CN117829442A - 用于预测电动车辆的充电电流需求的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于预测电动车辆(202)的充电电流需求的方法。在该方法中在数据云(201)中记录描述所述电动车辆(202)的当前和/或预期运动的运动数据(204)；和关于各个电动车辆(202)的计划的和/或预期所需的充电量的能量需求数据(205)。根据所述运动数据(204)和所述能量需求数据(205)，确定用于向所述电动车辆(202)供应电能的充电电流需求的预期空间上和时间上的分布。

Description

用于预测电动车辆的充电电流需求的方法

技术领域

本发明涉及一种用于预测电动车辆的充电电流需求的方法。

背景技术

电动车辆这里理解为具有电力驱动装置的车辆。电动车辆通常有一个蓄电池，即可再充电电池，用于为驱动装置提供电能。在下文中，为电动车辆充电是指为蓄电池充电。

对电动车辆充电的必要性导致了各种复杂性和要求。一方面，给电动车辆充电要比例如给具有内燃机的车辆加油花费更多的时间。由此导致电动车辆在能够实现蓄电池充电的充电站或充电点的停车时间更长并且等待时间也可能更长。另一方面，在一些地区，可用的充电站或充电点仍然相对较少。这可能会使电动车辆充电至少在局部区域变得困难，或者需要仔细计划充电。关于术语充电站和充电点，这里应当注意，充电点是指每次仅对于一个电动车辆的充电可能性，而充电站可以具有多个充电点，从而在具有多个充电点的充电站中，可以同时对多个电动车辆充电。

如果当地电能供应网络不能为连接到电能供应网络的充电站或充电点提供足够的充电功率，则可能会产生另一个潜在问题。例如，如果一个地区同时停留多辆要充电的电动车辆，就会出现这个问题。在这种情况下，可能存在通过对电动车辆充电而使电能供应网络超负荷的风险。

发明内容

本发明的目的是给出一种用于预测电动车辆的充电电流需求的方法。

该目的根据本发明通过一种用于预测电动车辆的充电电流需求的方法实现，其中，

-在数据云中

-记录描述电动车辆的当前和/或预期运动的运动数据，和

-对于各个电动车辆的计划的和/或预期所需的充电量的能量需求数据；以及

-根据运动数据和能量需求数据，确定用于向电动车辆供应电能的充电电流需求的预期空间上和时间上的分布。

根据本发明的方法旨在在空间上和时间上确定为电动车辆供应电能、即为电动车辆充电的预期充电电流需求。这种对预期充电电流需求的确定使得能够对在短期内哪里会出现增加的充电电流需求进行预测。由此，电力供应商、电网运营商和充电站运营商能够通过调整现有的发电能力和输电能力来应对预料的局部增加的充电电流需求。

例如，在充电电流需求预期急剧增加的区域内，可以暂时减少或中断其他消耗器的电能消耗。替代地或附加地，可以例如提供移动充电站或充电点以满足增加的充电电流需求，例如在卡车上运输的蓄电池。替代地或附加地，可以建议在该区域内计划充电的电动车辆改变路线，以减轻在充电电流需求预期急剧增加的区域内的充电站或充电点的负荷。此外，可以针对此类区域发送降低能耗的建议，例如通过降低速度。

除了引入短期措施以满足局部增加的充电电流需求外，本发明的方法还可用于规划和推进现有发电能力和输电能力以及充电点网络的长期扩展。例如，发电能力和输电能力以及充电点网络可以与从对充电电流需求的空间上和时间上的分布的长期评估中推导出的需求相匹配。

为了确定电动车辆的充电电流需求的预期空间上和时间上的分布，根据本发明的方法提出，在数据云中记录描述电动车辆的当前和/或预期运动的运动数据；和关于电动车辆的计划的和/或预期所需的充电量的能量需求数据。这样的数据例如可以由电动车辆本身传输到数据云，并在数据云中匿名汇总。

然后，例如，通过数据云服务确定电动车辆的充电电流需求的预期空间上和时间上的分布，并在数据云中提供，以便数据用户(如电力供应商、路由平台运营商、电网运营商和充电站运营商)可以访问所述分布。

在本发明的一个实施方案中，电动车辆的运动数据包括电动车辆的当前位置和电动车辆的当前行驶方向。

电动车辆的此类运动数据能够实现电动车辆的瞬时和预期运动的确定。通过连续更新这些运动数据，还可以跟踪电动车辆的运动。通过记录和跟踪大量电动车辆的当前位置和行驶方向，可以确定电动车辆的空间上和时间上的分布以及该分布的随时间的发展。

在本发明的另一个实施方案中，电动车辆的运动数据包括为电动车辆计划的行驶路线的路线数据。行驶路线的路线数据包括例如行驶路线的目的地位置或中途目的地位置以及行驶路线的目的地位置或中途目的地位置的预期抵达时间。特别地，电动车辆的到达范围可以小于到行驶路线的目的地位置的剩余行驶距离，并且在中途目的地位置处可以对电动车辆进行充电。

从为电动车辆规划的行驶路线的路线数据也可导出电动车辆的预期运动。行驶路线的目的地位置或中途目的地位置以及行驶路线的目的地位置或中途目的地位置的预期抵达时间还给出了关于电动车辆的预期充电的地点和时间的指示。根据大量电动车辆的行驶路线的路线数据能够确定电动车辆的预期空间上和时间上的分布及其随时间的发展。

在本发明的另一个实施方案中，电动车辆的能量需求数据包括预期到达范围和/或电动车辆的驱动电池在目的地位置或中途目的地位置的预期充电容量。

在此，电动车辆的驱动电池理解为一种蓄电池，其用于为电动车辆的电驱动装置供应电能。电动车辆的驱动电池的充电容量理解为对驱动电池完全充电所需的能量量。电动车辆的预期到达范围理解为电动车辆利用当前存储在驱动电池中的能量预期能够行驶过的路径长度。

通过电动车辆的驱动电池在该电动车辆的行驶路线的目的地位置或中途目的地位置的预期充电容量和/或预期到达范围可以推断出，电动车辆在目的地位置或中途目的地位置的充电是必要的还是可能的。此外，依据驱动电池在目的地位置或中途目的地位置的预期充电容量和/或预期到达范围能够估计为给电动车辆充电所需的能量量。因此，根据大量电动车辆的驱动电池在所述电动车辆的行驶路线的目的地位置或中途目的地位置的预期充电容量和/或预期到达范围结合这些电动车辆在目的地位置或中途目的地位置的预期抵达时间能够估计这些电动车辆的充电电流需求的预期空间上和时间上的分布。该估计可以例如与不知道目的地位置或中途目的地位置的其他电动车辆的运动数据和/或能量需求数据相结合，以确定区域中所有电动车辆的充电电流需求的预期空间上和时间上的分布。为此可以例如使用统计方法来将充电电流需求的针对电动车辆的子集确定的预期空间上和时间上的分布外推到所有电动车辆。

在本发明的另一个实施方案中，在由电能供应网络供应电能的区域中根据电动车辆的充电电流需求的预期空间上和时间上的分布来控制电能供应网络中的能量供应。

本发明的上述实施方案考虑了前面已经提到的问题，即当在一个区域内同时或在短时间内对大量电动车辆进行充电时，由于电动车辆的充电电流要求局部增加，电能供应网络可能会超负荷。对于这种情况，根据本发明的对用于向电动车辆供应电能的充电电流需求的预期空间上和时间上的分布的确定提供了及时识别和防止能量供应网络即将发生的可能的超负荷的手段。如上所述，在充电电流要求预期急剧增加的区域中，可以例如暂时减少或中断其他消耗器的电能消耗。此类其他消耗器可以例如是其电流消耗可以暂时减少或中断的工业或公共设施。

在本发明的另一个实施方案中，在能量供应不足的地方和/或充电点使用移动充电站向电动车辆供应电能。

本发明的上述实施方案涉及一个潜在问题，即在出现电动车辆充电电流需求增加的地方，不能够提供足够的电能或足够数量的充电点来满足充电电流需求，即在合理的时间内对要充电的电动车辆进行充电。该问题也能够通过根据本发明的对用于向电动车辆供应电能的充电电流需求的预期空间上和时间上的分布的确定而被及时识别，从而可以通过在这些地方使用移动充电站来向电动车辆提供电能来解决该问题。

在本发明的另一个实施方案中，根据电动车辆的充电电流需求的预期空间上和时间上的分布，来确定并提供所述电动车辆的行驶路线或行驶路线改变的建议。

本发明的上述实施方案使得一方面可以通过向电动车辆建议不驶过该区域的或从该区域驶出的行驶路线，来降低充电电流需求预期非常高的区域中的充电电流需求。由此可以减少该区域中要充电的电动车辆的数量，从而减少该区域的充电电流需求。另一方面，这样的建议可以防止要充电的电动车辆在该区域中的充电点长时间等待。

在本发明的另一个实施方案中，根据电动车辆的充电电流需求的一个或多个预期空间上和时间上的分布来规划和/或启动电能供应网络的扩展。

本发明的上述实施方案旨在与电动车辆的充电电流需求相匹配的或考虑充电电流需求的电能供应网络的扩展。根据本发明的该实施方案，由本发明方法确定的、充电电流需求的预期空间上和时间上的分布被应用于规划和实施电能供应网络的这种扩展。换言之，本发明的方法被应用于长期规划和推进电能的现有生产能力和传输能力和充电点网络的扩展。例如，电能供应网络中的发电能力和输电能力可以与充电电流需求相匹配，该充电电流需求在应用对根据本发明确定的、充电电流需求的预期空间上和时间上的分布的长期评估的情况下来确定。

附图说明

下面参考附图更详细地解释本发明的实施方案。其中：

图1示出根据本发明的方法的实施方案的流程图，

图2示出根据本发明的方法的实施方案的数据流图。

具体实施方式

图1(FIG 1)显示了根据本发明的方法的实施方案的流程图100，该方法具有用于预测电动车辆的充电电流需求的方法步骤101至107。

下面还参考图2描述方法步骤101至107。

图2(FIG 2)显示了根据本发明的方法的实施方案的数据流图200。示出了数据云201与电动车辆202、充电点数据提供商203和数据用户209之间的数据流。图2中仅代表性地示出与数据云201通信的一个电动车辆202、一个充电点数据提供商203和一个数据用户209。在本发明方法的现实实施中，大量电动车辆202与数据云201通信。

也可以同时使用多个提供商的云服务。

此外，多个充电点数据提供商203和/或数据用户209可以与数据云201通信。

参与方法的每个电动车辆202将下面会更详细描述的运动数据204和能量需求数据205传输到数据云201。传输分别以无线方式进行，例如通过无线电连接或WLAN连接(WLAN：无线局域网的缩写)。

参与方法的每个充电点数据提供商203将充电点数据206传输到数据云201。充电点数据206描述例如充电点的位置、充电点的运行状态和/或充电点的负荷程度。

数据云201向电动车辆202传输推荐数据207。推荐数据207包含对电动车辆202的行驶路线或行驶路线改变的推荐。推荐数据207也分别例如经由无线电连接或WLAN连接无线地传输到电动车辆202。

此外，数据云201为参与方法的数据用户209提供充电电流需求数据208。充电电流需求数据208描述用于向电动车辆202供应电能的充电电流需求的预期空间上和时间上的分布。数据用户209可以是例如用于控制和监测电能供应网络的网络控制中心、充电站运营商或充电站提供商、或扩展电能供应网络或充电点网络的规划中心。

在第一方法步骤101中，将电动车辆202的运动数据204和能量需求数据205记录在数据云201中。运动数据204描述电动车辆202的当前和/或预期运动。能量需求数据205包含关于各个电动车辆202的计划的和/或预期需要的充电量的信息。

电动车辆202的运动数据204包括例如电动车辆202的当前位置和电动车辆202的当前行驶方向。电动车辆202的位置例如用布置在电动车辆202中的位置确定单元来确定，该位置确定单元接收并评估来自诸如GPS、GLONASS、伽利略和/或北斗的导航卫星系统的导航卫星的卫星信号。电动车辆202的行驶方向例如根据电动车辆202的位置随时间的变化来确定。

替换地或附加地，电动车辆202的运动数据204包括电动车辆202的计划行驶路线的路线数据。行驶路线的路线数据包括例如行驶路线的目的地位置或中途目的地位置以及在行驶路线的目的地位置或中途目的地位置的预期抵达时间。中途目的地位置可以是例如用于对电动车辆202充电的地点，特别是当电动车辆202的到达范围小于到行驶路线的目的地位置的剩余行驶距离。

电动车辆202的能量需求数据205包括例如电动车辆202的当前到达范围和/或驱动电池的当前充电容量。替代地或附加地，电动车辆202的能量需求数据205包括行驶路线的目的地位置或中途目的地位置处的电动车辆202的预期到达范围和/或驱动电池的预期充电容量。

在第二方法步骤102中，根据电动车辆202的运动数据204和能量需求数据205，确定用于向电动车辆202供应电能的充电电流需求的预期空间上和时间上的分布。

如果对于电动车辆202，例如仅知道作为运动数据204的电动车辆202的相应当前位置和行驶方向以及作为能量需求数据205的电动车辆202的驱动电池的相应当前到达范围和/或充电容量，则由这些数据的时间上的发展变化估计何时何地预期必须给电动车辆202充电。这种估计可以随着时间推移变得精确，其方式是考虑位置和行驶方向以及到达范围和/或充电容量的时间上的发展变化。

反之，如果对于电动车辆202例如知道作为运动数据204的包括目的地位置或中途目的地位置和在目的地位置或中途目的地位置处的预期抵达时间的路线数据以及作为能量需求数据205的电动车辆202的驱动电池在目的地位置或中途目的地位置的预期充电容量，则依据这些数据已经可以相对准确地确定预期何时何地给电动车辆202充电。此外，根据所使用的相应到达范围和/或充电容量，可以估计或确定相应电动车辆202在充电期间预期需要的充电能量。

然后，根据为所有电动车辆202确定的预期充电量的总和来确定为电动车辆202供应电能的充电电流需求的预期空间上和时间上的分布。

在第三方法步骤103中，根据电动车辆202的充电电流需求的预期空间上和时间上的分布，确定并提供电动车辆202的行驶路线或行驶路线改变的建议。

当电动车辆202位于其中预期充电电流需求非常高的区域中或正在向这样的区域移动时，则向例如立即要充电的电动车辆202发出这样的建议。于是，该建议可以提出例如行驶路线或行驶路线改变，该行驶路线或行驶路线变更从该区域引出或绕过该区域。由此可以为电动车辆202或其车辆乘员节省在该区域中的充电点处的长的等待时间。此外，如果许多电动车辆202遵循这样的建议并离开或绕过该区域，则可以降低该区域中的充电电流需求。

在第四步骤104中，在由电能供应网络提供电能的区域中根据电动车辆202的充电电流需求的预期空间上和时间上的分布，控制电能供应网络中的能量供应。为此，为该区域确定的电动车辆202的充电电流需求的预期空间上和时间上的分布被提供给例如网络控制中心，用于控制和监测能量供应网络。网络控制中心是图2中数据用户209的示例。

例如，将电能供应网络控制为使得它不会因区域内电动车辆202的充电电流需求增加而超负荷。如果基于电动车辆202的充电电流需求的所确定的预期空间上和时间上的分布而预测这种充电电流需求，则例如在该区域中暂时减少或中断其他消耗器的电能消耗。替代地或附加地，例如，临时增加由能量供应网络提供的能量，以满足电动车辆202的充电电流需求。

在第五方法步骤105中，在电动车辆202的充电电流需求的所确定的预期空间上和时间上的分布预告能量和/或充电点供应不足的位置和时间上，使用移动充电站向电动车辆202供应电能。地点是否提供足够的能量和/或充电点，在此例如依据由充电点数据提供商203提供的充电点数据206来确定。

例如，为此，蓄电池被用作移动充电站，其被布置在卡车上并与卡车一起及时运输到能量供应不足的地点和/或充电点，以在充电电流需求增加的地点和时间上满足充电电流需求。

在第六方法步骤106中，根据在第二方法步骤102中确定的电动车辆202的充电电流需求的预期空间上和时间上的分布，规划和/或启动电能供应网络的扩展。为此，电动车辆202的充电电流需求的这些空间上和时间上的分布例如被提供给用于扩展电能供应网络的规划点。电能供应网络扩展的规划点是图2中数据用户209的另一个示例。

例如，将电能供应网络中发电能力和输电能力的扩展与充电电流需求相匹配，所述充电电流需求利用对多个分别在第二方法步骤102中确定的充电电流需求的空间上和时间上的分布的长期评估来确定。

在第七方法步骤107中，根据在第二方法步骤102中确定的电动车辆202的充电电流需求的预期空间上和时间上的分布，规划和/或启动充电点网络的扩展。为此，电动车辆202的充电电流需求的这些空间上和时间上的分布例如被提供给用于扩展充电点网络的规划点或充电站运营商。扩展充电点网络的规划点是图2中数据用户209的另一个示例。

例如，将充电点网络的扩展与充电电流需求相匹配，所述充电电流需求利用对多个分别在第二方法步骤102中确定的充电电流需求的空间上和时间上的分布的长期评估来确定。

附图标记列表

100流程图

101至107方法步骤

200 数据流图

201 数据云

202 电动车辆

203 充电点数据提供商

204 运动数据

205 能量需求数据

206 充电点数据

207 建议数据

208 充电电流需求数据

209 数据用户。

Claims (10)

1.用于预测电动车辆(202)的充电电流需求的方法，其中：

-在数据云(201)中

-记录描述所述电动车辆(202)的当前和/或预期运动的运动数据(204)，和

-对于各个电动车辆(202)的计划的和/或预期所需的充电量的能量需求数据(205)；以及

-根据所述运动数据(204)和所述能量需求数据(205)，确定用于向所述电动车辆(202)供应电能的充电电流需求的预期空间上和时间上的分布。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，电动车辆(202)的所述运动数据(204)包括所述电动车辆(202)的当前位置和所述电动车辆(202)的当前行驶方向。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，电动车辆(202)的所述运动数据(204)包括为所述电动车辆(202)计划的行驶路线的路线数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述行驶路线的路线数据包括行驶路线的目的地位置或中途目的地位置以及在行驶路线的目的地位置或中途目的地位置处的预期抵达时间。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述电动车辆(202)的到达范围小于到所述行驶路线的目的地位置的剩余行驶距离，并且所述电动车辆(202)在所述中途目的地位置处进行充电。

6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，电动车辆(202)的所述能量需求数据(205)包括所述电动车辆(202)的驱动电池在目的地位置或中途目的地位置处的预期充电容量和/或预期到达范围。

7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，在由电能供应网络供应电能的区域中根据电动车辆(202)的充电电流需求的预期空间上和时间上的分布来控制电能供应网络中的能量供应。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，在能量供应不足的地方和/或充电点使用移动充电站向所述电动车辆(202)供应电能。

9.根据权利要求7或8中任一项所述的方法，其中，根据电动车辆(202)的充电电流需求的预期空间上和时间上的分布，来确定并提供所述电动车辆(204)的行驶路线或行驶路线改变的建议。

10.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，根据所述电动车辆(202)的充电电流需求的一个或多个预期空间上和时间上的分布来规划和/或启动电能供应网络的扩展。