EP4374303A1 - Method and device for estimating a departure time for use in an intelligent charging process of electric vehicles - Google Patents

Method and device for estimating a departure time for use in an intelligent charging process of electric vehicles

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Publication number
EP4374303A1
EP4374303A1 EP22747605.8A EP22747605A EP4374303A1 EP 4374303 A1 EP4374303 A1 EP 4374303A1 EP 22747605 A EP22747605 A EP 22747605A EP 4374303 A1 EP4374303 A1 EP 4374303A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
departure time
consumption
model
time
departure
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
EP22747605.8A
Other languages
German (de)
French (fr)
Inventor
Tjark THIEN
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Robert Bosch GmbH
Original Assignee
Robert Bosch GmbH
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Robert Bosch GmbH filed Critical Robert Bosch GmbH
Publication of EP4374303A1 publication Critical patent/EP4374303A1/en
Pending legal-status Critical Current

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    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06315—Needs-based resource requirements planning or analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry

Definitions

  • the invention relates to methods for controlling a charging process for chargeable electrical energy stores, such as vehicle batteries, of electric vehicles, and in particular measures for estimating a departure time to improve energy management during a charging process for an electrical energy store.
  • Electric energy stores in electric vehicles can be connected to a charging device, a so-called wall box, for charging.
  • this charging device charges the energy store from the time of connection until the energy store is fully charged.
  • the charging process is influenced by a control device in such a way that the existing flexibility in terms of time is used and added value is created. For example, a gentler charging of the energy store can be achieved by lower charging currents. Furthermore, at variable electricity costs, the charging of the energy store takes place at times when lower electricity costs are to be expected.
  • a method for determining a departure time for controlling a charging process for an electrical energy store of an electric vehicle according to claim 1 and a corresponding device and a charging system according to the independent claims are provided.
  • a method for determining a departure time specification that indicates a most likely departure time of an electric vehicle, for determining a charging strategy for an energy store of the electric vehicle, with the following steps:
  • the departure time information can be used to determine a charging strategy for the energy store.
  • data-based models are used to analyze usage profiles for a charging facility in order to stochastically estimate a probable departure time. Because the more precisely the time of departure is predicted, the easier it is to intelligently charge an electrical energy store in the vehicle.
  • the departure time is estimated too late, it may not be possible to reach the state of charge desired by the user in order to achieve a minimum range.
  • the existing flexibility to adapt the loading process to cost and wear considerations is not optimally used. For example, in an electric vehicle whose vehicle battery is to be charged with electricity from its own photovoltaic system and whose user leaves at 9 a.m. the next morning, more electricity can be drawn from a photovoltaic system if the predicted departure time is predicted as precisely as possible for 9 a.m. the next morning will. If an earlier departure time than 9 a.m., e.g.
  • a disadvantage of such an implementation is that only stochastic behavior can be predicted, but not individual cases with deviating user behavior. Such situations can occur when the user does not go about his usual routine, but makes an unusual journey. Examples of such unusual journeys can be that the user leaves later to work in order to make a doctor's appointment beforehand, or leaves earlier to do errands on the way to the sports club.
  • a disadvantage of conventional data-based departure time models is that they require a very large database in order to be able to reliably model a departure time.
  • a longer input period is necessary to achieve the sufficient amount of training data, which records the real departure times and assigns them to the corresponding input variables of the data-based departure time model.
  • a home energy management system can be used to record and provide consumption and usage data from energy consumers or in a home energy supply via a large number of sensors.
  • a heat pump can be controlled in such a way that the highest possible self-consumption of the electricity generated by your own photovoltaic system is achieved.
  • the energy management system communicates with the inverter of the photovoltaic system in order to receive all the information required to control the heat pump.
  • Such an energy management system can also receive consumption data from individual devices in a house system via additional sensors and take this into account in the energy management.
  • the heat requirement can be used to determine hot water consumption and electricity consumption in the house, which allows conclusions to be drawn about user behavior.
  • deviations from normal behavior patterns can be identified and interpreted based on consumption variables in the house system.
  • Such consumption sizes can, for example
  • Hot water consumption information such as start and stop values for the Hot water treatment and temperature readings of the hot water tank, current consumption of energy consumers in the household and other electricity consumption events, such as e.g. B. Fresh water purchase and the like, individual events by switching on individual consumers, such as the coffee machine, and other events that are detected or controlled by a smart home system, such as the triggering of a motion detector, are taken into account.
  • the curves of the consumption variables can be analyzed with regard to outliers using an outlier detection model, in particular using machine learning methods such as cluster analysis, a neural network, a hidden Markov model and the like.
  • the curves of the consumption data can be evaluated in relation to a predetermined time window, such as a 24-hour time window, in order to train a usage profile in the outlier detection model.
  • the respective outlier detection model then makes it possible to identify outliers in the course of the respective consumption variable.
  • Deviations from the usage pattern can be detected by monitoring one or more consumption variables using the outlier detection model and these Departure time model are signaled.
  • the departure time model can be trained to output a departure time depending on a calendar time specification, an arrival time and information on one or more consumption variable profiles within the specified time window.
  • the departure time is determined for a normal usage pattern, which can be recognized from the consumption variables.
  • the departure time corresponds to a regular or most probable departure time, which essentially depends on the last arrival time and the calendar time.
  • the departure time model can be further trained to provide the departure time information based on one or more outlier signals, each of which indicates a deviation of one of the consumption variable curves from a regular pattern, the data-based departure time model depending on the one or more outlier signals providing the departure time information.
  • the consumption variable curves can be provided by an energy management system for a building system.
  • the one or more consumption variable profiles can include information on energy consumption in a building system or use-dependent variables, in particular a hot water temperature of a heating system.
  • the departure time model may be further trained to provide the departure time indication based on one or more smart home event signals, wherein the data-based departure time model provides the departure time indication dependent on the one or more smart home event signals.
  • a method for training a model for determining a departure time specification, which indicates a most likely departure time of an electric vehicle is provided for determining a charging strategy for an energy store of the electric vehicle, with the following steps:
  • Figure 1 is a schematic representation of a system with a
  • FIGS. 2a-2c are diagrams showing the energy consumption from different energy sources and a state of charge of the energy store during a charging process
  • Figure 3 is a diagram showing the time course of
  • FIG. 4 shows a functional diagram to illustrate the function of the model for determining the departure time information for the electric vehicle
  • FIG. 5 shows a flowchart to illustrate a method for training a departure time model of the home system based on a method for estimating an expected departure time of an electric vehicle.
  • FIG 1 shows a building system 1 with an energy management system 2 and a charging device 3 for an electric vehicle 4.
  • the charging device 3 (also called a wall box) is used to charge an electrical energy store 41 of the electric vehicle 4.
  • the charging device 3 is used to provide charging energy for the electrical energy store 41 of the electric vehicle 4.
  • the energy management system 2 can control the use of electrical energy from various energy sources.
  • the energy management system 2 is connected to a photovoltaic system 5 and a grid connection 6 in order to obtain electrical energy for operating loads 7 in the building system 1 .
  • the charging device 3 is connected to the energy management system 2 and is controlled by it, so that the charging times, the charging current and the source of the electrical energy for charging the electrical energy store 41 can be specified.
  • the energy management system 2 is basically designed to record a large number of variables and to charge an electric vehicle connected to the charging device 3 according to a predetermined or variable charging profile (charging current depending on the state of charge). For this purpose, the flow of energy from the charging device 3 into the electric vehicle 4 is specified in a controlled manner.
  • the energy management system 2 also has the task of specifying the charging strategy for charging the energy store 41 and charging the energy store 41 of the electric vehicle 4 in a cost-efficient and low-wear manner. Accordingly, the charging process is carried out in such a way that the charging energy is obtained from a source that is available as cheaply as possible. This can be electrical energy from the photovoltaic system 5, for example, instead of using mains electricity.
  • a criterion for a low-wear charging process can be that the duration during which the energy store 41 is unused in a fully charged state is reduced.
  • Essential information for determining a charging strategy consists in knowing a probable likely departure time (time of separation from the charging device 3) of the electric vehicle 4. A sufficient amount of electrical energy must be stored in the energy store 41 by this time.
  • the charging strategy thus depends significantly on the accuracy of the prediction of the probable time of departure of the electric vehicle 4 .
  • the energy management system 2 has a charging strategy unit 21 which, depending on an estimated time of departure, defines the charging strategy for the energy store 41 in a predetermined and known manner.
  • the charging strategy essentially corresponds to the specification of a time profile of the charging current, in particular based on a calendar time specification, in particular the time specified in connection with the charging current.
  • FIG. 2a shows a possible charging strategy for charging a vehicle battery as an energy store 41 with mains power and photovoltaic power for a preferred scenario.
  • the charging power due to the photovoltaic current is indicated by the PPV curve
  • the charging power due to the mains current is indicated by the PN curve
  • the state of charge curve by the SOC curve.
  • FIG. 2a shows the case in which the predicted departure time AV corresponds to the actual departure time AR. It can be seen that the electric vehicle 4 is preferably charged using photovoltaic current. For this purpose, the charging process is interrupted during the night and the times when photovoltaic power is available are mainly used.
  • FIG. 2b shows the case where the actual departure time AR is after the estimated departure time AV with the same charging strategy. It can be seen that the charging process is completed according to the plan at the estimated time of departure AV, ie at 9:00 am. Since photovoltaic energy is becoming increasingly available, one possible option remains in this case The potential of charging via photovoltaic power is not being used and a high proportion of mains power is drawn instead.
  • FIG. 2c shows the opposite case, that the actual departure time AR is before the estimated departure time AV and in this case the desired state of charge SOC of the energy store 41 has not been reached.
  • the energy management system 2 can have a departure time estimation device 22 which transfers the departure time information to the charging strategy unit 21 .
  • the departure time estimation unit 22 contains a departure time model that is trained based on historical usage data and is therefore dependent on a calendar time specification and a last arrival time of the electric vehicle 4, i. H. the time at which the electric vehicle 4 was connected to the charging device 3, a departure time that indicates the expected departure time is determined.
  • the energy management system 2 is connected to a large number of energy consumers 7 in order to allocate electrical energy to them as required and to measure the power consumption using consumption measuring units 71 and/or to record the respective operating state using other operating state sensors 72 (such as the temperature sensor of the hot water system).
  • consumption information of the building system 1 is obtained in the form of consumption variable profiles over time.
  • the energy management system 2 can continuously obtain a temperature of the hot water tank.
  • further information about the hot water system such as start and stop temperatures and the flow temperature of the heating and hot water system, the heating mode and the like can be provided in order to derive consumption variable profiles of the heating system from the use-dependent sensor data.
  • the power consumption of the household appliances over time can also be provided as a consumption variable profile.
  • a characteristic course of consumption variables can indicate operation of a specific household appliance, such as switching on a coffee machine or the like.
  • the operation of the specific household appliance can be related to a possible departure time, so that characteristic sections of the consumption variable profile can indicate an impending departure time and have a regular chronological relationship to this.
  • a specific behavior of the user in relation to a possible departure time can be derived based on the course of the consumption variable, in particular the power consumption.
  • the energy management system 2 can determine based on regularly recurring processes, such as driving to work on a weekday starting at 8 a.m. This is related to the use of the coffee machine at 7am. If the usage behavior of the home system changes, for example, because the user starts his journey at 7 a.m., this can possibly be determined by switching on the coffee machine at 6 a.m.
  • the use of the hot water system can also deviate from the usual use of the hot water system in a corresponding manner.
  • FIG. 3 shows, for example, the course of the temperature T of the hot water storage tank and the power consumption (power P) of household appliances as energy consumers 7 for a predetermined time window of 24 hours.
  • a pattern can be seen in the temperature of the hot water tank, which can indicate use of the shower, for example, and the electricity consumption, which can indicate the use of a coffee machine. These patterns can signal an upcoming departure time. Thus, these consumption variable profiles can also be used to predict a probable departure time.
  • FIG. 4 shows a schematic representation of a model 10 for determining a departure time AB, which is a probable departure time indicates.
  • the model 10 includes a departure time model 11, which is designed as a data-based model, in particular as a recurrent network, such as an LSTM, GRU or the like, so that the continuous time profiles are specified on the input side in order to model a corresponding expected departure time.
  • a departure time model 11 which is designed as a data-based model, in particular as a recurrent network, such as an LSTM, GRU or the like, so that the continuous time profiles are specified on the input side in order to model a corresponding expected departure time.
  • the departure time model 11 is given a calendar time specification Z, an arrival time specification A, which is supplied with a point in time at which a charging process of the electric vehicle 4 begins, and one or more consumption variable profiles V1, V2.
  • the consumption variable profiles can include, for example, the profile of the energy consumption of electrical energy by household appliances and a temperature of the hot water storage tank.
  • the departure time model 11 is trained to correspondingly output an expected departure time AB.
  • the consumption quantity curves can be analyzed with regard to deviations from usual curve patterns in a respective outlier detection model 12 in order to identify outliers and to signal this as an outlier signal. This can be done, for example, by evaluating using a cluster analysis.
  • the cluster analysis recognizes whether the consumption variable curves within the predetermined time window essentially have a comparable pattern to the consumption variable curves for cycles of previous predetermined time durations.
  • the historical data of the 24-hour cycle can be analyzed for outliers. If the consumption variables over the last 24 hours deviate significantly from a normal pattern, an extraordinary user behavior is assumed and made available accordingly as an input to the data-based departure time model 11 .
  • the estimate of the departure time information AB can be adapted at an early stage to a changed pattern of a consumption variable curve and the charging strategy can be adapted if necessary so that the energy store 41 in each case is sufficiently charged in time.
  • smart home events such as triggering a door contact or triggering a motion detector, which are centrally available in the energy management system 2 as a signal, can be provided as input variables for the departure time model 11 .
  • Training data is generated by assigning training data records from a time profile to a calendar time specification, from one or more consumption variable profiles to a departure time specification.
  • corresponding outliers which are signaled by one or more outlier signals (outliers in the consumption variable curves within the predetermined time window) can be part of the training data sets.
  • the corresponding outlier detection models 12 can be trained in advance with a large number of cycles from consumption variable curves in order to have the corresponding outlier signal available for training the departure time model 11 in addition to the consumption variable curves V1, V2.
  • step S1 training data sets are provided as described above.
  • the training data records include consumption variable profiles for the predetermined time window and an associated departure time information.
  • step S2 the consumption variable curves are additionally analyzed for outliers and a respective outlier signal is provided for each of the consumption variable curves that are added to the training data set.
  • step S3 the departure time model 11 is trained with the training data sets.
  • the training can take place with a training method that is customary for data-based models using backpropagation.
  • step S4 it is checked whether a sufficient (specified) number of new training data sets are available. If this is the case (alternative: yes), the retraining is carried out in step S5, otherwise a jump is made back to step S4.
  • the post-training can take place in step S5 in a conventional manner based on new training data, with part of the training data records not being used for the training but only for the validation of the departure time estimation model.
  • step S6 By comparing the departure time information contained in the validation data with modeled departure time information based on the validation data, it can be checked in step S6 whether a resulting prognosis error can be determined above a predetermined threshold value. Based on the forecast error, a decision is then made as to whether the post-trained departure time model 11 has been improved compared to the previously available estimated departure time model 11 . If this is the case (alternative: yes), the newly trained departure time estimation model is adopted in step S7 and the method is continued with step S4. If this is not the case (alternative: no), the newly trained departure time estimation model is discarded in step S8 and the method is continued with step S4.

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Abstract

The invention relates to a method for ascertaining a departure time specification, which indicates the most probable departure time specification (AB) of an electric vehicle (4) from a building, in order to determine a charging strategy for an electric energy storage device (41) of the electric vehicle (4), having the following steps: - providing a data-based departure time model (11) which is trained to provide a departure time specification (AB) on the basis of a calendrical time specification (Z) and on the basis of one or more temporal load variable curves (V1, V2) of vehicle-external load variables within a specified period of time, said one or more load variable curves (V1, V2) characterizing the usage of one or more energy loads (7), in particular a domestic appliance and/or a heating and hot water system, of the building; and - analyzing the data-based departure time model (11) by specifying the calendrical time specification (Z) and the one or more load variable curves (V1, V2) within the specified period of time in order to determine the departure time specification (AB).

Description

Beschreibung description
Titel title
Verfahren und Vorrichtung zur Schätzung einer Abfahrtszeit zum Einsatz bei einem intelligenten Laden von Elektrofahrzeugen Method and device for estimating a departure time for use in intelligent charging of electric vehicles
Technisches Gebiet technical field
Die Erfindung betrifft Verfahren zum Steuern eines Ladevorgangs für aufladbare elektrische Energiespeicher, wie z.B. Fahrzeugbatterien, von Elektrofahrzeugen, und insbesondere Maßnahmen zur Schätzung einer Abfahrtszeit zum Verbessern eines Energiemanagements bei einem Ladevorgang eines elektrischen Energiespeichers. The invention relates to methods for controlling a charging process for chargeable electrical energy stores, such as vehicle batteries, of electric vehicles, and in particular measures for estimating a departure time to improve energy management during a charging process for an electrical energy store.
Technischer Hintergrund Technical background
Elektrische Energiespeicher von Elektrofahrzeugen, wie z.B. Fahrzeugbatterien, können zum Aufladen an einer Ladeeinrichtung, einer sogenannten Wallbox, angeschlossen werden. Im einfachsten Fall lädt diese Ladeeinrichtung den Energiespeicher vom Zeitpunkt des Anschließens ausgehend, bis der Energiespeicher vollständig geladen ist. Electrical energy stores in electric vehicles, such as vehicle batteries, can be connected to a charging device, a so-called wall box, for charging. In the simplest case, this charging device charges the energy store from the time of connection until the energy store is fully charged.
Häufig möchte jedoch der Nutzer das Elektrofahrzeug erst zu einem späteren Zeitpunkt erneut nutzen. Daraus ergibt sich die Möglichkeit, den Ladevorgang zu optimieren. Diesen Aspekt nennt man intelligentes Laden. However, the user often only wants to use the electric vehicle again at a later point in time. This results in the possibility of optimizing the charging process. This aspect is called intelligent charging.
Beim intelligenten Laden wird der Ladevorgang von einer Steuerungseinrichtung so beeinflusst, dass die vorhandene zeitliche Flexibilität genutzt wird und ein Mehrwert entsteht. So kann beispielsweise durch geringere Ladeströme ein schonenderes Aufladen des Energiespeichers erreicht werden. Weiterhin kann bei variablen Stromkosten das Aufladen des Energiespeichers zu Zeitpunkten erfolgen, in denen geringere Stromkosten zu erwarten sind. With intelligent charging, the charging process is influenced by a control device in such a way that the existing flexibility in terms of time is used and added value is created. For example, a gentler charging of the energy store can be achieved by lower charging currents. Furthermore, at variable electricity costs, the charging of the energy store takes place at times when lower electricity costs are to be expected.
Intelligentes Laden erfordert jedoch eine Planung des Ladevorgangs. Eine wesentliche Information hierfür besteht in der Kenntnis eines wahrscheinlichsten Abfahrtszeitpunktes, zu dem der Energiespeicher einen vorgegebenen Ladezustand erreicht haben soll oder vollständig geladen sein soll. Der Abfahrtszeitpunkt entspricht in der Regel dem Zeitpunkt, an dem das Fahrzeug von der Ladeeinrichtung getrennt wird. However, smart charging requires charging planning. Essential information for this consists in knowing a most probable departure time at which the energy store should have reached a predetermined state of charge or should be fully charged. The departure time usually corresponds to the time at which the vehicle is separated from the charging facility.
Offenbarung der Erfindung Disclosure of Invention
Erfindungsgemäß sind ein Verfahren zum Ermitteln eines Abfahrtszeitpunkts zum Steuern eines Ladevorgangs für einen elektrischen Energiespeicher eines Elektrofahrzeugs gemäß Anspruch 1 sowie eine entsprechende Vorrichtung und ein Ladesystem gemäß den nebengeordneten Ansprüchen vorgesehen. According to the invention, a method for determining a departure time for controlling a charging process for an electrical energy store of an electric vehicle according to claim 1 and a corresponding device and a charging system according to the independent claims are provided.
Weitere Ausgestaltungen sind in den abhängigen Ansprüchen angegeben. Further developments are specified in the dependent claims.
Gemäß einem ersten Aspekt ist ein Verfahren zum Ermitteln einer Abfahrtszeitangabe, die einen wahrscheinlichsten Abfahrtszeitpunkt eines Elektrofahrzeugs angibt, für die Bestimmung einer Ladestrategie für einen Energiespeicher des Elektrofahrzeugs vorgesehen, mit folgenden Schritten: According to a first aspect, a method is provided for determining a departure time specification that indicates a most likely departure time of an electric vehicle, for determining a charging strategy for an energy store of the electric vehicle, with the following steps:
- Bereitstellen eines datenbasierten Abfahrtszeitpunktmodells, das trainiert ist, um abhängig von einer kalendarischen Zeitangabe und einer oder mehrerer Verbrauchsgrößenverläufe von fahrzeugexternen Verbrauchsgrößen innerhalb eines vorbestimmten Zeitfensters eine Abfahrtszeitangabe bereitzustellen, wobei der eine oder die mehreren Verbrauchsgrößenverläufe eine Nutzung eines oder mehrerer Energieverbraucher, insbesondere eines Haushaltsgeräts und/oder eines Heizungs- und Warmwassersystem, eines Gebäudes kennzeichnen; - Providing a data-based departure time model that is trained to provide a departure time information depending on a calendar time indication and one or more consumption variable curves of consumption variables external to the vehicle within a predetermined time window, the one or more consumption variable curves indicating the use of one or more energy consumers, in particular a household appliance and /or a heating and hot water system of a building;
- Auswerten des datenbasierten Abfahrtszeitpunktmodells durch Vorgabe der kalendarischen Zeitangabe und des einen oder den mehreren Verbrauchsgrößenverläufe innerhalb des vorbestimmten Zeitfensters, um die Abfahrtszeitangabe zu bestimmen. Gemäß einer Ausführungsform kann die Abfahrtszeitangabe zur Bestimmung einer Ladestrategie für den Energiespeicher verwendet werden. In der Regel werden mithilfe von datenbasierten Modellen Nutzungsprofile für eine Ladeeinrichtung analysiert, um stochastisch einen wahrscheinlichen Abfahrtszeitpunkt zu schätzen. Denn je genauer der Abfahrtszeitpunkt vorhergesagt wird, desto besser kann ein intelligentes Laden eines elektrischen Energiespeichers des Fahrzeugs vorgenommen werden. - Evaluation of the data-based departure time model by specifying the calendar time information and the one or more consumption variable profiles within the predetermined time window in order to determine the departure time information. According to one embodiment, the departure time information can be used to determine a charging strategy for the energy store. As a rule, data-based models are used to analyze usage profiles for a charging facility in order to stochastically estimate a probable departure time. Because the more precisely the time of departure is predicted, the easier it is to intelligently charge an electrical energy store in the vehicle.
Wird beispielsweise der Abfahrtszeitpunkt zu spät geschätzt, so kann der vom Nutzer gewünschte Ladezustand zum Erreichen einer Mindestreichweite möglicherweise nicht erreicht werden. Wird der Abfahrtszeitpunkt jedoch zu früh geschätzt, wird die vorhandene Flexibilität, den Ladevorgang an Kosten- und Verschleißerwägungen anzupassen, nicht optimal genutzt. So kann bei einem Elektrofahrzeug, dessen Fahrzeugbatterie bevorzugt mit Strom aus einer eigenen Photovoltaikanlage geladen werden soll und dessen Nutzer am nächsten Morgen um 9 Uhr abfährt, mehr Strom von einer Photovoltaikanlagen bezogen werden, wenn der vorhergesagte Abfahrtszeitpunkt möglichst genau für 9 Uhr am nächsten Morgen vorhergesagt wird. Wird ein früherer Abfahrtszeitpunkt als 9 Uhr, z. B. 8 Uhr, vorhergesagt, so wird nachts mehr Netzstrom bezogen, um die Fahrzeugbatterie mit der geforderten Mindestenergiemenge bis 8 Uhr zu laden. Ist der vorhergesagte Abfahrtszeitpunkt später, wie z.B. 10 Uhr, wird die Fahrzeugbatterie nicht ausreichend geladen, da der tatsächliche Abfahrtszeitpunkt bereits eine Stunde früher ist. For example, if the departure time is estimated too late, it may not be possible to reach the state of charge desired by the user in order to achieve a minimum range. However, if the departure time is estimated too early, the existing flexibility to adapt the loading process to cost and wear considerations is not optimally used. For example, in an electric vehicle whose vehicle battery is to be charged with electricity from its own photovoltaic system and whose user leaves at 9 a.m. the next morning, more electricity can be drawn from a photovoltaic system if the predicted departure time is predicted as precisely as possible for 9 a.m. the next morning will. If an earlier departure time than 9 a.m., e.g. 8 a.m., more mains power is drawn at night to charge the vehicle battery with the required minimum amount of energy until 8 a.m. If the predicted departure time is later, such as 10 a.m., the vehicle battery will not be sufficiently charged because the actual departure time is already an hour earlier.
Aufgrund der Komplexität werden zur Schätzung des wahrscheinlichsten Abfahrtszeitpunkts Maschinenlernverfahren verwendet, die basierend auf der historischen Datenbasis von Fahrzeugbewegungen und Ladevorgängen zukünftige Abfahrtszeitpunkte Vorhersagen kann. Dies erfolgt unter der Annahme, dass das Nutzerverhalten auch in Zukunft dasselbe stochastische Verhalten aufweist. Due to the complexity, machine learning methods are used to estimate the most likely departure time, which can predict future departure times based on the historical database of vehicle movements and charging processes. This is done under the assumption that user behavior will continue to exhibit the same stochastic behavior in the future.
Die Genauigkeit eines solchen Abfahrtszeitpunktmodells hängt erheblich von der Genauigkeit und der Regelmäßigkeit der Nutzung des Elektrofahrzeugs ab. Ein Nachteil einer solchen Implementierung ist daher, dass lediglich stochastisches Verhalten vorhergesagt werden kann, nicht jedoch Einzelfälle mit abweichendem Verhalten des Nutzers. Solche Situationen können auftreten, wenn der Nutzer nicht seiner gewohnten Routine nachgeht, sondern eine außergewöhnliche Fahrt vornimmt. Beispiele für solche außergewöhnliche Fahrten können sein, dass der Nutzer später zur Arbeit abfährt, um vorher einen Arzttermin wahrzunehmen, oder früher abfährt, um auf dem Weg zum Sportverein noch Erledigungen zu machen. The accuracy of such a departure time model depends significantly on the accuracy and regularity of use of the electric vehicle. A disadvantage of such an implementation is that only stochastic behavior can be predicted, but not individual cases with deviating user behavior. Such situations can occur when the user does not go about his usual routine, but makes an unusual journey. Examples of such unusual journeys can be that the user leaves later to work in order to make a doctor's appointment beforehand, or leaves earlier to do errands on the way to the sports club.
Da solche außergewöhnlichen Fahrten im statistischen Sinne Ausreißer vom normalen stochastischen Verhalten darstellen, können entsprechende Abfahrtszeitpunkte nicht mit herkömmlichen Verfahren bzw. Maschinenlernverfahren zur Abfahrtszeitpunktmodellierung bestimmt werden. Since such exceptional journeys represent outliers from normal stochastic behavior in the statistical sense, corresponding departure times cannot be determined using conventional methods or machine learning methods for modeling departure times.
Weiterhin besteht ein Nachteil herkömmlicher datenbasierter Abfahrtszeitpunktmodelle darin, dass diese eine sehr große Datenbasis benötigen, um eine Abfahrtszeit zuverlässig modellieren zu können. Insbesondere ist zum Erreichen der ausreichenden Trainingsdatenmenge ein längerer Eingabezeitraum notwendig, die die realen Abfahrtszeiten aufzeichnen und diese entsprechenden Eingangsgrößen des datenbasierten Abfahrtszeitpunktmodells zuordnen. Furthermore, a disadvantage of conventional data-based departure time models is that they require a very large database in order to be able to reliably model a departure time. In particular, a longer input period is necessary to achieve the sufficient amount of training data, which records the real departure times and assigns them to the corresponding input variables of the data-based departure time model.
Über ein Haus-Energiemanagementsystem können über eine Vielzahl von Sensoren Verbrauchs- und Nutzungsdaten von Energieverbauchern bzw. in einer Hausenergieversorgung erfasst und bereitgestellt werden. Beispielsweise kann mithilfe eines Energiemanagementsystem eine Wärmepumpe so gesteuert werden, dass ein möglichst hoher Eigenverbrauch des durch eine eigene Photovoltaikanlage erzeugten Stroms erreicht wird. Dazu kommuniziert das Energiemanagementsystem mit dem Wechselrichter der Photovoltaikanlage, um alle nötigen Informationen zur Steuerung der Wärmepumpe zu erhalten. A home energy management system can be used to record and provide consumption and usage data from energy consumers or in a home energy supply via a large number of sensors. For example, with the help of an energy management system, a heat pump can be controlled in such a way that the highest possible self-consumption of the electricity generated by your own photovoltaic system is achieved. To do this, the energy management system communicates with the inverter of the photovoltaic system in order to receive all the information required to control the heat pump.
Ein solches Energiemanagementsystem kann weiterhin über weitere Sensoren Verbrauchsdaten von einzelnen Geräten in einem Haussystem erhalten und beim Energiemanagement berücksichtigen. Insbesondere kann über den Wärmebedarf ein Warmwasserverbrauch und der Stromverbrauch im Haus ermittelt werden, welche Rückschlüsse auf das Nutzerverhalten erlauben. Insbesondere können auch Abweichungen von normalen Verhaltensmustern anhand von Verbrauchsgrößen im Haussystem identifiziert und interpretiert werden. Such an energy management system can also receive consumption data from individual devices in a house system via additional sensors and take this into account in the energy management. In particular, the heat requirement can be used to determine hot water consumption and electricity consumption in the house, which allows conclusions to be drawn about user behavior. In particular, deviations from normal behavior patterns can be identified and interpreted based on consumption variables in the house system.
Derartige Verbrauchsgrößen können beispielsweiseSuch consumption sizes can, for example
Warmwasserverbrauchsangaben, wie beispielsweise Start- und Stoppwerte für die Warmwasseraufbereitung sowie Temperaturmesswerte des Warmwassertanks, Stromverlaufsverbräuche von Energieverbrauchern des Haushalts sowie sonstige Stromverbrauchsereignisse, wie z. B. Frischwasserbezug und dergleichen, Einzelereignisse durch Anschalten von einzelnen Verbrauchern, wie z.B. der Kaffeemaschine, und sonstige Ereignisse, die durch ein Smart-Home-System detektiert bzw. gesteuert werden, wie z.B. das Auslösen eines Bewegungsmelders, berücksichtigt werden. Hot water consumption information, such as start and stop values for the Hot water treatment and temperature readings of the hot water tank, current consumption of energy consumers in the household and other electricity consumption events, such as e.g. B. Fresh water purchase and the like, individual events by switching on individual consumers, such as the coffee machine, and other events that are detected or controlled by a smart home system, such as the triggering of a motion detector, are taken into account.
Um aus den Verbrauchsgrößen Abweichungen von herkömmlichen Mustern zu erkennen, können die Verläufe der Verbrauchsgrößen hinsichtlich Ausreißern mit einem Ausreißererkennungsmodell analysiert werden, insbesondere mithilfe von Verfahren des maschinellen Lernens, wie beispielsweise einer Cluster-Analyse, einem neuronalen Netz, einem Hidden-Markov-Modell und dergleichen. In order to identify deviations from conventional patterns from the consumption variables, the curves of the consumption variables can be analyzed with regard to outliers using an outlier detection model, in particular using machine learning methods such as cluster analysis, a neural network, a hidden Markov model and the like.
Die Verläufe der Verbrauchsdaten können dabei bezüglich einem vorgegebenen Zeitfenster, wie beispielsweise einem 24-Stunden-Zeitfenster, ausgewertet werden, um jeweils ein Nutzungsprofil in dem Ausreißererkennungsmodell zu trainieren. Das jeweilige Ausreißererkennungsmodell ermöglicht es dann, Ausreißer in dem Verlauf der jeweiligen Verbrauchsgröße zu erkennen. The curves of the consumption data can be evaluated in relation to a predetermined time window, such as a 24-hour time window, in order to train a usage profile in the outlier detection model. The respective outlier detection model then makes it possible to identify outliers in the course of the respective consumption variable.
Das Abfahrtszeitpunktmodell ist trainiert, dass typische Sequenzen in einem Nutzungsmuster für das Fahrzeug ausgewertet werden. So kann eine kalendarische Zeitangabe und ein Ankunftszeitpunkt einem wahrscheinlichsten Abfahrtszeitpunkt zugeordnet werden. Durch zusätzliches Bereitstellen eines oder mehrerer Verbrauchsgrößenverläufe innerhalb des vorgegebenen Zeitfensters und der Angabe, ob der jeweilige Verbrauchsgrößenverlauf einen Ausreißer vom herkömmlichen Verbrauchsgrößenverlauf aufweist, können von der Routine abweichende (stochastischen) Nutzerverhalten frühzeitig erkannt werden und der wahrscheinlichste Abfahrtszeitpunkt entsprechend abweichend unter Berücksichtigung des einen oder der mehreren Verbrauchsgrößenverläufe bestimmt werden. Ein Verbrauchsgrößenverlauf entspricht einem zeitlichen Verlauf einer Größe, die einen Energieverbrauch signalisieren kann. The departure time model is trained to evaluate typical sequences in a usage pattern for the vehicle. In this way, a calendar time specification and an arrival time can be assigned to a most probable departure time. By additionally providing one or more consumption variable curves within the specified time window and specifying whether the respective consumption variable curve has an outlier from the conventional consumption variable curve, (stochastic) user behavior that deviates from the routine can be recognized early and the most likely departure time can be correspondingly different, taking into account one or the other several consumption variables can be determined. A consumption variable curve corresponds to a time curve of a variable that can signal an energy consumption.
So können Abweichungen vom Nutzungsmuster durch eine Überwachung der einen oder der mehreren Verbrauchsgrößen mithilfe des Ausreißererkennungsmodells erkannt werden und diese dem Abfahrtszeitpunktmodell signalisiert werden. Das Abfahrtszeitpunktmodell kann so trainiert sein, um abhängig von einer kalendarischen Zeitangabe, einem Ankunftszeitpunkt und Angaben zu einem oder mehreren Verbrauchsgrößenverläufen innerhalb des vorgegebenen Zeitfensters einen Abfahrtszeitpunkt auszugeben. Der Abfahrzeitpunkt wird dabei für ein übliches Nutzungsmuster ermittelt, das aus den Verbrauchsgrößenverläufen erkannt werden kann. Der Abfahrzeitpunkt entspricht einem regelmäßigen oder wahrscheinlichsten Abfahrzeitpunkt, der sich im Wesentlichen abhängig von dem letzten Ankunftszeitpunkt und der kalendarischen Zeitangabe ergibt. Deviations from the usage pattern can be detected by monitoring one or more consumption variables using the outlier detection model and these Departure time model are signaled. The departure time model can be trained to output a departure time depending on a calendar time specification, an arrival time and information on one or more consumption variable profiles within the specified time window. The departure time is determined for a normal usage pattern, which can be recognized from the consumption variables. The departure time corresponds to a regular or most probable departure time, which essentially depends on the last arrival time and the calendar time.
Das Abfahrtszeitpunktmodell kann weiter trainiert sein, um basierend auf einem oder mehreren Ausreißersignalen, das jeweils eine Abweichung eines der Verbrauchsgrößenverläufe von einem regelmäßigen Muster angibt, die Abfahrtszeitangabe bereitzustellen, wobei das datenbasierte Abfahrtszeitpunktmodell abhängig von dem einen oder den mehreren Ausreißersignalen die Abfahrtszeitangabe bereitstellt. The departure time model can be further trained to provide the departure time information based on one or more outlier signals, each of which indicates a deviation of one of the consumption variable curves from a regular pattern, the data-based departure time model depending on the one or more outlier signals providing the departure time information.
Es kann vorgesehen sein, dass das Ausreißersignal durch ein trainiertes Ausreißererkennungsmodell abhängig von einem entsprechenden Verbrauchsgrößenverlauf bestimmt wird, wobei das Ausreißererkennungsmodell ein Clusteringverfahren und insbesondere einen OPTICS-Algorithmus zur Ausreißererkennung aufweist. Provision can be made for the outlier signal to be determined by a trained outlier detection model depending on a corresponding consumption variable profile, with the outlier detection model having a clustering method and in particular an OPTICS algorithm for outlier detection.
Weiterhin können die Verbrauchsgrößenverläufe von einem Energiemanagementsystem für ein Gebäudesystem bereitgestellt werden. Insbesondere können das eine oder die mehreren Verbrauchsgrößenverläufe, Angaben zu Energieverbräuchen in einem Gebäudesystem oder nutzungsabhängige Größen, insbesondere einer Warmwassertemperatur eines Heizsystems, umfassen. Furthermore, the consumption variable curves can be provided by an energy management system for a building system. In particular, the one or more consumption variable profiles can include information on energy consumption in a building system or use-dependent variables, in particular a hot water temperature of a heating system.
Das Abfahrtszeitpunktmodell kann weiter trainiert sein, um basierend auf einem oder mehreren Smart-Home-Ereignissignalen die Abfahrtszeitangabe bereitzustellen, wobei das datenbasierte Abfahrtszeitpunktmodell abhängig von dem einen oder den mehreren Smart-Home-Ereignissignalen die Abfahrtszeitangabe bereitstellt. Gemäß einem weiteren Aspekt ist ein Verfahren zum Trainieren eines Modells zur Ermittlung einer Abfahrtszeitangabe, die einen wahrscheinlichsten Abfahrtszeitpunkt eines Elektrofahrzeugs angibt, für die Bestimmung einer Ladestrategie für einen Energiespeicher des Elektrofahrzeugs vorgesehen, mit folgenden Schritten: The departure time model may be further trained to provide the departure time indication based on one or more smart home event signals, wherein the data-based departure time model provides the departure time indication dependent on the one or more smart home event signals. According to a further aspect, a method for training a model for determining a departure time specification, which indicates a most likely departure time of an electric vehicle, is provided for determining a charging strategy for an energy store of the electric vehicle, with the following steps:
- Bereitstellen von Trainingsdatensätzen, die eine kalendarische Zeitangabe und einer oder mehrerer Verbrauchsgrößenverläufe von fahrzeugexternen Verbrauchsgrößen innerhalb eines vorbestimmten Zeitfensters, die jeweils eine Verbrauchs- oder nutzungsabhängige Größe angeben eine Abfahrtszeitangabe zuordnet; - Providing training data records, which assigns a departure time indication to a calendar time indication and one or more consumption variable profiles of consumption variables external to the vehicle within a predetermined time window, each specifying a consumption or use-dependent variable;
- Trainieren des Abfahrtszeitpunktmodells mit den Trainingsdatensätzen. - Training the departure time model with the training data sets.
Kurzbeschreibung der Zeichnungen Brief description of the drawings
Ausführungsformen werden nachfolgend anhand der beigefügten Zeichnungen näher erläutert. Es zeigen: Embodiments are explained in more detail below with reference to the accompanying drawings. Show it:
Figur 1 eine schematische Darstellung eines Systems mit einerFigure 1 is a schematic representation of a system with a
Energiemanagementeinrichtung in einem Haussystem mit einer Ladeeinrichtung; Energy management device in a home system with a charging device;
Figuren 2a - 2c Diagramme zur Darstellung des Energiebezugs aus verschiedenen Energiequellen und einem Ladezustand des Energiespeichers während eines Ladevorgangs; FIGS. 2a-2c are diagrams showing the energy consumption from different energy sources and a state of charge of the energy store during a charging process;
Figur 3 ein Diagramm zur Darstellung des zeitlichen Verlaufs vonFigure 3 is a diagram showing the time course of
Verbrauchsgrößenverläufe mit Mustern, die einen Abfahrtszeitpunkt signalisieren; Consumption variables with patterns that signal a departure time;
Figur 4 ein Funktionsdiagramm zur Veranschaulichung der Funktion des Modells zur Bestimmung der Abfahrtszeitangabe für das Elektrofahrzeug; und FIG. 4 shows a functional diagram to illustrate the function of the model for determining the departure time information for the electric vehicle; and
Figur 5 ein Flussdiagramm zur Veranschaulichung eines Verfahrens zum Trainieren eines Abfahrtszeitpunktmodells des Haussystems basierend auf einem Verfahren zur Schätzung einer voraussichtlichen Abfahrtszeit eines Elektrofahrzeugs. Beschreibung von Ausführungsformen FIG. 5 shows a flowchart to illustrate a method for training a departure time model of the home system based on a method for estimating an expected departure time of an electric vehicle. Description of Embodiments
Figur 1 zeigt ein Gebäudesystem 1 mit einem Energiemanagementsystem 2 und einer Ladeeinrichtung 3 für ein Elektrofahrzeug 4. Die Ladeeinrichtung 3 (auch Wallbox genannt) dient zum Aufladen eines elektrischen Energiespeichers 41 des Elektrofahrzeugs 4. Die Ladeeinrichtung 3 dient zum Bereitstellen von Ladeenergie für den elektrischen Energiespeicher 41 des Elektrofahrzeugs 4. Figure 1 shows a building system 1 with an energy management system 2 and a charging device 3 for an electric vehicle 4. The charging device 3 (also called a wall box) is used to charge an electrical energy store 41 of the electric vehicle 4. The charging device 3 is used to provide charging energy for the electrical energy store 41 of the electric vehicle 4.
Das Energiemanagementsystem 2 kann die Nutzung von elektrischer Energie aus verschiedenen Energiequellen steuern. Dazu steht beispielsweise das Energiemanagementsystem 2 mit einer Fotovoltaikanlage 5 und einem Netzanschluss 6 in Verbindung, um elektrische Energie zum Betreiben von Verbrauchern 7 im Gebäudesystem 1 zu beziehen. The energy management system 2 can control the use of electrical energy from various energy sources. For this purpose, for example, the energy management system 2 is connected to a photovoltaic system 5 and a grid connection 6 in order to obtain electrical energy for operating loads 7 in the building system 1 .
Die Ladeeinrichtung 3 steht mit dem Energiemanagementsystem 2 in Verbindung und wird durch diese gesteuert, so dass die Ladezeiten, der Ladestrom und die Quelle der elektrischen Energie zum Laden des elektrischen Energiespeichers 41 vorgegeben werden kann. The charging device 3 is connected to the energy management system 2 and is controlled by it, so that the charging times, the charging current and the source of the electrical energy for charging the electrical energy store 41 can be specified.
Das Energiemanagementsystem 2 ist grundsätzlich ausgebildet, eine Vielzahl von Größen zu erfassen und ein an der Ladeeinrichtung 3 angeschlossenes Elektrofahrzeug gemäß einem vorgegebenen oder variablen Ladeprofil (Ladestrom abhängig vom Ladezustand) aufzuladen. Dazu wird der Energiefluss aus der Ladeeinrichtung 3 in das Elektrofahrzeug 4 in gesteuerter Weise vorgegeben. The energy management system 2 is basically designed to record a large number of variables and to charge an electric vehicle connected to the charging device 3 according to a predetermined or variable charging profile (charging current depending on the state of charge). For this purpose, the flow of energy from the charging device 3 into the electric vehicle 4 is specified in a controlled manner.
Das Energiemanagementsystem 2 hat zudem die Aufgabe, die Ladestrategie für das Aufladen des Energiespeichers 41 vorzugeben und das Aufladen des Energiespeichers 41 des Elektrofahrzeugs 4 in kosteneffizienter und verschleißarmer Weise durchzuführen. Entsprechend wird der Ladevorgang so durchgeführt, dass die Ladeenergie aus einer möglichst kostengünstig verfügbaren Quelle bezogen wird. Dies kann beispielsweise elektrische Energie aus der Fotovoltaikanlage 5 sein, anstelle Netzstrom zu verwenden. Ein Kriterium für einen verschleißarmen Aufladevorgang kann sein, dass die Zeitdauer während der sich der Energiespeicher 41 ungenutzt in einem vollständig geladenen Zustand befindet, reduziert wird. The energy management system 2 also has the task of specifying the charging strategy for charging the energy store 41 and charging the energy store 41 of the electric vehicle 4 in a cost-efficient and low-wear manner. Accordingly, the charging process is carried out in such a way that the charging energy is obtained from a source that is available as cheaply as possible. This can be electrical energy from the photovoltaic system 5, for example, instead of using mains electricity. A criterion for a low-wear charging process can be that the duration during which the energy store 41 is unused in a fully charged state is reduced.
Eine wesentliche Information zum Bestimmen einer Ladestrategie besteht in der Kenntnis eines voraussichtlichen wahrscheinlichen Abfahrtszeitpunkts (Zeitpunkt des Trennens von der Ladeeinrichtung 3) des Elektrofahrzeugs 4. Bis zu diesem Zeitpunkt muss eine ausreichende Menge an elektrischer Energie in dem Energiespeicher 41 gespeichert sein. Die Ladestrategie hängt damit erheblich von der Genauigkeit der Vorhersage des wahrscheinlichen Abfahrtszeitpunktes des Elektrofahrzeugs 4 ab. Dazu weist das Energiemanagementsystem 2 eine Ladestrategieeinheit 21 auf, die abhängig von einem geschätzten Abfahrtszeitpunkt die Ladestrategie für den Energiespeicher 41 in vorgegebener und an sich bekannter Weise festlegt. Die Ladestrategie entspricht im Wesentlichen der Vorgabe eines zeitlichen Verlaufs des Ladestroms, insbesondere basierend auf einer kalendarischen Zeitangabe, insbesondere der Uhrzeit ggfs in Verbindung mit Ladestrom vorgaben. Essential information for determining a charging strategy consists in knowing a probable likely departure time (time of separation from the charging device 3) of the electric vehicle 4. A sufficient amount of electrical energy must be stored in the energy store 41 by this time. The charging strategy thus depends significantly on the accuracy of the prediction of the probable time of departure of the electric vehicle 4 . For this purpose, the energy management system 2 has a charging strategy unit 21 which, depending on an estimated time of departure, defines the charging strategy for the energy store 41 in a predetermined and known manner. The charging strategy essentially corresponds to the specification of a time profile of the charging current, in particular based on a calendar time specification, in particular the time specified in connection with the charging current.
Beispielsweise zeigt die Figur 2a eine mögliche Ladestrategie für das Laden einer Fahrzeugbatterie als Energiespeicher 41 mit Netzstrom und Fotovoltaikstrom für ein bevorzugtes Szenarium. Die auf den Fotovoltaikstrom zurückzuführende Ladeleistung ist durch den Verlauf PPV, die auf den Netzstrom zurückzuführende Ladeleistung ist durch den Verlauf PN und der Verlauf des Ladezustands durch den Verlauf SOC angegeben. For example, FIG. 2a shows a possible charging strategy for charging a vehicle battery as an energy store 41 with mains power and photovoltaic power for a preferred scenario. The charging power due to the photovoltaic current is indicated by the PPV curve, the charging power due to the mains current is indicated by the PN curve and the state of charge curve by the SOC curve.
In Figur 2a ist der Fall dargestellt, dass der vorhergesagte Abfahrtszeitpunkt AV dem tatsächlichen Abfahrtszeitpunkt AR entspricht. Man erkennt, dass das Laden des Elektrofahrzeugs 4 vorzugsweise mit Fotovoltaikstrom erfolgt. Dazu wird während der Nachtzeit der Aufladevorgang unterbrochen und die Zeiten, in denen Fotovoltaikstrom verfügbar ist, vorwiegend genutzt. FIG. 2a shows the case in which the predicted departure time AV corresponds to the actual departure time AR. It can be seen that the electric vehicle 4 is preferably charged using photovoltaic current. For this purpose, the charging process is interrupted during the night and the times when photovoltaic power is available are mainly used.
Figur 2b zeigt den Fall, dass bei gleicher Ladestrategie der tatsächliche Abfahrtszeitpunkt AR nach dem geschätzten Abfahrtszeitpunkt AV liegt. Man erkennt, dass der Ladevorgang entsprechend der Planung zum geschätzten Abfahrtszeitpunkt AV, d.h. um 9.00 Uhr, beendet ist. Da in zunehmenden Maß Fotovoltaikenergie zur Verfügung steht bleibt in diesem Fall ein mögliches Potenzial des Ladens über Fotovoltaikstrom ungenutzt und es wird stattdessen ein hoher Anteil Netzstrom bezogen. FIG. 2b shows the case where the actual departure time AR is after the estimated departure time AV with the same charging strategy. It can be seen that the charging process is completed according to the plan at the estimated time of departure AV, ie at 9:00 am. Since photovoltaic energy is becoming increasingly available, one possible option remains in this case The potential of charging via photovoltaic power is not being used and a high proportion of mains power is drawn instead.
Figur 2c zeigt den umgekehrten Fall, dass der tatsächliche Abfahrtszeitpunkt AR vordem geschätzten Abfahrtszeitpunkt AV liegt und in diesem Fall der gewünschte Ladezustand SOC des Energiespeichers 41 nicht erreicht wurde. FIG. 2c shows the opposite case, that the actual departure time AR is before the estimated departure time AV and in this case the desired state of charge SOC of the energy store 41 has not been reached.
Die letztgenannten Szenarien sind nachteilig, können jedoch bei einer ungenauen Schätzung des Abfahrtszeitpunkts nicht vermieden werden. Daher ist eine genaue Schätzung des Abfahrtszeitpunkts wesentlich, um die Ladestrategie in verbesserterWeise anpassen zu können. The latter scenarios are disadvantageous, but cannot be avoided with an inaccurate estimate of the departure time. Therefore, an accurate estimation of the departure time is essential in order to be able to adapt the charging strategy in an improved way.
Das Energiemanagementsystem 2 kann eine Abfahrtszeitschätzeinrichtung 22 aufweisen, die die Abfahrtszeitangabe an die Ladestrategieeinheit 21 übergibt. Zur Ermittlung des wahrscheinlichen bzw. voraussichtlichen Abfahrtszeitpunkts enthält die Abfahrtszeitpunktschätzeinheit 22 ein Abfahrtszeitpunktmodell, das basierend auf historischen Nutzungsdaten trainiert ist und somit abhängig von einer kalendarischen Zeitangabe und einem letzten Ankunftszeitpunkt des Elektrofahrzeugs 4, d. h. dem Zeitpunkt, zu dem das Elektrofahrzeug 4 an die Ladeeinrichtung 3 angeschlossen wurde, eine Abfahrtszeitangabe, die den voraussichtlichen Abfahrtszeitpunkt angibt, bestimmt. The energy management system 2 can have a departure time estimation device 22 which transfers the departure time information to the charging strategy unit 21 . To determine the probable or anticipated departure time, the departure time estimation unit 22 contains a departure time model that is trained based on historical usage data and is therefore dependent on a calendar time specification and a last arrival time of the electric vehicle 4, i. H. the time at which the electric vehicle 4 was connected to the charging device 3, a departure time that indicates the expected departure time is determined.
Das Energiemanagementsystem 2 ist mit einer Vielzahl von Energieverbrauchern 7 verbunden, um diesen bedarfsgerecht elektrische Energie zuzuweisen und mithilfe von Verbrauchsmesseinheiten 71 den Leistungsverbrauch zu messen und/oder mithilfe sonstiger Betriebszustandssensoren 72 (wie. Z.B. Temperatursensor des Warmwassersystems) den jeweiligen Betriebszustand zu erfassen. Man erhält so Verbrauchsinformationen des Gebäudesystems 1 in Form von zeitlichen Verbrauchsgrößenverläufen. Beispielsweise kann das Energiemanagementsystem 2 kontinuierlich eine Temperatur des Warmwasserspeichers erhalten. Zusätzlich können weitere Angaben zu dem Warmwassersystem, wie beispielsweise Start- und Stopptemperaturen und die Vorlauftemperatur des Heizungs- und Warmwassersystems, dem Heizungsmodus und dergleichen bereitgestellt werden, um aus den nutzungsabhängigen Sensordaten Verbrauchsgrößenverläufe des Heizsystems abzuleiten. Auch kann der zeitliche Verlauf der Leistungsaufnahme der Haushaltsgeräte von elektrischem Strom als Verbrauchsgrößenverlauf bereitgestellt werden. Ein charakteristischer Verbrauchsgrößenverlauf kann auf einen Betrieb eines bestimmten Haushaltsgeräts hinweisen, wie beispielsweise das Einschalten einer Kaffeemaschine oder dergleichen. The energy management system 2 is connected to a large number of energy consumers 7 in order to allocate electrical energy to them as required and to measure the power consumption using consumption measuring units 71 and/or to record the respective operating state using other operating state sensors 72 (such as the temperature sensor of the hot water system). In this way, consumption information of the building system 1 is obtained in the form of consumption variable profiles over time. For example, the energy management system 2 can continuously obtain a temperature of the hot water tank. In addition, further information about the hot water system, such as start and stop temperatures and the flow temperature of the heating and hot water system, the heating mode and the like can be provided in order to derive consumption variable profiles of the heating system from the use-dependent sensor data. The power consumption of the household appliances over time can also be provided as a consumption variable profile. A characteristic course of consumption variables can indicate operation of a specific household appliance, such as switching on a coffee machine or the like.
Der Betrieb des bestimmten Haushaltsgeräts kann in Beziehung zu einem möglichen Abfahrtszeitpunkt stehen, so dass charakteristische Abschnitte des Verbrauchsgrößenverlaufs auf einen bevorstehenden Abfahrtszeitpunkt hinweisen kann und zu diesem in regelmäßiger zeitlicher Beziehung steht. Dadurch kann basierend auf dem Verlauf der Verbrauchsgröße, insbesondere des Stromverbrauchs, ein spezifisches Verhalten des Nutzers in Bezug auf einen möglichen Abfahrtszeitpunkt abgeleitet werden. The operation of the specific household appliance can be related to a possible departure time, so that characteristic sections of the consumption variable profile can indicate an impending departure time and have a regular chronological relationship to this. As a result, a specific behavior of the user in relation to a possible departure time can be derived based on the course of the consumption variable, in particular the power consumption.
Beispielsweise kann das Energiemanagementsystem 2 basierend auf regelmäßig wiederkehrenden Vorgängen, wie beispielsweise die Fahrt zur Arbeit an einem Wochentag mit Fahrtbeginn um 8 Uhr, feststellen. Dies steht in Verbindung mit der Nutzung der Kaffeemaschine um 7 Uhr. Ändert sich das Nutzungsverhalten des Haussystems beispielsweise, da der Fahrtbeginn des Nutzers bereits um 7 Uhr ist, so kann dies gegebenenfalls bereits durch das Einschalten der Kaffeemaschine um 6 Uhr festgestellt werden. Auch kann die Nutzung des Warmwassersystems in entsprechender Weise von der üblichen Nutzung des Warmwassersystems abweichen. For example, the energy management system 2 can determine based on regularly recurring processes, such as driving to work on a weekday starting at 8 a.m. This is related to the use of the coffee machine at 7am. If the usage behavior of the home system changes, for example, because the user starts his journey at 7 a.m., this can possibly be determined by switching on the coffee machine at 6 a.m. The use of the hot water system can also deviate from the usual use of the hot water system in a corresponding manner.
Figur 3 zeigt beispielsweise den Verlauf der Temperatur T des Warmwasserspeichers und den Stromverbrauch (Leistung P) von Haushaltsgeräten als Energieverbraucher 7 für ein vorbestimmtes Zeitfenster von 24 Stunden. Man erkennt ein Muster in der Temperatur des Warmwassertanks, das auf eine Nutzung z.B. der Dusche hinweisen kann, und des Stromverbrauchs, der auf einen Betrieb einer Kaffeemaschine hinweisen kann. Diese Muster können einen bevorstehenden Abfahrtszeitpunkt signalisieren. Somit können diese Verbrauchsgrößenverläufe ebenfalls zur Vorhersage eines voraussichtlichen Abfahrtszeitpunkts verwendet werden. FIG. 3 shows, for example, the course of the temperature T of the hot water storage tank and the power consumption (power P) of household appliances as energy consumers 7 for a predetermined time window of 24 hours. A pattern can be seen in the temperature of the hot water tank, which can indicate use of the shower, for example, and the electricity consumption, which can indicate the use of a coffee machine. These patterns can signal an upcoming departure time. Thus, these consumption variable profiles can also be used to predict a probable departure time.
Figur 4 zeigt eine schematische Darstellung eines Modells 10 zur Bestimmung eines Abfahrtszeitangabe AB, die einen voraussichtlichen Abfahrtszeitpunkt angibt. Das Modell 10 umfasst ein Abfahrtszeitpunktmodell 11, das als datenbasiertes Modell ausgebildet ist, insbesondere als rekurrentes Netz, wie beispielsweise als ein LSTM, GRU oder dergleichen, so dass die kontinuierlichen zeitlichen Verläufe eingangsseitig vorgegeben werden, um einen entsprechenden voraussichtlichen Abfahrtszeitpunktzu modellieren. FIG. 4 shows a schematic representation of a model 10 for determining a departure time AB, which is a probable departure time indicates. The model 10 includes a departure time model 11, which is designed as a data-based model, in particular as a recurrent network, such as an LSTM, GRU or the like, so that the continuous time profiles are specified on the input side in order to model a corresponding expected departure time.
Dem Abfahrtszeitpunktmodell 11 werden eine kalendarische Zeitangabe Z, eine Ankunftszeitangabe A, die einen Zeitpunkt des Beginns eines Ladevorgangs des Elektrofahrzeugs 4 zugeführt, sowie einen oder mehrere Verbrauchsgrößenverläufe V1, V2 vorgegeben. Die Verbrauchsgrößenverläufe können beispielsweise den Verlauf des Energieverbrauchs an elektrischer Energie durch Haushaltsgeräte und eine Temperatur des Warmwasserspeichers umfassen. Das Abfahrtszeitpunktmodell 11 ist so trainiert, um entsprechend eine voraussichtliche Abfahrtszeitangabe AB auszugeben. The departure time model 11 is given a calendar time specification Z, an arrival time specification A, which is supplied with a point in time at which a charging process of the electric vehicle 4 begins, and one or more consumption variable profiles V1, V2. The consumption variable profiles can include, for example, the profile of the energy consumption of electrical energy by household appliances and a temperature of the hot water storage tank. The departure time model 11 is trained to correspondingly output an expected departure time AB.
Zur Unterstützung des datenbasierten Modells 10 können die Verbrauchsgrößenverläufe hinsichtlich Abweichungen von üblichen Verlaufsmustern in einem jeweiligen Ausreißererkennungsmodell 12 analysiert werden, um Ausreißer zu erkennen und dieses als Ausreißersignal zu signalisieren. Dies kann beispielsweise durch eine Auswertung mithilfe einer Cluster-Analyse vorgenommen werden. Die Cluster-Analyse erkennt, ob die Verbrauchsgrößenverläufe innerhalb des vorbestimmten Zeitfensters im Wesentlichen ein vergleichbares Muster zu Verbrauchsgrößenverläufe zu Zyklen vorangegangener vorbestimmten Zeitdauern aufweisen. To support the data-based model 10, the consumption quantity curves can be analyzed with regard to deviations from usual curve patterns in a respective outlier detection model 12 in order to identify outliers and to signal this as an outlier signal. This can be done, for example, by evaluating using a cluster analysis. The cluster analysis recognizes whether the consumption variable curves within the predetermined time window essentially have a comparable pattern to the consumption variable curves for cycles of previous predetermined time durations.
Zur Auswertung des Abfahrtszeitpunktmodells 11 ist es ausreichend, die zeitlichen Verläufe der kalendarischen Zeitangabe, der Verbrauchsgrößenverläufe und gegebenenfalls des Ankunftszeitpunkts A und Ereignissignale von Smart-Home- Ereignissen innerhalb eines zurückliegenden Zeitraums von vorzugsweise 24 Stunden (vorbestimmtes Zeitfenster) bereitzustellen, da sich viele menschliche Abläufe in einem 24-Stunden-Rhythmus wiederholen. To evaluate the departure time model 11, it is sufficient to provide the time profiles of the calendar time, the consumption variable profiles and, if necessary, the arrival time A and event signals from smart home events within a previous period of preferably 24 hours (predetermined time window), since many human processes repeated in a 24-hour cycle.
Mithilfe eines OPTICS-Algorithmus können die Verlaufsdaten des 24-Stunden- Zyklus auf Ausreißer analysiert werden. Weichen die letzten 24 Stunden der Verbrauchsgrößenverläufe deutlich von einem gewöhnlichen Muster ab, so wird ein außergewöhnliches Nutzerverhalten unterstellt und dieses entsprechend als Eingang dem datenbasierten Abfahrtszeitpunktmodell 11 zur Verfügung gestellt. Using an OPTICS algorithm, the historical data of the 24-hour cycle can be analyzed for outliers. If the consumption variables over the last 24 hours deviate significantly from a normal pattern, an extraordinary user behavior is assumed and made available accordingly as an input to the data-based departure time model 11 .
Da Abweichungen der Verbrauchsgrößenverläufe in der Regel deutlich vor einem tatsächlichen Abfahrtszeitpunkt auftreten aber mit diesem in Beziehung stehen können, kann die Schätzung der Abfahrtszeitangabe AB frühzeitig an ein geändertes Muster eines Verbrauchsgrößenverlaufs angepasst werden und die Ladestrategie gegebenenfalls so adaptiert werden, dass der Energiespeicher 41 in jedem Fall rechtzeitig ausreichend geladen ist. Since deviations in the consumption variable curves usually occur well before an actual departure time but can be related to this, the estimate of the departure time information AB can be adapted at an early stage to a changed pattern of a consumption variable curve and the charging strategy can be adapted if necessary so that the energy store 41 in each case is sufficiently charged in time.
Zusätzlich können als Eingangsgrößen des Abfahrtszeitpunktmodells 11 Smart- Home-Ereignisse, wie beispielsweise Auslösen eines Türkontakts oder Auslösen eines Bewegungsmelders, die zentral in dem Energiemanagementsystem 2 als Signal zur Verfügung stehen, bereitgestellt werden. In addition, smart home events, such as triggering a door contact or triggering a motion detector, which are centrally available in the energy management system 2 as a signal, can be provided as input variables for the departure time model 11 .
Zum T raining des datenbasierten Modells können historische zeitliche Verläufe der Verbrauchsgrößenverläufe sowie der Abfahrts- und Ankunftszeiten erfasst und für das Training verwendet werden. Trainingsdaten werden generiert, indem Trainingsdatensätze aus einem zeitlichen Verlauf einer kalendarischen Zeitangabe, des einen oder der mehreren Verbrauchsgrößenverläufe einer Abfahrtszeitangabe zugeordnet werden. Zudem können entsprechende Ausreißer, die durch ein oder mehrere Ausreißersignale (Ausreißer der Verbrauchsgrößenverläufe innerhalb des vorbestimmten Zeitfensters) signalisiert werden, Teil der Trainingsdatensätze sein. Hierzu können die entsprechenden Ausreißererkennungsmodelle 12 vorab mit einer Vielzahl von Zyklen aus Verbrauchsgrößenverläufen trainiert werden, um für das Training des Abfahrtszeitpunktmodells 11 neben den Verbrauchsgrößenverläufen V1, V2 auch das entsprechende Ausreißersignal zur Verfügung zu haben. To train the data-based model, historical chronological curves of the consumption variable curves as well as the departure and arrival times can be recorded and used for the training. Training data is generated by assigning training data records from a time profile to a calendar time specification, from one or more consumption variable profiles to a departure time specification. In addition, corresponding outliers, which are signaled by one or more outlier signals (outliers in the consumption variable curves within the predetermined time window), can be part of the training data sets. For this purpose, the corresponding outlier detection models 12 can be trained in advance with a large number of cycles from consumption variable curves in order to have the corresponding outlier signal available for training the departure time model 11 in addition to the consumption variable curves V1, V2.
Ein mögliches Trainingsverfahren ist beispielhaft anhand des Flussdiagramms der Figur 5 näher beschrieben. A possible training method is described in more detail by way of example using the flowchart in FIG.
In Schritt S1 werden Trainingsdatensätze wie oben beschrieben bereitgestellt. Die Trainingsdatensätze umfassen Verbrauchsgrößenverläufe für das vorbestimmte Zeitfenster und eine zugeordneten Abfahrtszeitangabe. In Schritt S2 werden zusätzlich die Verbrauchsgrößenverläufe auf Ausreißer analysiert und ein jeweiliges Ausreißersignal für jede der Verbrauchsgrößenverläufe bereitgestellt, die dem Trainingsdatensatz hinzugefügt werden. In step S1, training data sets are provided as described above. The training data records include consumption variable profiles for the predetermined time window and an associated departure time information. In step S2, the consumption variable curves are additionally analyzed for outliers and a respective outlier signal is provided for each of the consumption variable curves that are added to the training data set.
In Schritt S3 wird das Abfahrtszeitpunktmodells 11 mit den Trainingsdatensätzen trainiert. Das Training kann mit einem für datenbasierten Modell üblichen Trainingsverfahren unter Nutzung von Backpropagation erfolgen. In step S3, the departure time model 11 is trained with the training data sets. The training can take place with a training method that is customary for data-based models using backpropagation.
Um das datenbasierte Abfahrtszeitpunktmodell 11 kontinuierlich an das tatsächliche Nutzerverhalten anzupassen, findet ein regelmäßiges Nachtrainieren statt. Regular retraining takes place in order to continuously adapt the data-based departure time model 11 to the actual user behavior.
In Schritt S4 wird geprüft, ob eine ausreichende (vorgegebene) Anzahl neuer Trainingsdatensätze zur Verfügung stehen. Ist dies der Fall (Alternative: Ja) , so wird in Schritt S5 das Nachtraining durchgeführt, andernfalls wird zu Schritt S4 zurückgesprungen. In step S4 it is checked whether a sufficient (specified) number of new training data sets are available. If this is the case (alternative: yes), the retraining is carried out in step S5, otherwise a jump is made back to step S4.
Das Nachtraining kann in Schritt S5 in herkömmlicher Weise basierend auf neuen Trainingsdaten erfolgen, wobei ein Teil der Trainingsdatensätze nicht für das Training sondern nur für die Validierung des Abfahrtszeitschätzmodells verwendet wird. The post-training can take place in step S5 in a conventional manner based on new training data, with part of the training data records not being used for the training but only for the validation of the departure time estimation model.
Durch Vergleich der in den Validierungsdaten enthaltenen Abfahrtszeitangaben mit modellierten Abfahrtszeitangaben basierend auf den Validierungsdaten kann in Schritt S6 überprüft werden, ob ein resultierender Prognosefehler über einem vorgegebenen Schwellenwert ermittelt werden kann. Basierend auf dem Prognosefehler wird dann entschieden, ob das nachtrainierte Abfahrtszeitpunktmodell 11 gegenüber dem zuvor vorliegenden Abfahrtszeitschätzmodell 11 verbessert wurde. Ist dies der Fall (Alternative: Ja), wird in Schritt S7 das neu trainierte Abfahrtszeitschätzmodell übernommen und das Verfahren mit Schritt S4 fortgesetzt. Ist dies nicht der Fall (Alternative. Nein), wird das neu trainierte Abfahrtszeitschätzmodell in Schritt S8 verworfen und das Verfahren mit Schritt S4 fortgesetzt. By comparing the departure time information contained in the validation data with modeled departure time information based on the validation data, it can be checked in step S6 whether a resulting prognosis error can be determined above a predetermined threshold value. Based on the forecast error, a decision is then made as to whether the post-trained departure time model 11 has been improved compared to the previously available estimated departure time model 11 . If this is the case (alternative: yes), the newly trained departure time estimation model is adopted in step S7 and the method is continued with step S4. If this is not the case (alternative: no), the newly trained departure time estimation model is discarded in step S8 and the method is continued with step S4.

Claims

Ansprüche Expectations
1. Verfahren zum Ermitteln einer Abfahrtszeitangabe, die eine wahrscheinlichste Abfahrtszeitangabe (AB) eines Elektrofahrzeugs (4) von einem Gebäude angibt, für die Bestimmung einer Ladestrategie für einen elektrischen Energiespeicher (41) des Elektrofahrzeugs (4), mit folgenden Schritten: 1. A method for determining a departure time, which indicates a most likely departure time (AB) of an electric vehicle (4) from a building, for determining a charging strategy for an electrical energy store (41) of the electric vehicle (4), with the following steps:
- Bereitstellen eines datenbasierten Abfahrtszeitpunktmodells (11), das trainiert ist, um abhängig von einer kalendarischen Zeitangabe (Z) und einer oder mehrerer zeitlicher Verbrauchsgrößenverläufe (V1, V2) von fahrzeugexternen- Providing a data-based departure time model (11), which is trained to depend on a calendar time (Z) and one or more temporal consumption variable profiles (V1, V2) of vehicle-external
Verbrauchsgrößen innerhalb eines vorbestimmten Zeitfensters eine Abfahrtszeitangabe (AB) bereitzustellen, wobei der eine oder die mehreren Verbrauchsgrößenverläufe (V1, V2) eine Nutzung eines oder mehrerer Energieverbraucher (7), insbesondere eines Haushaltsgeräts und/oder eines Heizungs- und Warmwassersystem, des Gebäudes kennzeichnen; provide consumption variables within a predetermined time window a departure time information (AB), wherein the one or more consumption variable profiles (V1, V2) indicate a use of one or more energy consumers (7), in particular a household appliance and / or a heating and hot water system, the building;
- Auswerten des datenbasierten Abfahrtszeitpunktmodells (11) durch Vorgabe der kalendarischen Zeitangabe (Z) und des einen oder den mehreren Verbrauchsgrößenverläufe (V1 , V2) innerhalb des vorbestimmten Zeitfensters, um die Abfahrtszeitangabe (AB) zu bestimmen. - Evaluation of the data-based departure time model (11) by specifying the calendar time (Z) and the one or more consumption variable profiles (V1, V2) within the predetermined time window in order to determine the departure time (AB).
2. Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Abfahrtszeitpunktmodells weiter trainiert ist, um basierend auf einem oder mehreren Ausreißersignalen, das jeweils eine Abweichung eines der Verbrauchsgrößenverläufe (V1, V2) von einem regelmäßigen Muster angibt, die Abfahrtszeitangabe (AB) bereitzustellen, wobei das datenbasierte Abfahrtszeitpunktmodell (11) abhängig von dem einen oder den mehreren Ausreißersignalen die Abfahrtszeitangabe (AB) bereitstellt. 2. The method of claim 1, wherein the departure time model is further trained to provide the departure time information (AB) based on one or more outlier signals, each indicating a deviation of one of the consumption variable curves (V1, V2) from a regular pattern, the data-based Departure time model (11) depending on the one or more outlier signals the departure time (AB) provides.
3. Verfahren nach Anspruch 2 wobei das Ausreißersignal durch ein trainiertes Ausreißererkennungsmodell abhängig von einem entsprechenden Verbrauchsgrößenverlauf (V1, V2) bestimmt wird, wobei das3. The method according to claim 2, wherein the outlier signal is determined by a trained outlier detection model as a function of a corresponding consumption variable profile (V1, V2), wherein the
Ausreißererkennungsmodell (12) ein Clusteringverfahren und insbesondere einen OPTICS-Algorithmus zur Ausreißererkennung aufweist., Outlier detection model (12) has a clustering method and in particular an OPTICS algorithm for outlier detection.,
4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, wobei das eine oder die mehreren Verbrauchsgrößenverläufe (V1, V2), Angaben zu Energieverbräuchen in einem Gebäudesystem (1) oder nutzungsabhängige Größen, insbesondere einer Warmwassertemperatur eines Heizsystems, umfassen. 4. The method according to any one of claims 1 to 3, wherein the one or more consumption variable profiles (V1, V2), information on energy consumption in a building system (1) or usage-dependent variables, in particular a hot water temperature of a heating system.
5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei die5. The method according to any one of claims 1 to 4, wherein the
Abfahrtszeitangabe (AB) zur Bestimmung einer Ladestrategie für den Energiespeicher (41) verwendet wird. Departure time (AB) is used to determine a charging strategy for the energy store (41).
6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, wobei die6. The method according to any one of claims 1 to 5, wherein the
Verbrauchsgrößenverläufe (V1 , V2) von einem Energiemanagementsystem für ein Gebäudesystem (1) bereitgestellt werden. Consumption variable profiles (V1, V2) are provided by an energy management system for a building system (1).
7. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, wobei das7. The method according to any one of claims 1 to 6, wherein the
Abfahrtszeitpunktmodell (11) weiter trainiert ist, um basierend auf einem oder mehreren Smart-Home-Ereignissignalen die Abfahrtszeitangabe (AB) bereitzustellen, wobei das datenbasierte Abfahrtszeitpunktmodell (11) abhängig von dem einen oder den mehreren Smart-Home-Ereignissignalen die Abfahrtszeitangabe (AB) bereitstellt. Departure time model (11) is further trained to provide the departure time (DOWN) based on one or more smart home event signals, wherein the data-based departure time model (11) provides the departure time (DOWN) depending on the one or more smart home event signals provides.
8. Verfahren zum Trainieren eines Modells zur Ermittlung einer Abfahrtszeitangabe (AB), die eine wahrscheinlichste Abfahrtszeitangabe (AB) eines Elektrofahrzeugs (4) angibt, für die Bestimmung einer Ladestrategie für einen Energiespeicher (41) des Elektrofahrzeugs (4), mit folgenden Schritten:8. A method for training a model for determining a departure time (AB) that indicates a most likely departure time (AB) of an electric vehicle (4), for determining a charging strategy for an energy store (41) of the electric vehicle (4), with the following steps:
- Bereitstellen von Trainingsdatensätzen, die eine kalendarische Zeitangabe und einer oder mehrerer Verbrauchsgrößenverläufe (V1, V2) von fahrzeugexternen Verbrauchsgrößen innerhalb eines vorbestimmten Zeitfensters, die jeweils eine Verbrauchs- oder nutzungsabhängige Größe angeben eine Abfahrtszeitangabe (AB) zuordnet; - Providing training data sets that assign a departure time specification (AB) to a calendar time specification and one or more consumption variable profiles (V1, V2) of consumption variables external to the vehicle within a predetermined time window, each specifying a consumption or usage-dependent variable;
- Trainieren des Abfahrtszeitpunktmodells (11) mit den Trainingsdatensätzen. - Training the departure time model (11) with the training data sets.
9. Vorrichtung zum Ermitteln einer Abfahrtszeitangabe, die eine wahrscheinlichste Abfahrtszeitangabe (AB) eines Elektrofahrzeugs (4) von einem Gebäude angibt, für die Bestimmung einer Ladestrategie für einen Energiespeicher (41) des Elektrofahrzeugs (4), wobei die Vorrichtung ausgebildet ist, zum: - Bereitstellen eines datenbasierten Abfahrtszeitpunktmodells (11), das trainiert ist, um abhängig von einer kalendarischen Zeitangabe (Z) und einer oder mehrerer Verbrauchsgrößenverläufe (V1, V2) von fahrzeugexternen Verbrauchsgrößen innerhalb eines vorbestimmten Zeitfensters eine Abfahrtszeitangabe (AB) bereitzustellen, wobei der eine oder die mehreren Verbrauchsgrößenverläufe (V1, V2) eine Nutzung eines oder mehrerer Energieverbraucher (7), insbesondere eines Haushaltsgeräts und/oder eines Heizungs- und Warmwassersystem, des Gebäudes kennzeichnen; 9. Device for determining a departure time, which indicates a most likely departure time (AB) of an electric vehicle (4) from a building, for determining a charging strategy for an energy store (41) of the electric vehicle (4), the device being designed for: - Providing a data-based departure time model (11) that is trained to provide a departure time (AB) within a predetermined time window depending on a calendar time specification (Z) and one or more consumption variable profiles (V1, V2) of consumption variables external to the vehicle, wherein the one or the multiple consumption variable curves (V1, V2) indicate use of one or more energy consumers (7), in particular a household appliance and/or a heating and hot water system, of the building;
- Auswerten des datenbasierten Abfahrtszeitpunktmodells (11) durch Vorgabe der kalendarischen Zeitangabe und des einen oder den mehreren Verbrauchsgrößenverläufe (V1 , V2) innerhalb des vorbestimmten Zeitfensters, um die Abfahrtszeitangabe (AB) zu bestimmen. - Evaluation of the data-based departure time model (11) by specifying the calendar time information and the one or more consumption variable profiles (V1, V2) within the predetermined time window in order to determine the departure time information (AB).
10. Computerprogrammprodukt, umfassend Befehle, die bei der Ausführung des Programms durch einen Computer diesen veranlassen, die Schritte des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 8 auszuführen. 10. A computer program product comprising instructions which, when the program is executed by a computer, cause the latter to carry out the steps of the method according to any one of claims 1 to 8.
11. Maschinenlesbares Speichermedium, umfassend Befehle, die bei der Ausführung durch einen Computer diesen veranlassen, die Schritte des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 8 auszuführen. A machine-readable storage medium comprising instructions which, when executed by a computer, cause the computer to perform the steps of the method of any one of claims 1 to 8.
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