专用充电站。充电站也可以是Schuko插头或其它住宅连接插头，如壁盒。在一种扩展方案中，供能网络可具有多个充电站，由该供能网络无法在电气上或充电技术上区分这些充电站，例如因为它们连接到同一配电器或电表上。
一种扩展方案是，特定电动车辆的位置和必要时所属的位置精确度通过该电动车辆的定位装置来确定，例如基于GPS、GLONASS、WLAN等。定位精确度可取决于电动车辆中安装的定位装置(如精确度较高或较低的GPS)和/或由电动车辆使用的测位技术(如GPS、WLAN等)。在一种扩展方案中，也可通过远程识别来查询电动车辆的定位装置和/或电动车辆的测位技术。
针对供能网络的某些区域的典型定位精确度也可能是已知或预先确定的。这种位置精确度例如可以已经通过试验或测量代表性地确定。
例如从电动车辆和相应电动车辆附近的所述至少一个充电站的位置(不)准确性以及可能的其它信息如充电电缆的长度等可针对电动车辆确定该电动车辆连接到第一供能网络的充电站以进行充电的概率。车队运营商在至少了解这些概率的情况下可确定或设定针对哪些电动车辆假设它们连接到了第一供能网络，并且如果可能和/或有意义，车队运营商可根据接收到的能量请求信息和因此其充电策略调整这些电动车辆的充电过程。趋势性地车队运营商例如可将如下电动车辆更可能分配给第一供能网络的充电站，如果这些电动车辆连接到第一供能网络的充电站的概率越高。
一种实施方式是，为电动车辆分配它连接到第一供能网络的特定充电站的概率值，所述概率值至少取决于电动车辆与该充电站之间的所确定的距离。换言之，为特定电动车辆分配在连接到该电动车辆附近的供能网络的充电站上的概率关于距充电站的距离之间的关联性。概率值例如可实验地、基于经验值和/或通过模拟确定或已确定。
概率值可绘制为与距离相关的曲线。例如概率值可以作为表格、特征曲线等存在、如存储。
一种实施方式是，电动车辆与充电站之间的距离越小，概率值就越高。
一种实施方式是，概率值取决于由相关电动车辆使用的定位装置和/或测位技术或其精确度。由此可更接近现实地确定概率。概率值于是通常是与车辆相关的或者是车辆固有的并且例如取决于可远程识别的电运行电动车辆的类型和/或装备。在一种变型方案中，可以为具有相同定位装置和/或测位技术的电动车辆分配相同的概率值。
一种实施方式是，概率值取决于对所述至少一个充电站位置的了解的精确性。由此也可改善对特定电动车辆连接到充电站的概率的了解。如上所述，该位置可以是相对精确地已知的或者是仅非常不精确地已知的，在后一种情况下例如仅在房屋宽度或街道长度内，在较高的房屋峡谷中等。
在一种扩展方案中，仅观察如下充电站，对于所述充电站存在确定的最小概率、例如至少1％或5％。另一方面，在一种扩展方案中，当概率达到或超过例如98％或99％的上概率阈值时，则可假设一一对应的分配关系。
一种扩展方案是，仅观察其距离在预定最大距离内的充电站。该最大距离例如可约为10m并且因此包括充电电缆的通常长度。
一种实施方式是，电动车辆连接到供能网络的充电站的概率取决于第一供能网络的位于附近的充电站的数量。这种实施方式对于如下情况尤为有利，即，由运营商或供电商无法区分电动车辆连接的是供能网络的充电站组中的哪个充电站，例如因为多个充电站通过同一配电器供电。例如如果街道上的多个充电站、例如Schuko插头通过共同的供电线路连接到共同的配电器上并且供能网络运营商又没有其它可行方案将电动车辆的连接分配给这些充电站中的特定充电站，就会出现这种场景。在一种扩展方案中，电动车辆可能连接的这种充电站越多，趋势性地电动车辆可能连接到这些可能的充电站之一上的概率就越高。电动车辆可或可能连接的充电站可不包括其上肯定连接有另一电动车辆的充电站。例如可通过关联或“累积”对于可能连接到相应观察的充电站的各个概率来计算电动车辆连接到第一供能网络的任一充电站的概率。
一种扩展方案是，在计算从第一供能网络充电的概率时不考虑电动车辆附近的另一第二供能网络的充电站。这产生计算特别简单的优点。
一种实施方式是，根据下述公式计算电动车辆F连接到电动车辆F附近的第一供能网络的一组n＝1,2,3,4,...个可能的充电站Li中的(任意)一个充电站Li的(总)概率P(F)，
且P(Li,di)是电动车辆连接到与电动车辆F的距离为di的充电站Li的概率。该计算变型方案的优点是，概率P(F)随着附近每个可能的充电站Li而增加，但不达到或超过值P(F)＝1或100％。如果附近只有一个唯一的充电站L并且因此适用n＝1，则直接得出P(F)＝P(L,d)，即适用于该距离d的阻力值/概率值。
该概率P(F)可用于归类该电动车辆F是否应被分配给第一供能网络。
因此，一种扩展方案是，仅对于P(F)>0.5或P(F)≥0.5电动车辆才被或可被分配给第一供能网络。
如果多辆电动车辆可连接到一个特定充电站，则一种扩展方案是，由车队运营商决定将具有最高概率的电动车辆归类为连接到该充电站上。
如果a辆电动车辆可能连接到同一供能网络的b个充电站且a>b，则一种扩展方案是，由车队运营商决定将b辆具有最高概率的电动车辆归类为连接到这些充电站上或该供能网络上。
一种实施方式是，在附加地考虑电动车辆F附近的与第一供能网络相邻的第二供能网络的m＝1,2,3,4,....个充电站Nj的情况下计算电动车辆F连接到电动车辆F附近的第一供能网络的一组可能的充电站Li中的(任意)一个充电站Li的概率P(F)。因此实现了还可更精确地确定概率P(F)的优点。
在此可这样设计计算，使得当存在电动车辆F可能连接到第二供能网络的至少一个充电站Nj的可能性时减小对于连接到第一供能网络的充电站Li的概率P(F)。
一种实施方式是，根据下述公式计算特定电动车辆F连接到电动车辆F附近的第一供能网络的一组充电站Li中的一个充电站Li并且还位于第二供能网络的一组充电站Nj附近的概率P(F)：
且P(Li,di)是电动车辆F连接到与电动车辆F的距离为di的相应充电站Li的概率，并且P(Nj,dj)是电动车辆F连接到与电动车辆F的距离为dj的相应充电站Nj的概率。
一种实施方式是，为了由车队运营商归类特定电动车辆F是否从第一供能网络充电或者说是否连接到电动车辆F附近的第一供能网络的充电站Li，首先计算连接到位于附近的充电站Li的概率P1(F)，而不考虑电动车辆F附近的第二供能网络的充电站Nj，即
附加地，计算连接到第二供能网络的位于附近的充电站Nj的概率P2(F)，而不考虑电动车辆F附近的第一供能网络的充电站Li，即
如果P1＞P2,则例如可将电动车辆F归类为在第一供能网络上充电。
在一种扩展方案中，可将特定充电站Li与(其)属于不同供能网络的概率相关联。这例如有助于没有供能网络隶属数据的充电站。在此情况下，例如可根据下述公式计算电动车辆F连接到充电站Li的概率
其中规定P′(Li，di)＝P(Li，di)·φ＊(Li)·(1-φ°(Li)，Φ＊(Li)表示Li属于第一供能网络的概率并且Φ°(Li)表示充电站Li属于第二供能网络的概率。这可类似地转用于概率值的上述其它计算。
在一种扩展方案中，可由车队运营商模拟用于通过一组电动车辆充电的网络行为，对于该网络行为保持从接收到的能量请求信息中得出的边界条件、尤其是预定的在供能网络的充电站处最大可调用的能量数量(“能量缓存”)。在此可在该模拟的范围内改变分配给充电站或电动车辆的能量数量，以便以高的概率满足边界条件。这种变化可考虑各个电动车辆的充电特性。边界条件例如可包括影响能量缓存的某些过程或“事件”的发生，从而可通过模拟估计当这些过程发生时网络行为如何变化以及如何通过改变分配给充电站的能量数量来改善网络行为。这种事件例如可包括能量生产单元(发电站、太阳能设备等)的故障或接通、电力线路故障、供能网络中其它用电器的能耗增加或减少等。模拟可针对不同的电动车辆组进行，这些电动车辆组例如通过所观察的电动车辆的数量和/或类型来区分。通过与实际网络行为(包括可能发生的特定事件)的比较，可在了解在充电站处调用的能量数量的情况下进一步改善模拟。
连接到供能网络上的电动车辆的充电特性越好地已知，供能网络就能越好地基于模拟结果对事件做出响应。这尤其是以下情况，即，仅以一定概率连接到充电站以便为其能量存储器充电的电动车辆比实际上肯定会连接到充电站的电动车辆更为优先，例如基于更容易遵守合约约定的充电条件、更快的充电、能量存储器的使用寿命等。
这种电动车辆例如可借助取决于其连接到充电站的概率的加权因子来考虑。
该任务也通过一种充电控制系统来解决，所述充电控制系统设置用于执行上面所描述的方法。充电控制系统可类似于方法来构造，反之亦然，并且具有相同的优点。
一种实施方式是，充电控制系统具有数据处理装置，所述数据处理装置设置用于执行上述方法。充电控制系统可由车队运营商来运行。
充电控制系统例如可设置用于，
-从第一供能网络的运营商处接收能量请求信息；
-根据电动车辆的位置识别第一供能网络附近的或第一供能网络的充电站附近的当前正在充电的电动车辆；
-为无法明确分配给第一供能网络的电动车辆分配其连接到第一供能网络或第一供能网络的充电站的概率；
-根据所述概率确定这些电动车辆中的哪些被归类为连接到第一供能网络的充电站；
-为在第一供能网络上充电的电动车辆选择一种例如由上述模拟导出的充电策略，该充电策略符合能量请求信息，尤其是满足能量请求信息；
-远程指示正在充电的电动车辆，根据所选的充电策略并且因此也根据接收到的能量请求信息调整或改变其充电过程。
该任务也通过一种具有代码的计算机程序产品来解决，该代码在其于数据处理装置、尤其是充电控制系统上执行时，执行上述方法。
附图说明
本发明的上述特性、特征和优点以及实现这些特性、特征和优点的方式结合下面对实施例的示意性说明变得更清楚并且更易于理解，所述实施例结合附图进一步阐述。附图如下：
图1示出用于对连接到供能网络的充电站的电动车辆充电的可能流程；和
图2示出两辆不同的电动车辆连接到一个特定充电站的概率值关于距充电站的相应距离的绘图。
具体实施方式
图1示出用于通过电动车辆的车队运营商调整电动车辆的充电过程的可能流程。
在第一步骤S1中，在车队运营商处从第一供能网络的运营商接收能量请求信息，例如由于某种事件针对车队运营商的电动车辆目前可用的充电功率在短期内减少或将减少。替代地，例如可告知现在有更多的充电功率可供使用。
现在，车队运营商尝试确定其车队的哪些电动车辆当前正在从第一供能网络充电。这明确包括所有与第一供能网络的充电站处于一一对应关系的电动车辆以及所有明确位于第一供能网络的地理延伸范围或区域内的电动车辆。对于车辆可适用一个或两个条件。
车队运营商还尝试考虑可能或者说仅有一定概率从第一供能网络充电的电动车辆。为此，在步骤S2中，车队运营商识别车队的当前正在充电的电动车辆，这些电动车辆位于第一供能网络附近且未明确分配给充电站，即可能连接到第一供能网络，但车队运营商无法明确确定这点。
在步骤S3中，车队运营商为在步骤S2中识别的电动车辆分配它们例如通过连接到第一供能网络的充电站而从第一供能网络充电的相应概率。
在步骤S4中，车队运营商根据所属的概率将在步骤S2和S3中观察的电动车辆中的每辆电动车辆归类为从第一供能网络充电或不从第一供能网络充电。
在步骤S5中，基于接收到的能量请求信息——例如根据在供能管理范围内由模拟获得并且最佳地与第一供能网络的通过能量请求信息确定的边界条件协调的充电策略——既调整明确分配给第一供能网络的电动车辆的充电过程也调整在步骤S4中被归类为从第一供能网络充电的电动车辆的充电过程。
图2示出具有不同定位装置或测位技术的远程可识别的电动车辆F1和F2关于距充电站的确定距离d连接到充电站的概率或概率值P(F1,d)或P(F2,d)的纯示例性曲线图。这些概率曲线例如可用于根据步骤S3为电动车辆F1、F2分配相应的概率P(F1)、P(F2)。
在一种扩展方案中，概率值P(F1,d)或P(F2,d)可从电动车辆F1、F2调用，替代地，在确定电动车辆的VIN之后从数据库调用所述概率值。在一种扩展方案中，对于不同充电站、例如对于在其它街道或地区处的充电站，对于相同电动车辆F1、F2的概率值P(F1,d)和P(F2,d)可以是不同的，因为在那里电动车辆F1、F2的位置和/或充电站的位置可能更精确或更不精确地确定。
例如如果对于电动车辆F1测得其位于距充电站1m的距离内(相应于d<1m或d≤1m)，则为电动车辆F1分配概率值P(F1,d)＝P(F1,1m)＝0.9。类似地，对于距离d<2m、3m、4m、5m等，为电动车辆F1分配概率值0.85、0.8、0.7、0.5、或0.4等。为电动车辆F2分配相应的概率值P(F2,d)。
在一种场景中假设两辆电动车辆F1和F2位于一个唯一的充电站附近，例如具有相同的测得或确定的距离d＜3m。因此在步骤S3中，为电动车辆F1分配相应于概率值P(F1,3m)＝0.7的概率P(F1)，为电动车辆F2分配相应于概率值P(F2,3m)＝0.5的概率P(F2)。
由于针对电动车辆F1的概率P(F1)高于针对电动车辆F2的概率P(F2)，因此电动车辆F1是优选的并且因此在步骤S4中进行归类，即电动车辆F1连接到充电站，而电动车辆F2未连接到充电站。
因此，在步骤S5中，由车队运营商仅调整电动车辆F1的充电过程。
在一种变型方案中，可这样构造所述方法或相应的充电系统，使得考虑电动车辆F1和F2附近(在此例如在10m半径内)的其它充电站，这些充电站同样属于所观察的第一供能网络。
电动车辆连接到一组、如两个充电站(在此被称为L1和L2)中的一个充电站的累积概率P于是可以计算为P＝1-(1-P(L1,d1))·(1-P(L2,d2))，其中d1表示距充电站L1的距离，并且d2表示距充电站L2的距离。例如如果电动车辆F1距充电站L1的距离为d1＝3m并且距充电站L2的距离为d2＝4m，则电动车辆F1连接到两个充电站L1、L2中的(任意)一个充电站的概率P(F1)可计算为：
P(F1)＝1-(1-P(L1,d1))·(1-P(L2,d2))＝1-(1-0.7)·(1-0.5)＝1-0.3·0.5＝0.85。
这也高于P(F2)的概率0.5，如果电动车辆F2仍然仅位于一个唯一的充电站附近的话。因此，将仍然假设电动车辆F1连接到充电站L1、L2之一，而电动车辆F2未连接。在该计算中，针对特定电动车辆的概率随着可能连接的充电站数量的增加而增加。
这种用于计算连接到第一供能网络的(总)概率P(F)的方案可对于特定电动车辆F类似地扩展到任意多个充电站Li且i＝1、...、n及多个充电站的取决于距离di的各个概率P(Li，di)，即根据下述公式：
在上述概率计算中，不考虑相邻的第二供能网络的充电站。这使得计算特别简单且快速并且在对于车队运营商而言不知道第二供能网络的充电站的情况下，也能实现一致的计算。
但也可在考虑第二供能网络的充电站Nj且j＝1，...，m的情况下计算概率。这是特别有利的，如果第二供能网络应尽可能不受到被错误归类为在第一供能网络上充电的电动车辆的充电过程的影响。在上述示例的下述扩展方案中，第二供能网络的充电站以N3、N4、...表示。现在假设，电动车辆F1还位于与充电站N3相距d3＜2m的距离处并且与充电站N4相距d4＜3m的距离处。还应假设，电动车辆F2与充电站N3之间的距离为d3＜10m。于是可根据下述公式对于两辆电动车辆F1和F2中的每一辆计算(总)概率或指标
P(F1)＝[1-(1-P(L1，d1))＊(1-P(L2，d2))]＊(1-P(N3，d3))＊(1-P(N4，d4))＝0,85＊(1-0,85)＊(1-0,7)＝0,85＊0,15＊0,3＝0,03825
和
P(F2)＝0,5·(1-P(N3，d3))＝0,5·(1-0)＝0,5，
在本示例中这有助于针对电动车辆F2做出决定，因为P(F2)＞P(F1)。因此，电动车辆F1连接到第一供能网络的概率P(F1)减小，即因为它也可能连接到第二供能网络的充电站。
概括而言，对于充电站Nj且j＝1，...，m可将这种概率P(F)计算成：
因此，概括而言，在该计算中降低了特定电动车辆F连接到一个供能网络的充电站上的概率，如果该电动车辆也可能连接到另一供能网络的充电站上的话。
此外，可将特定充电站与表示该充电站与不同供能网络连接的概率的概率值相关联。这例如可以有助于没有网络隶属数据的充电站。在此情况下，可根据如下公式计算电动车辆F连接到充电站Li的概率：
其中规定P′(Li，di)＝P(Li，di)·Φ＊(Li)·(1-Φ°(Li)，φ*(Li)表示Li属于第一供能网络或充电网络的概率，而Φ°(Li)表示充电站Li属于第二供能网络或充电网络的概率。
当然，本发明不限于所示实施例。
概括而言，“一个”等可理解为单数或复数，尤其是在“至少一个”或“一个或多个”等的意义中，只要例如没有通过表述“正好一个”等明确排除这点。
附图标记列表
d 距离
S1-S5 方法步骤
P 概率
P(F1) 针对电动车辆F1的概率曲线
P(F2) 针对电动车辆F2的概率曲线
P(F1,d) 针对与充电站相距距离d的电动车辆F1的概率值
P(F2,d) 针对与充电站相距距离d的电动车辆F2的概率值。

Claims (10)

1.一种用于调整电动车辆(F1、F2)的充电过程的方法(S1-S5)，其中，电动车辆车队的车队运营商
从第一供能网络的运营商处接收能量请求信息(S1)；
为车队的位于第一供能网络附近且未明确分配给充电站的当前正在充电的电动车辆(F1、F2)分配它们从第一供能网络充电的概率(P(F1)、P(F2))(S2、S3)；
根据所述概率将电动车辆(F1、F2)归类为从第一供能网络充电或未从第一供能网络充电(S4)；并且
根据接收到的能量请求信息调整被归类为从第一供能网络充电的电动车辆的充电过程(S5)。
2.根据权利要求1所述的方法(S1-S5)，其中，为电动车辆(F1、F2)分配它连接到第一供能网络的特定充电站的概率值(P(F1,d)、P(F2,d))(S3)，所述概率值(P(F1,d)、P(F2,d))至少取决于电动车辆(F1、F2)与该充电站之间的所确定的距离(d)。
3.根据权利要求2所述的方法(S1-S5)，其中，所述电动车辆(F1、F2)与充电站之间的距离(d)越小，概率值(P(F1,d)、P(F2,d))就越大。
4.根据权利要求2至3中任一项所述的方法(S1-S5)，其中，所述概率值(P(F1,d)、P(F2,d))取决于相关电动车辆(F1、F2)所使用的定位装置和/或测位技术。
5.根据权利要求2至4中任一项所述的方法(S1-S5)，其中，所述概率值(P(F1,d)、P(F2,d))取决于对所述至少一个充电站的位置的了解的精确度。
6.根据权利要求2至5中任一项所述的方法(S1-S5)，其中，电动车辆(F1、F2)连接到第一供能网络的充电站的概率取决于第一供能网络的位于电动车辆(F1、F2)附近的充电站的数量。
7.根据权利要求6所述的方法(S1-S5)，其中，根据下述公式计算电动车辆连接到所述电动车辆附近的第一供能网络的一组充电站Li中的一个充电站Li的概率P(F)(S3)，
且P(Li,di)是电动车辆连接到与电动车辆的距离为di的相应充电站Li的概率。
8.根据权利要求6所述的方法(S1-S5)，其中，根据下述公式计算特定电动车辆连接到所述电动车辆附近的第一供能网络的一组充电站Li中的一个充电站Li并且还位于第二供能网络的一组充电站Nj附近的概率P(F)(S3)：
且P(Li,di)是电动车辆连接到与电动车辆的距离为di的相应充电站Li的概率，并且P(Nj,dj)是电动车辆连接到与电动车辆的距离为dj的相应充电站Nj的概率。
9.充电控制系统，所述充电控制系统设置用于执行根据前述权利要求中任一项所述的方法(S1-S5)。
10.计算机程序产品，所述计算机程序产品具有代码，该代码在其于数据处理装置上执行时执行根据前述权利要求中任一项所述的方法(S1-S5)。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2760696B1 (en) * 2011-09-29 2020-12-30 Nec Corporation Method and system for charging electric vehicles
WO2015121852A1 (en) * 2014-02-13 2015-08-20 Reinhold Cohn And Partners Control system for electric vehicle service network
US20170036560A1 (en) * 2014-04-22 2017-02-09 Nec Europe Ltd. Method for load balancing of charging stations for mobile loads within a charging stations network and a charging stations network
DE102015210726A1 (de) 2015-06-11 2016-12-15 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Verfahren zum Zuordnen von Ladestationen und Fahrzeugen
DE102016212244A1 (de) 2016-07-05 2018-01-11 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Verfahren und Systemanordnung zum Planen eines elektrischen Ladevorgangs
DE102016212245A1 (de) 2016-07-05 2018-01-11 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Verfahren und Systemanordnung zum Betreiben einer Ladestation
DE102018212283A1 (de) 2018-07-24 2020-01-30 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Verfahren und System zur Ermittlung eines Ladepaars
DE102019205713A1 (de) * 2019-04-18 2020-10-22 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren zur Prognose einer Verfügbarkeit wenigstens einer Ladestation für ein Elektrofahrzeug

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