CN117852787A - 服务器、系统和管理方法 - Google Patents

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唐泽俊章
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Abstract

本发明涉及服务器、系统和管理方法。一种服务器(100)包括通信单元(103)(第一通信单元)(第二通信单元)，其接收关于对电力网(PG)中的电力供应和需求的调节的请求的信息。服务器(100)包括处理器(101)(控制器)，其预测在电池站(110)(电池更换装置)处的电池(11)(第一电池)的更换的时间表。处理器(101)基于该时间表来指定可用于针对调节的请求充电或放电的电池(111)(第二电池)，并基于指定的电池(111)来确定是否有可能响应于调节的请求。

Description

服务器、系统和管理方法
相关申请的交叉引用
该非临时申请基于2022年10月5日向日本专利局提交的日本专利申请第2022-161200号，其全部内容以引用方式并入本文。
技术领域
本公开涉及服务器、系统和管理方法。
背景技术
WO2019/159475公开了在电池站处更换电动车辆的电池。虽然在上面引用的WO2019/159475中没有公开，但是设置在电池站中的电池可以用来执行VPP(虚拟发电厂)控制。VPP控制意指基于由每个电力调节资源进行的电力生成和电力消耗来调节电力网中的电力供应和需求。
发明内容
设置在电池站中的电池用于更换如上所述电动车辆的电池，并且因此，设置在电池站中的电池例如在电池类型、电池的数量和电池的总电荷量方面变化。因此，在一些情况下，难以确定是否可以使用设置在电池站中的电池来执行VPP控制。因此，需要使得能够容易地确定关于是否可以使用设置在电池站(电池更换装置)中的电池来执行VPP控制的服务器和系统。
本公开是为了解决上述问题而给出的，并且本公开的目的是提供使得能够容易地确定关于是否可以使用设置在电池更换装置中的电池来执行VPP控制的服务器、系统和管理方法。
根据本公开的第一方面的服务器是管理电池更换装置的服务器，该电池更换装置设置有能够用安装在至少一个电动车辆上的电池更换的至少一个电池，安装在至少一个电动车辆上的电池是第一电池，设置在电池更换装置中的至少一个电池是第二电池，该服务器包括：第一通信单元，其接收关于电力网中的电力供应和需求的调节的请求的信息；和控制器，其预测在电池更换装置处的第一电池的更换的时间表。控制器基于时间表来指定可用于针对调节的请求充电或放电的第二电池，并且基于指定的第二电池来确定是否有可能响应于调节的请求。
在根据本公开的第一方面的服务器中，基于第一电池的更换的时间表来指定可用于针对调节的请求充电或放电的第二电池，并且如上所述基于指定的第二电池来确定是否有可能响应于调节的请求。因此，基于该时间表，控制器可以容易地掌握在电池更换装置处的充电或放电的容量(VPP控制的容量)。结果，有可能容易地确定是否可以利用设置在电池更换装置中的电池来执行VPP控制。
在根据第一方面的服务器中，如上所述，控制器检测电池更换装置周围的至少一个电动车辆的第一数量，并基于第一数量来预测第一电池的更换的时间表。利用这样的配置，有可能基于电池更换装置周围的电动车辆的第一数量来容易地预测时间表。
在这种情况下，优选地，还包括其中存储第一车辆数量估计模型的第一存储器。第一车辆数量估计模型是经训练的模型，该经训练的模型输入第一数量，并基于在第一数量之中已经使用电池更换装置的至少一个电动车辆的第二数量来输出值。控制器基于第一车辆数量估计模型和第一数量来预测时间表。利用这样的配置，有可能基于第一车辆数量估计模型来准确地预测时间表。
基于电池更换装置周围的电动车辆的数量来预测时间表的服务器优选地还包括第二通信单元，该第二通信单元接收关于至少一个电动车辆的位置信息。控制器基于位置信息来检测第一数量。利用这样的配置，有可能基于通过通信获得的关于电动车辆的位置信息来容易地获得关于电动车辆的第一数量的信息。
如上所述，根据第一方面的服务器还包括其中存储第二车辆数量估计模型的第二存储器。第二车辆数量估计模型是经训练的模型，该经训练的模型输入关于日期的信息，并基于在该日期使用电池更换装置的至少一个电动车辆的第三数量来输出值。控制器基于第二车辆数量估计模型和关于日期的信息来预测时间表。利用这样的配置，有可能在不检测电池更换装置周围的电动车辆的数量的情况下预测时间表。
在根据第一方面的服务器中，优选地，控制器基于指定的第二电池的SOC来确定是否有可能响应于调节的请求。利用这样的配置，有可能基于指定的第二电池的SOC来更准确地掌握在电池更换装置处的充电或放电的容量。
在这种情况下，优选地，控制器基于指定的第二电池的SOC来计算第二电池的总可充电量或总可放电量，并且基于总可充电量或总可放电量来确定是否有可能响应于调节的请求。利用这样的配置，控制器可以基于第二电池的总可充电量或总可放电量来更准确地掌握在电池更换装置处的充电或放电的容量。
根据本公开的第二方面的系统包括：电池更换装置，其设置有能够用安装在至少一个电动车辆上的电池更换的至少一个电池，安装在至少一个电动车辆上的电池是第一电池，设置在电池更换装置中的至少一个电池是第二电池；以及服务器，其管理电池更换装置。服务器包括：通信单元，其接收关于电力网中的电力供应和需求的调节的请求的信息；以及控制器，其预测在电池更换装置处的第一电池的更换的时间表。控制器基于该时间表来指定可用于针对调节的请求充电或放电的第二电池，并且基于指定的第二电池确定是否有可能响应于调节的请求。
在根据本公开的第二方面的系统中，基于第一电池的更换的时间表来指定可用于针对调节的请求充电或放电的第二电池，并且如上所述基于指定的第二电池来确定是否有可能响应于调节的请求。因此，有可能提供一种系统，该系统可以容易地确定是否可以利用设置在电池更换装置中的电池来执行VPP控制。
根据本公开的第三方面的管理方法是用于管理电池更换装置的管理方法，该电池更换装置设置有能够用安装在至少一个电动车辆上的电池更换的至少一个电池，安装在至少一个电动车辆上的电池是第一电池，设置在电池更换装置中的至少一个电池是第二电池，该管理方法包括：接收关于对电力网中的电力供应和需求的调节的请求的信息；预测在电池更换装置处的第一电池的更换的时间表；基于该时间表，针对调节的请求指定可用于充电或放电的第二电池；以及基于指定的第二电池来确定是否有可能响应于调节的请求。
利用根据本公开的第三方面的管理方法，基于第一电池的更换的时间表来指定可用于针对调节的请求充电或放电的第二电池，并且如上所述基于指定的第二电池来确定是否有可能响应于调节的请求。因此，有可能提供一种管理方法，该管理方法使得能够容易地确定关于是否可以利用设置在电池更换装置中的电池来执行VPP控制。
当结合附图进行时，本公开的前述和其它目的、特征、方面和优点将从本公开的以下详细描述变得更加明显。
附图说明
图1示出了根据一个实施例的系统的配置。
图2示出了根据一个实施例的电池站的配置的示例。
图3示出了根据一个实施例的处理器的功能特征。
图4示出了根据一个实施例的用于由处理器预测电池更换的时间表的方法。
图5是示出根据一个实施例的由服务器进行的顺序控制的顺序图。
图6示出了根据一个实施例的修改的用于由处理器预测电池更换的时间表的方法。
具体实施方式
下文参照附图描述本公开的实施例。在附图中，相同或对应的部分由相同的附图标记表示，并且本文中不再重复其描述。
图1示出了根据本实施例的系统1的配置。系统1包括服务器100、电池站110、电网管理服务器200和电力网PG。服务器100管理电池站110。服务器100可以设置在电池站110处。电池站110是本公开的“电池更换装置”的示例。
电池站110设置有多个电池111。在电池站110处，安装在电动车辆10上的电池11被更换成电池111。电池11和电池111分别是本公开的“第一电池”和“第二电池”的相应示例。
电动车辆10包括例如PHEV(插电式混合动力电动车辆)、BEV(电池电动车辆)和FCEV(燃料电池电动车辆)。电动车辆10可以包括DCM(数据通信模块)或包括与5G(第五代移动通信系统)兼容的通信I/F。
电力网PG是由发电厂和电力输送与分配设施(未示出)构成的电力网络。在该实施例中，电力公司充当发电实体和电力输送与分配实体两者。电力公司对应于一般的电力输送和分配实体，并且维护和管理电力网PG。电力公司对应于电力网PG的管理员。
电网管理服务器200管理电力网PG(电力网络)中的电力供应和需求。电网管理服务器200属于电力公司。电网管理服务器200基于由电网管理服务器200管理的每个电力调节资源的电力生成和电力消耗来向服务器100发送对电力网PG的电力需求量的调节的请求(电力供应和需求调节请求)。具体地，当电力调节资源的电力生成或电力消耗被假定为大于(或当前大于)正常电力生成或电力消耗时，电网管理服务器200向服务器100发送请求，以使电力需求量大于或小于正常电力需求量。
服务器100是由集成商管理的服务器。集成商是指集成诸如本地和/或预定设施的多个电力调节资源并提供能量管理服务的电力实体。
服务器100使用电池站110中的电池111作为用于增加或减少电力网PG的电力需求量的一种手段，以执行向电力网PG的电力馈送(外部电力馈送)和从电力网PG充电(外部充电)。
服务器100还被配置成管理关于多个注册的电动车辆10的信息(以下也称为“车辆信息”)以及关于每个注册用户的信息(以下也称为“用户信息”)。用户信息和车辆信息各自通过识别信息(ID)来区分并存储在本文中稍后描述的存储器102中。
车辆ID是用于识别电动车辆10的识别信息。车辆ID可以是车牌或VIN(车辆识别号)。车辆信息包括每个电动车辆10的动作时间表。
服务器100包括处理器101、存储器102和通信单元103。处理器101控制通信单元103。除了将由处理器101执行的程序之外，存储器102还存储将由该程序使用的信息(例如，映射、公式和各种参数)。存储器102是本公开的“第一存储器”的示例。
服务器100的通信单元103与电网管理服务器200和多个电动车辆10中的每一个通信。通信单元103包括各种通信I/F。通信单元103是本公开的“第一通信单元”和“第二通信单元”的示例。
服务器100的通信单元103从电网管理服务器200接收关于对电力网PG中的电力供应和需求的调节的请求的信息。服务器100的通信单元103还与多个电动车辆10中的每一个通信，以接收关于多个电动车辆10中的每一个的位置信息。
存储器102还存储关于设置在电池站110中的多个电池111中的每一个的信息(诸如SOC和退化程度)。作为电池更换的结果，来自电动车辆10的关于存储在电池站110中的电池11的信息(诸如SOC和退化程度)被存储在存储器102中。
图2示出了电池站110的详细配置。在图2中所示的示例中，使用设置在电池站110中的多个(图2中为十个)电池111中的一个来执行外部充电或外部电力馈送。在电池站110中，对每个电池111执行外部充电或外部电力馈送。假设在电池站110中每小时在电池111和电力网PG之间可以传输以AkW为单位的电力。在电池站110中，多个电池111可以同时用于外部电力馈送或外部充电。
如图3中所示，处理器101包括检测单元101a、预测单元101b、指定单元101c和确定单元101d。检测单元101a、预测单元101b、指定单元101c和确定单元101d中的每一个表示呈用于处理器101的相应功能特征的框的形式的软件。
处理器101(检测单元101a)基于由通信单元103获取的关于电动车辆10的位置信息来检测电池站110周围的电动车辆10的数量。具体地，处理器101(检测单元101a)检测在电池站110周围的预定半径(例如，10km)内的区域S(参见图1)中的电动车辆10的数量。
处理器101(预测单元101b)基于检测到的电动车辆10的数量来预测电池11的更换的时间表。例如，由诸如深度学习的机器学习技术生成的经训练的模型可以用于预测过程。
图4图示了用于预测时间表的经训练的模型的示例。作为预训练的模型的估计模型310包括例如神经网络311和参数312。神经网络311是用于通过深度学习处理的已知神经网络。这样的神经网络的示例包括卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)等。参数312包括例如用于由神经网络311进行的算术运算的加权系数。估计模型310是本公开的“第一车辆数量估计模型”的示例。
许多教师数据是由开发人员提前准备的。教师数据包括示例数据和答案数据。示例数据是电池站110周围的电动车辆10的数量的数据(本公开的“第一数量”的示例)。答案数据是在电池站110周围的电动车辆10的数量之中已经使用电池站110的电动车辆10的数量的数据。学习系统300使用示例数据和答案数据训练估计模型310。
因此，估计模型310被训练，并且在其上完成训练的估计模型310被存储在存储器102中。然后，处理器101(预测单元101b)基于估计模型310和电池站110周围的电动车辆10的数量来输出使用电池站110的电动车辆10的数量。时间表以这种方式预测。即使在估计模型310被存储在存储器102中之后，也可以基于由预测单元101b进行的预测的结果来继续对估计模型310的训练。
设置在电池站中的电池用于更换，并且因此，设置在电池站中的电池例如在电池类型、电池的数量和电池的总电荷量方面变化。因此，在一些情况下，常规系统难以确定是否可以使用设置在电池站中的电池来执行VPP控制。因此，需要使得能够容易地确定关于是否可以使用设置在电池站中的电池来执行VPP控制的服务器和系统。
鉴于上述情况，在本实施例中，处理器101(指定单元101c)基于电池11的更换的时间表来针对电力网PG中的电力供应和需求的调节的请求指定可用于外部充电或外部电力馈送的电池111。处理器101(确定单元101d)基于指定的电池111来确定是否有可能响应于调节的请求。
在电池站110中，充电到100％的SOC的电池111被用于用电动车辆10的电池11更换。因此，在用另一个电池更换之前，电池站110有必要对电池111充电。然后，处理器101(指定单元101c)在设置在电池站110中的多个电池111当中优先地选择具有高SOC的电池111，以用电动车辆10的电池11更换。因此，有可能抑制用于为电池111充电的电力的量的增加。然后，处理器101(指定单元101c)将选择用于用电动车辆10的电池11更换的电池111以外的电池111指定为可用于外部充电或外部电力馈送的电池111。
用于指定可用于外部充电或外部电力馈送的电池111的方法不限于上述示例。例如，处理器101(指定单元101c)可以在设置在电池站110中的多个电池111当中优先地选择具有低退化程度的电池111，以用于用电动车辆10的电池11更换。
处理器101(确定单元101d)基于被指定为可用于外部充电或外部电力馈送的电池111的电池111的SOC来确定是否有可能响应于对电力网PG中的电力供应和需求的调节的请求。具体地，处理器101(确定单元101d)基于指定的电池111的SOC来计算电池111的总可充电量或总可放电(可馈送)量，并且基于总可充电量或总可放电(可馈送)量来确定是否有可能响应于调节的请求。总可充电量或总可放电量基于存储在存储器102中的关于电池111的SOC信息来计算。本文中稍后参照图5的顺序图描述用于该确定的方法。
由服务器进行的顺序控制
接下来，参照图5，描述用于确定是否可以由服务器100执行VPP控制的顺序控制。
在步骤S1中，服务器100的通信单元103从电网管理服务器200接收关于电力网PG中的电力供应和需求的调节的请求。
在步骤S2中，服务器100的通信单元103从多个电动车辆10中的每一个接收关于电动车辆10的位置信息。
在步骤S3中，处理器101(检测单元101a)基于在步骤S2中接收到的位置信息来检测电池站110周围的区域S(参见图1)中的电动车辆10的数量。
在步骤S4中，处理器101(预测单元101b)基于步骤S3中的检测结果来预测用电动车辆10的电池11更换电池的时间表。处理器101(预测单元101b)基于通过如上所述的机器学习训练的结果来预测时间表。
在步骤S5中，处理器101(指定单元101c)基于在步骤S4中预测的时间表来指定可用于VPP控制(外部充电或外部电力馈送)的电池111。
在步骤S6中，处理器101(确定单元101d)确定电池站110中是否存在可用于VPP控制(外部充电或外部电力馈送)的(一个或多个)电池111。当存在能够实现VPP控制的电池111(S6中为“是”)时，过程继续进行到步骤S7。当不存在能够实现VPP控制的电池111(S6中为“否”)时，过程继续进行到步骤S8。
在步骤S7中，处理器101(确定单元101d)确定在步骤S1中接收到的对电力供应和需求的调节的请求是否是对外部充电的请求。当对电力供应和需求的调节的请求是对外部充电的请求(S7中为“是”)时，过程继续进行到步骤S9。当对电力供应和需求的调节的请求不是对外部充电的请求(S7中为“否”)时，过程继续进行到步骤S13。对电力供应和需求的调节的请求不是对外部充电的请求的事实意味着对电力供应和需求的调节的请求是对外部电力馈送的请求。
在步骤S8中，处理器101(确定单元101d)确定满足对电力供应和需求的调节的请求的VPP控制是不可能的。该过程随后结束。
在步骤S9中，处理器101(确定单元101d)确定在步骤S5中指定的电池111的总可充电量是否大于或等于满足在步骤S1中对电力供应和需求的调节的请求的电力的量(外部充电的请求值)。具体地，处理器101(确定单元101d)确定指定电池111的可充电电力容量的总值是否大于或等于请求值。当总可充电量大于或等于请求值(S9中为“是”)时，过程继续进行到步骤S10。当总可充电量小于请求值(S9中为“否”)时，过程继续进行到步骤S12。
在步骤S10中，处理器101(确定单元101d)确定满足对电力供应和需求的调节的请求的充电电力(请求量，本文中由X表示)所需的时间是否落在满足对电力供应和需求的调节的请求所需的时间(请求时间，本文中由T1表示)内。具体地，处理器101(确定单元101d)确定通过将请求量除以每小时可充电量(AkW，参见图2)而确定的值(X/A)是否小于或等于请求时间(X/A≤T1)。当商小于或等于请求时间(S10中为“是”)时，过程继续进行到步骤S11。当商大于请求时间(S10中为“否”)时，过程继续进行到步骤S12。充电所需的时间可以包括更换在电池站110中待充电的电池111所需的时间(运输电池111所需的时间)。
在步骤S11中，处理器101(确定单元101d)确定满足对电力供应和需求的调节的请求的外部充电是可能的。在此之后，该过程结束。
在步骤S12中，处理器101(确定单元101d)确定满足对电力供应和需求的调节的请求的外部充电是不可能的。在此之后，该过程结束。
在步骤S13中，处理器101(确定单元101d)确定在步骤S5中指定的电池111的总可馈送(可放电)量是否大于或等于满足在步骤S1中对电力供应和需求的调节的请求的电力的量(外部电力馈送的请求值)。具体地，处理器101(确定单元101d)确定指定电池111的电力的量的总值是否大于或等于请求值。当总可馈送量大于或等于请求值(S13中为“是”)时，过程继续进行到步骤S14。当总可馈送量小于请求值(S13中为“否”)时，过程继续进行到步骤S16。
在步骤S14中，处理器101(确定单元101d)确定满足对电力供应和需求的调节的请求的馈送电力(请求量，本文中由Y表示)所需的时间是否落在满足对电力供应和需求的调节的请求的时间(请求时间，本文中由T2表示)内。具体地，处理器101(确定单元101d)确定通过将请求量除以每小时可馈送量(AkW，参见图2)而确定的值(Y/A)是否小于或等于请求时间(Y/A≤T2)。当商小于或等于请求时间(S14中为“是”)时，过程继续进行到步骤S15。当商大于请求时间(S14中为“否”)时，过程继续进行到步骤S16。电力馈送所需的时间可以包括在电池站110中更换要被馈送以电力的电池111所需的时间(运输电池111所需的时间)。
在步骤S15中，处理器101(确定单元101d)确定满足对电力供应和需求的调节的请求的外部电力馈送是可能的。在此之后，该过程结束。
在步骤S16中，处理器101(确定单元101d)确定满足对电力供应和需求的调节的请求的外部电力馈送是不可能的。在此之后，该过程结束。
如从上面看到的，在上述实施例中，处理器101基于电池站110周围的电动车辆10的数量来预测电池11的更换的时间表，并基于该时间表来指定针对电力供应和需求的调节的请求可用于充电或放电的电池111。然后，处理器101基于指定的电池111来确定是否有可能响应于对电力供应和需求的调节的请求。这使得有可能基于时间表来阐明电池站110的外部充电(电力馈送)的容量。结果，有可能适当地确定是否有可能响应于对电力供应和需求的调节的请求。
虽然上面结合其中基于被指定为可用于VPP控制的电池的电池111的SOC来确定是否有可能响应于对电力供应和需求的调节的请求的上述实施例图示了示例，但是本公开不限于此。例如，可以基于被指定为可用于VPP控制的电池111的数量来确定是否有可能响应于对电力供应和需求的调节的请求。
虽然上面结合其中基于通过与电动车辆10的通信获得的关于电动车辆10的位置信息来检测电池站110周围的电动车辆10的数量的上述实施例图示了示例，但是本公开不限于此。例如，基于安装在电池站110处或电池站110附近的相机的图像，可以检测电池站110周围的电动车辆10的数量。
虽然上面结合其中基于被指定为可用于VPP控制的电池的电池111的SOC来确定是否有可能响应于对电力供应和需求的调节的请求的上述实施例图示了示例，但是本公开不限于此。例如，可以基于指定电池111的SOC和将用电池111更换并存储在电池站110中的电池11的SOC之和来确定是否有可能响应于对电力供应和需求的调节的请求。
虽然上面结合其中由诸如深度学习的机器学习的技术生成的经训练的模型用于预测电池更换的时间表的上述实施例图示了示例，但是本公开不限于此。经训练的模型不可以用于预测电池更换时间表。例如，可以限定某个比率，该比率是其电池预计将在电池站110处被更换的电动车辆10的数量与电池站110周围的电动车辆10的数量的比率。
虽然上面结合其中基于电池站110周围的电动车辆10的数量来预测电池更换的时间表的上述实施例图示了示例，但是本公开不限于此。例如，由基于日期信息的机器学习的技术生成的经训练的模型(估计模型)可用于预测时间表。具体地，由学习系统400(参见图6)训练的估计模型410可以用来预测时间表，该估计模型具有作为关于日期的信息的示例数据和作为每个日期已经使用电池站110的电动车辆10的数量的答案数据。例如，作为预训练模型的估计模型410包括神经网络411和参数412。
因此，关于估计模型410的训练被执行，并且在其上完成训练的估计模型410被存储在存储器202中。基于估计模型410和日期信息，处理器(预测单元201b)输出使用电池站110的电动车辆10的数量。以这种方式，预测时间表。即使在估计模型410被存储在存储器102中之后，也可以基于预测的结果来继续对估计模型410的训练。存储器202和估计模型410分别是本公开的“第二存储器”和“第二车辆数量估计模型”的相应示例。
虽然已经图示了本公开的实施例，但是应当理解，本文中公开的实施例在所有方面都以图示的方式而不是以限制的方式给出。本公开的范围旨在由权利要求书限定，并且涵盖在含义和范围上等同于权利要求书的所有修改。

Claims (9)

1.一种管理电池更换装置的服务器，所述电池更换装置设置有能够用安装在至少一个电动车辆上的电池更换的至少一个电池，安装在所述至少一个电动车辆上的所述电池是第一电池，设置在所述电池更换装置中的所述至少一个电池是第二电池，所述服务器包括：
第一通信单元，所述第一通信单元接收关于电力网中的电力供应和需求的调节的请求的信息；和
控制器，所述控制器预测在所述电池更换装置处的所述第一电池的更换的时间表，其中
所述控制器
基于所述时间表来指定能够用于针对所述调节的请求充电或放电的所述第二电池，并且
基于所指定的第二电池来确定是否有可能响应于所述调节的请求。
2.根据权利要求1所述的服务器，其中，所述控制器检测所述电池更换装置周围的所述至少一个电动车辆的第一数量，并基于所述第一数量来预测所述第一电池的更换的所述时间表。
3.根据权利要求2所述的服务器，还包括第一存储器，在所述第一存储器中存储第一车辆数量估计模型，其中
所述第一车辆数量估计模型是经训练的模型，所述经训练的模型输入所述第一数量，并基于在所述第一数量之中使用所述电池更换装置的所述至少一个电动车辆的第二数量来输出值，并且
所述控制器基于所述第一车辆数量估计模型和所述第一数量来预测所述时间表。
4.根据权利要求2或3所述的服务器，还包括第二通信单元，所述第二通信单元接收关于所述至少一个电动车辆的位置信息，并且
所述控制器基于所述位置信息来检测所述第一数量。
5.根据权利要求1所述的服务器，还包括第二存储器，在所述第二存储器中存储第二车辆数量估计模型，其中
所述第二车辆数量估计模型是经训练的模型，所述经训练的模型输入关于日期的信息，并基于在所述日期使用所述电池更换装置的所述至少一个电动车辆的第三数量来输出值，并且
所述控制器基于所述第二车辆数量估计模型和所述关于日期的信息来预测所述时间表。
6.根据权利要求1至3和5中任一项所述的服务器，其中，所述控制器基于所指定的第二电池的SOC来确定是否有可能响应于所述调节的请求。
7.根据权利要求6所述的服务器，其中：
所述控制器
基于所指定的第二电池的SOC来计算所述第二电池的总可充电量或总可放电量，并且
基于所述总可充电量或所述总可放电量来确定是否有可能响应于所述调节的请求。
8.一种系统，包括：
电池更换装置，所述电池更换装置设置有能够用安装在至少一个电动车辆上的电池更换的至少一个电池，安装在所述至少一个电动车辆上的所述电池是第一电池，设置在所述电池更换装置中的所述至少一个电池是第二电池；和
服务器，所述服务器管理所述电池更换装置，其中，所述服务器包括：
通信单元，所述通信单元接收关于电力网中的电力供应和需求的调节的请求的信息；和
控制器，所述控制器预测在所述电池更换装置处的所述第一电池的更换的时间表，并且
所述控制器
基于所述时间表来指定能够用于针对所述调节的请求充电或放电的所述第二电池，并且
基于所指定的第二电池来确定是否有可能响应于所述调节的请求。
9.一种用于管理电池更换装置的管理方法，所述电池更换装置设置有能够用安装在至少一个电动车辆上的电池更换的至少一个电池，安装在所述至少一个电动车辆上的所述电池是第一电池，设置在所述电池更换装置中的所述至少一个电池是第二电池，所述管理方法包括：
接收关于电力网中的电力供应和需求的调节的请求的信息；
预测在所述电池更换装置处的所述第一电池的更换的时间表；
基于所述时间表来指定能够用于针对所述调节的请求充电或放电的所述第二电池；以及
基于所指定的第二电池来确定是否有可能响应于所述调节的请求。
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