TW201931281A - 管理複數個裝置交換站的方法及伺服器系統 - Google Patents

管理複數個裝置交換站的方法及伺服器系統 Download PDF

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Abstract

本揭示內容係關於用於管理複數個裝置交換站之方法及相關系統。舉例而言，本方法包含：(1)在一初始期間中，從各該複數個裝置交換站接收關於能源儲存裝置之交換情形之實證資訊；(2)決定一目標期間；(3)依關於能源儲存裝置之交換情形之實證資訊識別出複數個參考因子及相關權重值；(4)判斷在目標期間中各該複數個裝置交換站之需求資訊；以及(5)依據在目標期間中各該複數個裝置交換站之需求資訊製作用於各該複數個裝置交換站之複數個充電計劃。

Description

預測可交換式能源儲存裝置的需求之系 統與方法
本揭示內容係關於一種用於管理複數個可交換能源儲存裝置之交換站之系統及方法。尤其是一種藉由提供依據預測之需求之可交換能源儲存裝置之充電計劃以管理複數個可交換能源儲存裝置之交換站之系統及方法。
有些電動車輛係由可交換電池提供能源。對該些電動車輛來說，備有可在使用者想要交換電池時供其使用，並且充了足夠電量的電池是提供令人滿意的使用者體驗的一項重要因素。然而，將這些電池充電並維持它們的電荷狀態可能需要大量的能源。不必要的充電及不必要的電荷狀態之維持會對一個充電系統的成本效益及能源效益造成負面影響。除此之外，使用者以及可交換池之數目頻繁地改變(比如有一個新的使用者訂用了一個電池服務方案或有一個新的交換站被建立了)，因而要以歷史資料為基礎去預測一個未來的電池需求是非常困難的(“趨勢”議題)。而且，該歷史資料中可能會有份量顯著的”雜訊”存在其中(比如，可能 會誤導未來的電池需求之判斷的資訊；”雜訊”議題)，因而，擁有一個解決上述各問題之系統及方法是相當有優勢的。
本揭示文件的一實施例提供一種管理方法，用於管理複數個裝置交換站，其中該管理方法包含：接收關於在一初始期間內從該複數個裝置交換站的複數個能源儲存裝置之交換情形的一實證資訊；決定一目標期間；辨認在該目標期間內對應各該複數個裝置交換站之複數個參考因子，其中該複數個參考因子包含複數個特徵及該複數個特徵之組合；依據對應各該複數個裝置交換站之經辨認的該些參考因子及與經辨認的該些參考因子相關的複數個權重值，判斷該目標期間內各該複數個裝置交換站的一需求資訊，該實證資訊包含該複數個權重值，其中該目標期間晚於該初始期間；以及，依據目標期間內之該需求資訊，產生用於各該複數個裝置交換站之複數個充電計劃。
本揭示文件的一實施例提供一種伺服器系統，用於管理複數個裝置交換站，該伺服器系統包含一處理器以及一通訊元件。該處理器係用於：接收關於一初始期間內各該複數個裝置交換站之能源儲存裝置之一實證資訊；決定一目標期間；辨認在該目標期間內對應各該複數個裝置交換站之複數個參考因子，其中該複數個參考因子包含複數個特徵及該複數個特徵之組合；以及，依據經辨認的對應各該複數個裝置交換站之該些參考因子及與經辨認的該些參考因子 相關的複數個權重值判斷該目標期間內各該複數個裝置交換站的一需求資訊，該實證資訊包含該權重值，其中該需求資訊係表明在該目標期間內各該複數個裝置交換站中可交換的該複數個能源儲存裝置之一預測交換數目，且該目標期間晚於該初始期間。通訊元件用於傳送複數個充電計劃至各該複數個裝置交換站。
100‧‧‧系統
101A~101D‧‧‧電池交換站
103‧‧‧主伺服器
105‧‧‧資料庫
107‧‧‧網路
109A~109C‧‧‧伺服器
111A~111C‧‧‧資料庫
113‧‧‧電池交換架
115‧‧‧使用者介面
117a~117h‧‧‧電池槽
200‧‧‧伺服器系統
20‧‧‧客戶站
201‧‧‧處理器
203‧‧‧記憶體
205‧‧‧輸出入裝置
207‧‧‧儲存元件
209‧‧‧需求分析元件
211‧‧‧能源分析元件
213‧‧‧站別分析元件
215‧‧‧電池分析元件
217‧‧‧使用者行為分析元件
219‧‧‧車輛分析元件
221‧‧‧通訊元件
30‧‧‧車輛系統
31‧‧‧行動裝置
33‧‧‧伺服器
35‧‧‧能源
300‧‧‧交換站系統
301‧‧‧處理器
303‧‧‧記憶體
305‧‧‧使用者介面
307‧‧‧通訊元件
309‧‧‧電池管理元件
311‧‧‧感應器
313‧‧‧儲存元件
315‧‧‧充電控制元件
317a‧‧‧電池槽1
317b‧‧‧電池槽2
317c‧‧‧電池槽3
317d‧‧‧電池槽4
317e‧‧‧電池槽5
317f‧‧‧電池槽6
317g‧‧‧電池槽7
317h‧‧‧電池槽8
319‧‧‧處理器
321‧‧‧記憶體
323‧‧‧電池
325‧‧‧馬達
327‧‧‧輸入裝置
329‧‧‧儀表顯示器
331‧‧‧儲存元件
333‧‧‧感應器
335‧‧‧通訊元件
337‧‧‧電池內建記憶體
400‧‧‧雲端系統
401‧‧‧伺服器
403‧‧‧雲端伺服器
405A1~405A3‧‧‧交換站
405B1~405B2‧‧‧交換站
C1~C5‧‧‧箭頭
501A‧‧‧特性曲線
501B‧‧‧特性曲線
501C‧‧‧特性曲線
503‧‧‧峰部
505‧‧‧高原部分
507A~507C‧‧‧特性曲線
508‧‧‧峰部
509‧‧‧峰部
511‧‧‧高原部分
513‧‧‧峰部
514‧‧‧峰部
600‧‧‧方法
601~611‧‧‧步驟
700‧‧‧方法
701~709‧‧‧步驟
本揭示內容之實施例將以所附之圖式說明及解釋。
第1圖為根據本揭示內容之一些實施例所繪示的一種系統的示意圖；第2圖為根據本揭示內容之一些實施例所繪示的一種伺服器系統的示意圖；第3圖為根據本揭示內容之一些實施例所繪示的一種交換站系統及一種車輛系統的示意圖；第4圖為根據本揭示內容之一些實施例所繪示的一種雲端系統的示意圖；第5A圖為根據本揭示內容之一些實施例所繪示的一些交換站系統的特性圖；第5B圖為根據本揭示內容之一些實施例所繪示的一種交換站系統在一些不同的時間軸上的特性圖；第6圖為根據本揭示內容之一些實施例所繪示的一種方法的流程圖；以及第7圖為根據本揭示內容之一些實施例所繪示的一種 方法的流程圖。
本揭示內容所附圖式所示並非具體之尺寸比例。比如，可將圖式中的一些元件之尺寸放大或縮小以更好地理解不同的實施例。同樣地，為了闡述一些不同的實施例，可將一些零件及/或一些操作拆分成不同步驟結合成一步驟。另外，儘管本揭示所附圖式詳細地例示了一些特定實施例，並且本揭示之文字也詳細地描述了一些特定實施例，本技術領域中具有通常知識者仍可認知到將本揭示內容加以修飾、替換，或等同本揭示內容之標的仍會落入本揭示內容之請求項之範圍中。
本揭示內容中所提到之「一些實施例」、「一實施例」或其他類似用語係指該特徵、功能、結構或特性係包含於本揭示內容之至少一實施例中。本揭示內容中所出現之該等用語並不一定全都指涉同一個實施例。另一方面，本揭示內容所指涉之各實施例並非互不相容。
本揭示內容係關於用於管理複數個裝置交換站之方法及系統。該複數個裝置交換站係供使用者交換能源儲存裝置(比如電池)。本揭示內容所揭露之方法可由一透過一網路與該複數個裝置交換站連結的伺服器實施。在一些實施例中，以實證資訊(empirical data，關於電池之交換情形之歷史資訊，如在某段時期中一些交換站中實際被交換之電池之數目(及該實際被交換之電池之數目與原本預期之需求 之間的誤差)、未獲供應之電池交換需求等)為基礎，本揭示內容所揭露之系統會決定複數個參考因子(比如一因子矩陣)及相關之複數個權重值(比如一權重矩陣)。然後，系統會預測未來之電池交換之需求(見方程式A)。透過調整該複數個權重值及利用該歷史資料分析該複數個權重值，系統即可有效地辨認出較為重要的參考因子。相應地，該複數個權重值即可得到更新並可被用以預測未來之電池需求。在一些實施例中，以該實證資料為基礎，該系統可辨別不同類型之裝置交換站，同類型之交換站之間有著一樣的電池交換特徵(例如第5A圖及第5B圖中之曲線)。在一些實施例中，該「交換站之類型」本身即可被用以預測未來之電池需求。在其他實施例中，該「交換站之類型」亦可視為一項用以計算未來之電池交換之需求之「參考因子」(見方程式A)。
在一些實施例中，舉例而言，該方法包含，(1)在一初始期間中，從各該複數個裝置交換站接收關於電能貯存裝置之交換情形之實證資訊(比如從一個伺服器中的記憶體或一個與伺服器連結的資料庫)；(2)決定一目標期間；(3)在該目標期間中，辨認複數個對應於各該複數個裝置交換站之參考因子；(4)決定各該複數個裝置交換站在該目標期間中之預期需求資訊(比如該目標期間晚於該初始期間；比如該該初始期間可為今日之下午九點，而該目標期間可為明日之下午三點至四點；在一些實施例中，該初始期間可以包含一該實證資訊生成或被蒐集之期間)；及(5)依據該目標期間中的該預期需求製作複數個用於各該複數個裝置交換站之 充電計劃。
在一些實施例中，該複數個參考因子可包含(1)一與需求之預測相關之特性(比如交換站站別、時間單位、假日、天氣或特殊事件等，其中時間單位可為小時、日、月等)；(2)兩個或更多個特性之組合(比如下面會闡述的「交叉項(crossing term)」因子)；(3)一裝置交換站之「類型」(比如一「高交通流量」類型、一「中交通流量」類型或一「低交通流量」類型，見下面之敘述)；及(4)上述各項之組合。各該複數個參考因子皆有一相關權重值，該相關權重值標明該參考因子在計算未來之電池需求時的相對重要程度。在一些實施例中，舉例而言，一系統操作員(比如該系統中之一伺服器之操作員)可選擇考量一些參考因子以預測未來之電池需求。然後，該系統操作員可指定一權重值給各該經選擇之參考因子。而在一些實施例中，該系統操作員則可將所有參考因子放入一因子矩陣中(比如下面會敘述到的「matrix x」)。該系統操作員可(1)指定較高的權重值(比如一權重值矩陣中較高的權重值)給顯著地與需求預測相關的參考因子；及(2)指定較低的權重值(甚至可為零)給不顯著地與需求預測相關的參考因子。在一些實施例中，可透過在預測需求的過程中給經選擇的參考因子之數量設定最大值以(1)簡化預測需求之過程的計算；及/或(2)防止「過度配適(overfitting)」，該「過度配適」係由過多的因子造成，其中部分因子可能包含雜訊。該系統(或一系統操作員)可決定該複數個參考因子之顯著度或相對重要度，然後 從中選擇所欲考量的因子。此外，該參考因子之最大數量可依據預測需求之計算之複雜度及系統之可用計算資源決定。
在一些實施例中，該關於能源儲存裝置之交換情形之實證資訊可以是關於一特定裝置交換站在複數個特定期間中交換的能源儲存裝置之數目的歷史資料或資訊，也可以是在該特定期間中預測需求及實際之電池交換次數間之差距。該實證資訊之例示如(1)在2017年1月12日上午10點至11點的期間，有十個電池被交換，而預測的交換量只有八個；(2)在2017年11月的第一個星期四，X地區(包含X1~Xn交換站)有35個電池被交換而預測的交換量為40個；(3)在2017年4月5日下午7點至8點的期間，B交換站有17個電荷狀態超過90%的電池被交換；(4)在2017年2月5日下午五點至六點的期間，C交換站有55個電池被交換，而當時那附近有一場活動；(5)在2017年的第234天下午9點至10點的期間，D站有28個電池被交換；或(6)在2017年9月7日上午8點至9點的期間，E站有45個電池存量但只有40個電池被交換，而天氣報告顯示該日為10個連續降雨日後的晴天。前述類型僅為例示，在其他實施例中可能尚有其他類型的實證資訊。
本揭示內容之系統一接收到該關於電能貯存裝置之需求之歷史資訊便會分析該資訊並建立一用於預測未來之能源儲存裝置之需求的模型。在一些實施例中，該模型係以迴歸分析/邏輯分析及機器學習分析為依據建立，其中，迴歸分析/邏輯分析例如線上泊松迴歸(Online Poisson regression)分析、線上最小平方迴歸(Online least square regression)分析或決策樹(Decision tree)分析等，機器學習分析例如用輸入資料、分析輸出及調整模型的方式來「訓練」該模型，直到該模型產生一帶有已定義之誤差量之輸出為止。舉例來說，該模型可以以下方程式表示：P=w T x (方程式A)
其中P係一特定期間中特定交換站之能源儲存裝置之需求之預測(比如系統預測在明日上午8點至9點的期間A站會有25次能源儲存裝置之交換)。x係要考量的參考因子(比如一具有複數個元素的矩陣，每個元素代表一個參考因子)。w係對應參考因子x的權重值(比如一具有複數個元素的矩陣，每個元素代表一對應一個參考因子的權重值)。
該參考因子x可包含複數個特性，例如站別、時間、站別位置、環境情況、活動及其他事和他參考因子，其中，該時間可分割為不同時段，各該時段皆可作為一參考因子；該環境情況之例示如周遭氣溫或溼度等；該活動之例示如交通事故、音樂會或運動比賽等。本揭示內容之系統亦允許操作員選擇一「交叉項」因子，該「交叉項」因子係將二或更多個特性組合而成的一個參考因子。不同特性的組合之例示如「A站及週四」或「B站、上午7點至9點及週末」等。藉由將二或更多個特性組合在一起，本揭示內容之方法即可有效地辨認參考因子之間的關係，並在產生預測需求時快速地考量這些「交叉項」因子。(也就是說，比起給每一個參考因子各指定一個權重值，系統可以只指定一個權重值給一 個「交叉項」因子，因而提升了計算的效率)。
此外，在一些實施例中，當一個特定的特性組合可以代表整個特徵時，可將該特性組合視為一「交換站類型」，其中，該整個特徵之例示如第5A圖及第5B圖中之曲線；該「交換站類型」亦為一種參考因子，且亦可用以預測電池需求。
舉例來說，因子F1可為站別(比如A站)，因子F2可為一週間之日別(比如週五)，因子F3可為一日間的某段時間(比如1a.m.至3a.m.)。在這個實施例中，系統允許操作員加入由因子F1、因子F2及因子F3組合而成的因子F4(比如A站、週五及1a.m.至3a.m.)。操作員亦可加入由因子F1及因子F2組合而成的因子F5(比如A站及週五)。同樣地，操作員亦可加入由因子F1及因子F3組合而成的因子F6(比如A站及1a.m.至3a.m.)。操作員亦可加入由因子F2及因子F3組合而成的因子F7(比如週五及1a.m.至3a.m.)。因子F1~F7各有一對應之權重值(比如權重值矩陣w內的因素)。
當關於一裝置交換站在一段目標期間內之參考因子已被決定時(比如A站，4p.m.到5p.m.)，即可透過將矩陣x及矩陣w代入方程式A中推導出一能源儲存裝置之需求預測P。可依據實證資訊及更新過的資料連續決定、調整及/或更新對應參考因子之權重值。舉例來說，系統可以透過比較供給資訊(比如實際交換量)及需求資訊(比如預測的交換需求量)來決定參考因子的權重值，藉由實現一以以下目標方程式為特徵的目標。
w=argmin w sum(P-y)2 (方程式B)
y係能源儲存裝置的實際交換次數。依據上述之方程式B，系統可以決定/調整/更新權重值w，而權重值w可被用以預測未來的能源儲存裝置之交換情形。
為了有效地解決前面所述之先前技術的「趨勢」問題，本揭示內容之系統可依據下列方程式週期性地更新權重值w。
g=(p-y)x (方程式C)
w t =w t-1-ag (方程式D)
g係梯度，可依據實際交換量y及預測交換量p之差計算出g，然後，依據能源儲存裝置的實際交換情形，y及p之差可再用來調整對應目標期間的參考因子的權重值。a係失敗貢獻率(或更新率)，例如一具有複數個元素的矩陣，各元素代表一矩陣x中一對應因子之失敗貢獻率。
失敗貢獻率a係參考因子之可靠度之指標。失敗貢獻率可藉由系統操作員決定或依據經驗研究(比如使用與更新權重值w之過程相類似的概念)決定。當系統認定某一參考因子較為可靠，表示該參考因子與預測的計算(比如每一個目標期間的方程式A之計算)之關聯性(或頻率)較高，且此參考因子對應的權重值更新的頻率較高。因此，該參考因子所對應之權重值(較為)可靠。若實際交換次數及預測需求之間的差異很大，該預測需求之不準確性大概不是該參考因子及其權重值所造成。另一方面，如果一參考因子的發生頻率並不高(比如特殊事件或一年一度的假日)，預測需求的不 準確性較可能是該「不頻繁」參考因子所對應之權重值較少訓練/更新所致。因此，「可靠的」參考因子會被指定一個較低的失敗貢獻率，因而該參考因子的更新頻率會更高(每次更新皆會較上次變化一點，而每次更新的結果可被累積起來，導致預測變得更精確)。較不可靠的參考因子所對應的失敗貢獻率之值會較高，且其權重值更新得較不頻繁(一旦更新，變化也較大)。舉例來說，系統可以決定因子「一週的某一天」較可靠，並給予其較低的失敗貢獻率，並頻繁地更新其權重值。藉由考量失敗貢獻率，可使「可靠的」因素保持其可靠度而不受非日常之原因或事件影響，且系統可以有效地解決前面所述之「雜訊」議題。在一些實施例中，權重值w及失敗貢獻率a可透過機器學習獲得(亦即決定、調整或更新)，其中機器學習之例示如方程式B、C及/或D之計算。
於一些實施例中，系統可以設定一閾值以限制所要考量的參考因子x的數目，並藉此防止或阻止過度配適。舉例來說，一些交換情形可能是由無法預測的事件(比如一使用者的隨機行為，該使用者通常在K區域交換裝置，但有一天，他在J區域交換裝置)造成的。系統會將該隨機行動採認為「雜訊」，並且不會依正常的方式調整該雜訊所對應之權重值(亦即不會頻繁地更新該權重值)。在一些實施例中，系統可以依照參考因子當下之權重值設定該參考因子之優先度。舉例而言，在一些實施例中，系統可以依照經設定之參考因子優先度選擇/決定該參考因子。
在一些實施例中，系統可使用其他迴歸模型， 例如泊松迴歸。使用泊松迴歸之模型可以以下方程式表示：P=e z ,z=w T x (方程式E)
因而，該目標方程式為：w=argmin w sum-ln(exp(P-Y)2)) (方程式F)
在其他實施例中，系統可以使用其他適合的方法以建立預測模型，比如基於其他迴歸格式如線上迴歸或分批迴歸的方法、基於「決策樹」的方法或其他適合的方法。
在一些實施例中，系統可以在接收到新的參考資訊時，更新權重值w。前述之新的參考資訊之例示如一個新的使用者、一個新的交換站、一使用者從一個區域移動到另一個區域、一使用者終止訂用裝置交換服務、一個現有的交換站發生服務中斷等。此種更新方式可以命名為「線上」方式。在其他實施例中，權重值w可以週期性地上傳，比如每日上傳一次或每當接收到新的一批資料即上傳一次。
本揭示內容之功效包含：(1)藉由頻繁地更新參考因子x的權重值w，有效地解決了「趨勢」議題；(2)透過考量失敗貢獻率a而把「雜訊」問題也解決了；及(3)藉由限制納入考量的因子的數目而防止或阻止過度配適。前面所討論的關於方程式A~F(該些方程式即本揭示所謂之模型)的需求預測方法可由一個伺服器實施，該伺服器之例示如第1圖一所示之主伺服器103或第2圖所示之伺服器系統200，說明如下。
本揭示內容亦係關於一種用於即時(延遲時間在微秒至秒的範圍內)或近乎即時(延遲時間在分鐘至小時 的範圍內)預測可交換能源儲存裝置(比如電池)之需求之方法及系統。在一個實施例中，系統分析各電池交換站之電池需求之歷史資料(即實證資訊)，然後預測各電池交換站在各時間區間(比如一小時)之電池交換情形。更具體而言，本揭示內容之系統從複數個資訊來源(比如電池交換站、電動車輛、電池及使用者行動裝置等)蒐集資訊，並分析該資訊並產生參考資訊。該參考資訊可用以預測一段期間內交換站之可交換能源儲存裝置之需求量。該蒐集到的資訊包含之內容例如樣本交換站之位置(所有與伺服器聯結之電池交換站皆可被選為樣本交換站，該伺服器由一操作員管理)、樣本交換站附近的活動、樣本交換站周遭的環境情況、使用者之個人資料(如使用者名稱、使用者持有之車輛、使用者住址、使用者所訂用之電池方案及使用者偏好等)及與樣本交換站有關的使用者行為(如電池使用情況、使用者駕駛紀錄、使用者行為及使用者習慣等)。本揭示內容之系統分析了蒐集來的參考資訊後，即會決定或辨認不同類型的電池交換站之參考因子，諸如特性或能源消耗模式等。接著，經過決定或辨認的特性或能源消耗模式可作為一個或更多個電池交換站對該站電池進行充電之指導方針。
在一些實施例中，電池交換站是使用者可以觸及並交換充電電池，且是靜置於一地點的機器。電池交換站可包含(1)一用以作為使用者介面之顯示器(2)一具有複數個電池槽之電池架，該複數個電池槽用以容納並對充電電池進行充電。舉例來說，該電池交換站可包含八個電池槽， 在操作過程中，只有六個電池槽已為電池占用，而剩下兩個電池槽留以供使用者插入要交換之電池(低電量或已耗竭之電池)。在一些實施例中，電池交換站的配置可能不同，諸如不同數目之電池架、顯示器及/或電池槽。在一些實施例中，電池交換站可包含模組化之元件(如模組化之電池架及/或模組化之顯示器等)，模組化之元件使操作員得以方便地安裝電池交換站或擴充電池交換站之容量。電池交換站可電性聯結至一個或更多個電力設施以取得對該站內之電池進行充電或進行其他操作(比如與伺服器通信)之電力，該電力設施之例示如電力網、電線、蓄電器、發電廠及/或變電站等。下面將參考第1圖至第3圖詳述電池交換站之實施方式。
在一些實施例中，本揭示內容之系統可依據樣本交換站之位置將其分類，該樣本交換站即提供實證資訊之交換站。舉例來說，依據樣本交換站至主要交通幹道/路線之距離，樣本交換站可分類為「高交通流量」類型、「中交通流量」類型或「低交通流量」類型。在一些實施例中，「高交通流量」類型之交換站可定義為距離主要交通幹道一公里以內之交換站，「中交通流量」類型之交換站可定義為距離主要交通幹道一至五公里以內之交換站，「低交通流量」類型之交換站可定義為距離主要交通幹道五公里以上之交換站。本揭示內容之系統可更進一步地辨認一特定期間內各類型之交換站的電池需求情形。在一些實施例中，可依據一些觀察將交換站分類，該觀察針對特定參考因子及其對應之權重值之模式，且該觀察係透過資料分析或機器學習，舉例來 說，可透過資料分析或機器學習觀察到某一特定組合之複數個參考因子及各該複數個參考因子所對應之權重值間具有關聯性，例如比例關係之關聯性。利用上述方法所導出的一些類型可以用人類可辨認之術語作為代號，比如「高交通流量」類型或「低交通流量」類型，而一些類型則無法以人類可辨認之術語作為其特徵。在一些實施例中，預測需求時亦可將電池交換站之類型當作一個參考因子。
在一些實施例中，可將電池之需求描述為：在一特定期內，給所有想要交換電池之使用者提供電池所需之滿電或幾乎滿電之電池的最低數目。舉例來說，本揭示內容之系統可決定A站在週一上午8點至11點之期間內須提供123個充滿電的電池。在一些實施例中，可將電池需求描述為：在一段期間內，充滿或維持最低滿電電池數所需之最低電量(比如充電電流的安培數)，或是，在一段期間之前，充滿或維持最低滿電電池數所需之最低電量。舉例來說，本揭示內容之系統可決定為了使A站能夠在上午8點至11點提供123個充滿電的電池，必須在同日上午5點至7點半之間提供5000mA之電流。
決定了各類型(比如「高交通流量」類型、「中交通流量」類型或「低交通流量」類型)交換站的電池需求，或各類型交換站的交流通量後，本揭示內容之發明可更進一步地使用該資訊預測目標交換站之電池需求。舉例來說，目標交換站可為距離類似主要幹道之大交通流量街道1公里以內的新設站。在此種實施例中，本揭示內容之實施例可使 用已決定之電池需求去決定要如何操作該目標電池交換站(比如，如何在一特定期間內充電/維持該站內之電池)，該已決定之電池需求可以第5A圖或第5B圖所示之需求曲線，或其他特性表或特性模式表示。透過此種配置，本揭示內容之系統使操作員得以使用具有能源效率的方式維持或控制電池交換站。
在一些實施例中，本揭示內容之系統亦可依據樣本交換站的周遭環境(比如靠近觀光景點或辦公大樓)、及/或特殊事件(比如颱風、颶風、劇烈天氣情況、寒流或熱浪等自然現象，或，職業運動賽事或特殊促銷活動等人為活動)對其進行分類。舉例來說，可依據周遭環境將樣本交換站分類為「都市通勤」類型、「觀光景點」類型或「事件導向」類項。例如，「都市通勤」類型會具有一種在通勤高峰期時需求較高的電池需求模式。另一種例子是，「觀光景點」類型會具有一種在假日或週末時需求較高的電池需求模式，「事件導向」類型則會具有一種在事件期間需求較高的電池需求模式。
在一些實施例中，本揭示內容之系統可更進一步地依據與樣本交換站有關的使用者行為對樣本交換站進行分類。與樣本交換站有關的使用者行為例如：使用者交換電池之時間點、位置及頻率，或，使用者的駕駛習慣，或，使用者的行駛路線，或，使用者訂用的電池交換方案(比如月租或預付)，或，使用者訂用的電池效能服務套裝(比如高效能的運動套裝)等。舉例來說，可依據周遭環境降樣本交 換站分類為迎合「雜貨買家」類型的使用者、迎合「街頭競速」類型的使用者或迎合「登山者」類型的使用者。舉例來說，「雜貨買家」類型的使用者的電池需求模示會顯示他們頻繁地短距離移動至一特定地點(比如一間雜貨店)。「街頭競速」類型的使用者的電池需求會顯示他們起步時傾向將油門開到最大(比如該交換站靠近一職業賽道)，「登山者」類型的使用者的電池需求會顯示他們駕駛時傾向選擇上坡路線(比如該交換站靠近一山區景點路線的入口)。
在一些實施例中，可依據樣本交換站的電池需求將其分類，比如，可依據樣本交換站在一段期間內的電池交換次數將其分類。舉例來說，可將樣本交換站分類為「高需求」類型、「中需求」類型或「低需求」類型。例如，「高需求」類型交換站的電池需求量可能會是一天1000顆或更多，「中需求」類型交換站的電池需求量可能會是一天100~1000顆，「低需求」類型交換站的電池需求量可能會是一天100顆或更少。總結來說，交換站位置、週間及週末的需求分布、交通流量、周遭環境及使用者行為等特性不只可以用以作為將交換站分類的類型，亦可用以作為使用預測模型(比如方程式A~D)預測電池需求時之參考因子。系統及系統操作員可利用這些特性以及經過機器學習訓練的計算模型(或經過更新的計算模型)，透過實際考量以預測電池需求。
在一些實施例中，本揭示內容之系統可利用機器學習的技巧提升電池需求預測的準確度。在一些例子中， 本揭示內容之系統可利用監督式機器學習的技巧(比如說，驗證訓練的結果並提供反饋)以提升準確度。舉例來說，系統操作員可將參考因子(或其重要程度)調整成適合的值(依據樣本交換站蒐集到的實際資訊)。舉例來說，方程式A、方程式B及方程式D亦可由監督式機器學習計算或推導。在一些實施例中，本揭示內容之系統可利用非監督式的機器學習技巧(比如讓系統獨立判斷如何訓練及改進)以提升準確度。舉例來說，系統操作員可以設定一目標(比如將所有交換站的能量消耗最小化或達到所有電池需求等)或與目標相關的目標方程式讓系統決定如何達成目標或求解目標方程式。
本揭示內容之另一層面係連續地提供一種經過更新的需求資訊，或及時地提供一種經過更新的需求資訊，或幾乎及時地提供一種經過更新的需求資訊。舉例來說，當一個發生了一個新的事件/資料，比如一個新的使用者訂用了一個電池服務方案而得以在現有的交換站交換電池時，本揭示內容之系統可決定此事件會如何影響模型所計算出的需求預測，例如，可決定新使用者的類型並依照該類型決定新使用者所對應的電池需求模式。舉例來說，可以使用問卷或調查來決定新使用者的類型。例如，系統可以請使用者自己識別自己的類型。或者，系統也可以分析新使用者所提供的資訊(比如年齡、性別、住址及/或通勤路線等)以決定該新使用者的類型。舉例來說，只要新使用者購買了高效能套裝電池方案(一種可以使用高效能電池或具有交換電池的優 先權的電池訂用方案)，即可將新使用者識別為「高要求」類型。在該些實施例中，本揭示內容之系統未來在進行分析或預測時，會依據新使用者之類型將新使用者造成之影響納入考量。同樣地，在一些實施例中，當一個新的交換站投入使用時，本揭示內容之系統未來在進行分析或預測時，亦會依據新交換站之類型將新交換站造成之影響納入考量。在一些實施例中，使用者類型可能隨著不同期間而不同(比如，某一使用者可能在週間是「通勤」類型，而在週末是「競速者」類型)。因此，本揭示內容之系統能夠提供經過更新而準確的電池需求預測分析結果。
在一些實施例中，本揭示內容之系統可讓各電池交換站在「離線狀態」下操作。在該些實施例中，本揭示內容之系統會設定預設規則及模式供各交換站遵循，若各電池交換站未從伺服器接收到進一步指令或更新過的指令，則各電池交換站會遵循預設規則及模式。舉例來說，伺服器以一固定頻率(比如每小時一次)發送次日之電池需求預測給各交換站，各交換站會以該站的需求預測作為預設操作規則，若各交換站未從伺服器接收到進一步指令則各電池交換站會遵循該預設操作規則進行操作。舉例來說，一些交換站可能位在網路連結偶爾會受到干擾的地點，在本段所述例子中，該些交換站在離線狀態(即未連接至伺服器的狀態)下仍可適當地運行。本揭示內容之系統亦可設定一套「過時指令」供交換站遵循。舉例來說，系統會指示交換站遵守先前從伺 服器收到的指令，只要該指令建立的時間距離當時沒有超過兩個小時。當兩個小時的門檻到達時，交換站即會回到預設的需求規則(比如上述的次日之需求預測)或儲存在交換站內的模式。在其他實施例中，預設規則及時間門檻可因不同因素(比如交換站位置及類型等因素)而異。
在一些實施例中，本揭示內容之系統可依據使用者的要求預測電池需求，本揭示內容之系統亦可依據一個或更多個其他觸發事件預測電池需求。觸發事件的實施例包含，例如，停電、沒有在過往的預測中被系統採為參考因子進行考量的需求量之急升、意外事故及/或自然災害等。在該些實施例中，系統可以啟動一預測分析以回應觸發事件，並將分析的結果傳送至交換站。舉例來說，用模型計算預測需求時，系統可在新設定之參考因子與受影響之期間之間建立聯繫(在進行分析時，該新設定之參考因子可能已是實證資訊了)，並進行權重值之訓練/更新，以改進需求預測之精準度。
本揭示內容將系統及方法描述為及時(延遲時間在微秒至秒的範圍內)或幾乎及時(延遲時間在分鐘至小時的範圍內)地提供電池需求預測。不同實施例可能提供一個或更多個下列技術改良：(1)高效及時電池需求預測或幾乎及時電池需求預測；(2)有效地指示一或更多個電池交換站對該站的電池進行充電及/或維持之能力；(3)使操作員可依據複數個如交換站之位置、電池之位置(包括不在該交換站的電池之位置)、周遭環境及事件等因子設定符合需求的 電池充電規則之能力；及(4)透過具有能源效益的方式，提供令人滿意的電池體驗，進而提供品質更好的使用者體驗的能力。
在一些實施例中，可依據本揭示內容之系統所蒐集的歷史資料對充電規則賦予特徵、決定、進行定義、進行預測及/或進行「訓練」，並更進一步地依據更新的資料(比如新的電池使用資料及新的使用者行為資料等)進行調整。在一些實施例中，可依據更新的資料按日/週/月/季將充電規則更新。
在一些實施例中，本揭示內容之系統可針對新的或經更新的充電計劃進行模擬以使交換站系統對於是否實行該新的或經更新的充電計劃可以進行當站本身的判斷。例如，系統判斷一第一電池交換站因進行常規維護作業而離線(比如離線一天、一小時或伺服器所預測的任何時間區間)，系統便會產生一個更新的電池充電計劃給鄰近該第一電池交換站的一第二電池交換站。例如，系統判斷第一電池交換站轉為離線將會造成第二電池交換站的電池需求上升。因此，系統會傳送一個經更新的電池管理計劃給第二電池交換站。第二電池交換站收到經更新的電池充電計劃便會對該經更新的電池充電計劃做一個模擬。該模擬為一個背景程序而不會對現有的電池管理計劃之執行造成本質上的干擾。在一些實施例中，該模擬包含依據經更新的電池充電計劃對該站內的電池之充電過程進行模擬。在一些實施例中，該模擬之項目包含：依據該經更新的電池管理計劃是否可產 生足以供應實際需求之已充電的電池數目。舉例來說，為因應預期的電池需求上升情形，模擬之電池充電計劃會要求第二電池交換站以快於正常速度(即現有電池充電計劃之充電速度)的速度對電池充電。經過一段時間(比如12小時)後，模擬結果即已產生(比如以更快的速度充電將造成全站溫度上升五攝氏度)。然後比較模擬結果與實際需求情形。例如，實際情形顯示以正常速度對電池充電仍可滿足過去12小時之需求(比如沒有使用者為電池而等待)。在該些實施例中，該第二電池交換站可決定不執行該經更新的電池充電計劃。
為達解釋之目的，以下說明將陳述一些特定細節以提供對本揭示內容之實施例之完整理解。然而，本揭示內容之實施例亦可在缺少其中一些特定細節的情況下實施。
第1圖係依據本揭示內容所繪示之一系統100之示意圖。如第1圖所示，系統100包含一個或更多個電池交換站101A~101D、一主伺服器103、一資料庫105及一網路107。如第一圖所示，電池交換站101A及電池交換站101D經由網路107與主伺服器103無線連結。電池交換站101B及電池交換站101C經由網路107與主伺服器103有線連結。主伺服器103與資料庫105連結。資料庫105可儲存參考資訊(比如上面討論過的電池需求參考資訊)。
以電池交換站101A為例，在第1圖所繪示的實施例中，電池交換站101A可包含一電池交換架113及位於電池交換架113上方的一使用者介面115(比如一顯示器)。如第1圖所示，電池交換架113可包含八個用以容納電池的 電池槽117a~117h。在操作過程中，只有六個電池槽(117a、117b、117d、117e、117f及117h)為電池所佔用，剩餘的兩個電池槽(117c及117g)保留給使用者插入要交換的電池(比如低電量電池)。在一些實施例中，電池交換站101A~101D可以有不同的配置，比如不同數目的電池架、顯示器及/或電池槽。在一些實施例中，電池交換站101A~101D可以包含模組化的組件(比如模組化的電池架及模組化的顯示器等)，模組化的組件可使操作員更方便地安裝或擴充電池交換站101A~101D。電池交換站101A~101D可電性連結至一個或更多個電力源(比如電力網、電線、蓄電器、發電廠/變電站、太陽能電池及風力發電器等)以接收用於對站內電池充電或進行其他操作(比如與主伺服器103通信)之電力。
在一些實施例中，可用程式設定電池交換站101A中的一處理器要求使用者在從交換站101A中取出一個電池前先插入另一個電池。在一些實施例中，電池交換站101A則不要求使用者在從交換站101A中取出一個電池前先插入另一個電池。在一些實施例中，電池交換站101A允許使用者在一次交換中取出或插入特定數目(比如2個)的電池。然而，在其他實施例中電池交換站101A可允許使用者在一次交換中取出或插入其他數目的電池(比如一個、三個或四個等)。在一些實施例中，電池交換站101可以具有一用於保護站內電池的上鎖機制。在一些實施例中，電池交換站101可不具有上鎖機制。
在一些實施例中，主伺服器103可為接收客戶要求並安排其他伺服器實現該些要求之邊緣伺服器，前述其他伺服器如第1圖所示之伺服器109A~109C。伺服器109A~109C更連接至資料庫111A~111C。儘管主伺服器103及伺服器109A~109C皆邏輯性地繪示為單一伺服器，主伺服器103及伺服器109A~109C亦可為包含複數個位於同一個或不同個地理或物理位置的計算裝置的分散式計算環境。
在一些實施例中，主伺服器103及伺服器109A~109C皆可作為其他伺服器/客戶裝置之伺服器或客戶。如第1圖所示，主伺服器103連接至資料庫105。伺服器109A~109C皆可連接至資料庫111A~111C之任一者。如上面所討論的，主伺服器103及伺服器109A~109C皆可對應一組伺服器，而該組伺服器中之各伺服器皆可分享一個資料庫或具有各自單獨的資料庫。
資料庫105、111A~111C可儲存與本揭示內容相關的資訊，例如從複數個裝置交換站各站接收的關於能源儲存裝置之交換情形的實證資訊、用於預測需求之計算模型、參考音子之列表、主伺服器103所蒐集之資訊、主伺服器103產生之資訊、參考資訊、使用者帳戶資訊、使用者之電池計劃、使用者歷史、使用者行為及使用者習慣等。在一些實施例中，資料庫111A~111C中至少一個可為政府或私人個體所維護的公眾可觸及之資料庫(例如天氣預測資料庫、旅遊警報資料庫、交通資訊資料庫、位置服務資料庫及 地圖資料庫等)，其中，一些參考因子可與另一個參考因子或一段期間聯結在一起。在一些實施例中，資料庫111A~111C中至少一個可為提供專有資訊的不公開資料庫(比如使用者帳戶、使用者信用記錄及使用者訂用資訊等)。在一些實施例中，伺服器109A~109C及/或資料庫105係由一電池服務提供者(比如提供使用者多種電池交換方案的者)操作。
在第1圖所繪示的實施例中，主伺服器103可包含經程式設定用於從電池及交換站101A~101D蒐集關於電池需求的資訊。例如，所蒐集的資訊可包含：(1)電池交換站101A~101D的位置；(2)電池交換站101A~101D中的電池數目；(3)不在電池交換站101A~101D中的電池(比如當下正裝在車輛中或使用者另外持有或儲存的電池)之數目或位置；(4)上述電池之電荷狀態(state of charge,SOC)；(5)電池之使用紀錄；(6)電池交換站101A~101D附近之之事件(比如上面討論過的觸發事件)；(7)電池交換站101A~101D之周遭環境；(8)關於樣本交換站或電池之使用者行為(比如電池使用情形、使用者駕駛紀錄、使用者行為及使用者習慣等)及/或(9)其他適合的資訊。
如上面所討論的，主伺服器103可用以進行方程式(A)~方程式(F)，亦即「模型」的處理/計算。例如，主伺服器103可(1)在一初始期間中從電池交換站101A~101D各站接收關於能源儲存裝置之實證資訊；(2)決定一目標期間；(3)辨別在目標期間中對應電池交換站 101A~101D各站之複數個參考因子；(4)依據經辨別的參考因子及與該經辨別的參考因子相關的權重值決定目標期間中電池交換站101A~101D之需求資訊及(5)依據目標期間的需求資訊產生電池交換站101A~101D各站之複數個充電計劃。
蒐集到該些資訊後，主伺服器103之處理器便會分析蒐集來的資訊以辨認電池交換站101A~101D之特性或模式。例如，主伺服器103可依據該分析決定一個或更多個電池需求特性/模式。接著，該特性/模式可用以作為操作電池交換站101A~101D或操作其他連結至主伺服器103之電池交換站的指導方針。
關於主伺服器103之操作的實施例將在下面參考第2圖討論。
網路107可為區域網路(LAN)或廣域網路(WAN)，亦可為其他有線或無線網路。網路107可為網際網路或其他公共或私人網路。電池交換站101A~101D可經由一網路介面，比如有線或無線通訊，連接至網路107。儘管第1圖繪示主伺服器103及伺服器109A~109C為分離的連接，這些連接可為任何一種區域、廣域、有線或無線網路，包括網路107或一分離的公共或私人網路。在一些實施例中，網路107包含一私人實體(比如一公司等)所用之一安全網路。
第2圖為根據本揭示內容之一些實施例所繪示之一種伺服器系統200之示意圖。該伺服器系統200係用於 蒐集與複數個可由伺服器系統200調動或管理之電池相關之資訊。伺服器系統200亦係用於分析蒐集到的資訊並依據該分析傳送一訊號或指令至一客戶站20以控制該客戶站20之一程序(比如一充電程序)。在一些實施例中，客戶站20可為上面討論過的電池交換站101A~101D。在其他實施例中，客戶站20可為其他合適的客戶裝置。
如第2圖所示，伺服器系統200包含一處理器201、一記憶體203、輸出入裝置205、儲存元件207、一需求分析元件209、一能源分析元件211、一站別分析元件213、一電池分析元件215、一使用者行為分析元件217、一車輛分析元件219及一通訊元件221。處理器201係用於伺服器系統200中之處理器201及其他元件(比如元件205~221)。在一些實施例中，處理器201可為一裝置中的單一處理單元或多重處理單元或分散在數個裝置中的單一處理單元或多重處理單元。處理器201可連結至其他硬體裝置，例如，在利用匯流排的情況下，以周邊組件互連匯流排或SCSI匯流排連結至其他硬體裝置。處理器201可與一裝置之硬體控制器通訊，比如元件205~221之硬體控制器。
記憶體203連結至處理器201，並係用於儲存控制其他元件之指令或伺服器系統200內的其他資訊。在一些實施例中，記憶體203可包含一個或更多個不同的用於揮發性儲存或非揮發性儲存之硬體裝置，並且可以包含唯讀及可寫記憶體。例如，記憶體203可包含隨機存取記憶體(RAM)、處理器暫存器、唯讀記憶體、非揮發性可寫記憶 體、快閃記憶體、裝置緩衝器等。記憶體203並非一從基本硬體分離出來的傳送訊號，因此是非短暫的。記憶體203可更進一步包含一儲存程式及軟體之程式記憶體，例如，該程式及軟體可為一操作系統。記憶體203亦可包含一可儲存與伺服器系統200相關之資訊的資料記憶體。
輸出入裝置205係用於與操作者溝通(例如從操作者接收一輸入及/或對操作者顯示資訊)。在一些實施例中，輸出入裝置205可為一元件(比如一觸控螢幕)。在一些實施例中，輸出入裝置205可包含一輸入裝置(比如鍵盤、指向裝置、卡片讀取器、掃描器及相機等)及一輸出裝置(比如一螢幕、網路卡、揚聲器、視訊卡、音訊卡、印表機或其他外部裝置)。
儲存元件207係用於暫時或永久儲存與伺服器系統200有關之資訊/資料/檔案/訊號(比如蒐集到的資訊、參考資訊、要進行分析的資訊及分析結果等)。在一些實施例中，儲存元件207可為一硬碟機、快閃記憶體或其他合適的儲存手段。通訊元件221係用於與其他系統(比如客戶站20或其他交換站)及其他裝置(比如使用者所攜帶的一行動裝置或車輛等)通信。
需求分析元件209可為一系列可由處理器執行以蒐集並儲存(比如存在儲存元計207中)用於分析的資訊之指令。該被蒐集的資訊可包含下列之一個或更多個：(1)複數個樣本交換站之位置(例如，在一些實施例中包含客戶站20；在其他實施例中，則不包含客戶站20)；(2)該複數個樣本交換站中的電池數目；(3)不在該複數個樣本交換站中的電池的位置及 數目；(4)關於電池製造商、製造日期/批次、已經歷充電循環次數、電池所經歷過的工作溫度(包含一單電池溫度及一電池電路溫度等)、電池充電/放電之量/速率、電池之滿充電容量/電流容量(比如滿充電容量FCC或電荷狀態SOC等)、單一電池類型、電池硬體/韌體版本、電池健康狀態SOH、電池年齡(以時間或充電週期計)、電池直流內電阻DCIR、及/或其他合適的電池資訊(比如電池錯誤通知、狀態或訊息等)；(5)可能改變使用者電池體驗(比如使用者使用/交換電池之方式)之活動或事件；(6)可能改變使用者體驗之環境因素及/或(7)關於使用者電池方案及使用者駕駛記錄使用者行為或使用者習慣等之使用者設定檔資訊。接收到所要蒐集的資訊後，需求分析元件209即可分析蒐集到的資訊。上面蒐集的每種類型的資訊皆可加以分析，並藉分析之結果辨認各種類型的資訊的特性/模式(以第5A圖及第5B圖所示特性曲線之形式呈現，下面將會討論)。這些經辨認的可以被需求分析元件209單獨或結合考慮以產生客戶站20之電池需求預測(比如使用上述方程式A~方程式F之模型進行考慮)。
在一些實施例中，需求分析元件209可執行依據蒐集到的資訊及參考因子之重要性及可靠性以排出蒐集到的資訊及參考因子的優先次序的指令。例如，在決定客戶站20之電池需求預測時，需求分析元件209可將交換站之位置作為一個主要因子並將其他項目設定為次要因子。在該些實施例中，伺服器系統200可依據樣本交換站之位置識別客 戶站20之每日電池需求預測曲線(比如第5A圖及第5B圖所繪示之曲線，下面將會詳細討論)。接著，需求分析元件209可執行考量其他次要因子以調整經辨認的每日電池需求曲線的指令。例如，若需求分析元件209依據使用者設定檔判斷客戶站20之預期使用者為高需求使用者，需求分析元件209便可提高電池需求預測。在一些實施例中，舉例來說，需求分析元件209可以依據上述機器學習過程之結果調整電池需求預測。
在一些實施例中，需求分析元件209執行指令以給不同類型之蒐集到的資訊不同的權重，並且將該類型作為計算上述方程式A~方程式F之預測需求模型時的參考因子。例如，需求分析元件209可將「交換站位置」、「使用者行為」、「交換站附近之事件」及「環境因素」之權重值分別設為50%、20%、15%及15%。在該些實施例中，經過辨認的各類型蒐集到的資訊之特性/模式可再依據前述權重值結合。在一些實施例中，需求分析元件209可執行指令以依據經驗研究、機器學習過程及/或系統操作員之偏好決定要將何種類型之蒐集到的資訊及其對應之權重值用於預測之中。
在一些實施例中，需求分析元件209為一系列之用於依據蒐集到的資訊之可靠度決定各類型蒐集到的資訊之優先度或權重值的可執行指令。例如，程式將需求分析元件209設計為會給予在電池內建記憶體上測量和蒐集到的資訊更高的權重值或優先度，因為伺服器系統200將該種 資訊視為直接/內部的資訊，故該種資訊會較間接/外部資訊，比如環境因素(例如天氣預報或事件通知等)，更為可靠。電池之內建記憶體所儲存的資訊的實施例如(1)電池製造資訊、(2)電池基本特性及(3)電池使用情況。
電池製造資訊之例示如可包含：製造商身分(比如，不同製造商製造之電池可能有不同特性，即使規格可能是一樣的)、製造日期(比如，不同日期製造的電池可能有不同的特性)、製造批次(比如，不同批次製造的電池可能仍有一樣的特性)、電池硬體/韌體版本及/或製造序列編號(比如，個別電池之間可能有不同特性)。
電池基本特性之例示可包含：電池容量(比如滿充電容量FCC)、電池放電容量(比如在特定情況下電池可以提供多少能量)、單一電池類型、電池直流內阻DCIR)及/或一建議電池工作溫度(比如攝氏5度到攝氏35度之溫度範圍，包括一單一電池溫度及一電池電路溫度)。其他電池基本特性例示可包含：建議電池充電溫度(比如攝氏25度到攝氏40度之溫度範圍)、建議充電電流(比如恆定電流或調整電流)、建議充電電壓(比如恆定電壓或調整電壓)、建議電池充電循環(比如每周至少一次完整循環)、建議電池充電速度(比如每五分鐘增加10%電荷狀態)、建議完全充電點(比如FCC之98%)及/或建議充電時間(比如不要連續充電超過五個小時)。
電池使用情形之例示包含：電池實際充電溫度歷史(比如一電池昨日和今日分別在30攝氏度及35攝氏度 充電了25分鐘)、電池實際充電電流(比如1安培~200安培)、電池實際充電電壓(比如1伏特~220伏特)、電池實際充電循環(比如一電池已經歷50次完整循環及125次部分循環)、電池實際充電速度或充電速率(比如每小時20安培)、電池實際充電時間(比如一電池昨日充電了56分鐘)、電池實際工作溫度(比如一電池昨日在35攝氏度下工作了2小時)及電池實際放電時間(比如電池昨日以滿電流容量放電了66分鐘)。
在一些實施例中，需求分析元件209可與伺服器系統200中之其他元件(比如元件211~219)通信及協同操作以產生客戶站20之電池需求預測。在一些實施例中，伺服器系統不需元件211~219即可運作。
電源分析元件211可為若干個分析一個或更多個用於提供客戶站20對其站內電池進行充電之電源的狀態(比如可靠度、穩定度或連續性等)之可執行指令。例如，電源分析元件211可決定：在一特定日期的1a.m.到3a.m.之期間，一用於提供客戶站20電力之電源將會受到干擾，接著，相應地，電源分析元件211便可依據電池需求預測調整給客戶站20之一充電指令。例如，原本的電池需求預測顯示在某特定日期之2a.m.時，客戶站20需要5個充滿電的電池。由於判斷的可能電源干擾，電源分析元件211可指示客戶站20在該日1a.m.之前對電池充電。
在一些實施例中，電源分析元件211可執行指令以考量在不同期間進行充電之成本。例如，電源分析元件 211可決定在離峰時段一電源之充電成本將會降低。電源分析元件211可決定，依照需求預測元件209之電池需求預測，客戶站20在離峰時段充電是否可行。若可行，電源分析元件211可指示客戶站20在該些離峰時段對電池充電以降低充電成本。
站別分析元件213可為一系列之用以將複數個樣本交換站分類為不同類別並辨認各類別之代表特性/模式以使需求分析系統209可依據該代表特性/模式進行分析之可執行指令。例如，站別分析元件213可分析蒐集到的資訊並依據電池需求將樣本交換站分為不同類別。例如，交換站可被分類為「一直高需求」、「尖峰時段高需求」、「假日高需求」、「週末高需求」、「遇到事件高需求」及「一直低需求」。在一些實施例中，「一直高需求」類型表示該站位於非常繁忙之街道上。「尖峰時段高需求」類型表示該站在尖峰時段時常有通勤族使用者造訪。「假日高需求」類型或「週末高需求」類型表示該站位於旅遊景點或觀光景點。「遇到事件高需求」類型表示該站位於活動設施或體育場。「一直低需求」表示該站是一個戰略性地設於兩個主要城市之間的接力站。依據這些類型，需求預測元件209及站別分析元件213快速地決定合適的電池需求預測給客戶站20，尤其在蒐集到的資訊不足以供需求分析元件209進行正常分析的情況下，更是如此。
類似於站別分析元件213，電池分析元件215、使用者行為分析元件217及車輛分析元件219係以程式設計 之用於將電池、使用者行為及電池驅動的車輛分為不同類別並辨認各類別之代表特徵/模式之指令。例如，電池分析元件215會依據電池之製造商、年齡、原滿充電能量、現滿充電能量、充電循環、經歷過的工作溫度或充電/放電之設定檔(比如穩定或有峰值)等將電池分類。在伺服器200知道客戶站20站內電池之類型的前提下(例如，客戶站20可向伺服器系統200提供該資訊)，該類型或特性可促使需求分析元件209對客戶站20之電池需求預測(及對應之充電指令)進行微調。
同樣地，使用者行為分析元件217可為一系列之依據使用者如何交換及/或使用電池之情形將使用者行為分類之可執行指令。例如，一使用者可能對電池效能要求非常高(比如職業賽車手)。另一種例子中，另一使用者可能只使用電池驅動他的車輛來辦些日常差事(比如接送小孩或買雜貨)。在該些實施例中，本揭示內容之系統可相應地預測使用者之每日或每週電池交換慣例或交換電池之頻率等資訊，當一使用者在客戶站20預定一電池，客戶站20便提供關於該預定之資訊給伺服器系統200。接著伺服器系統200便可決定該預定電池之使用者的類型/類別，並調整客戶站20之電池需求預測(及相對應之充電指示)。在一些實施例中，該客戶站20可自行進行該調整。
車輛分析元件219可為一系列之將使用者計劃要操作之車輛分為不同類別之可執行操作。車輛分析系統219可決定哪種類型的電池最適合哪種類型的車輛。例如， 車輛分析系統219可決定電動機車最適合一經過特定充電過程之特定種類之電池。在該些實施例中，若伺服器系統200接收到相關車輛資訊，車輛分析元件219可與需求分析元件209偕同操作以調整電池需求預測(及其對應之充電指示)。在一些實施例中，該種資訊可於使用者設定檔或帳戶資訊中尋得。在其他實施例中，該種車輛資訊可由客戶站20提供給伺服器系統200。
在一些實施例中，伺服器系統200可以即時或幾乎及時的方式提供電池需求預測給客戶站20。在該些實施例中，伺服器系統200監測客戶站20之狀態。當出現一可能影響客戶站20的充電過程之改變(比如一使用者從客戶站20取出兩個充滿電的電池並留下兩個耗盡的電池)或潛在改變(比如一使用者向客戶站20做出交換電池之預定)時，伺服器系統200會進行上述分析並產生一經更新的電池需求預測供客戶站20遵循。在一些實施例中，改變或潛在改變可由一行動裝置(比如使用者使用裝在該行動裝置上的app做出一個電池預定)、另一個伺服器(比如一與使用者所用app相關的網路服務伺服器)及/或客戶站20傳送給伺服器系統200。
在一些實施例中，客戶站20可為一新的客戶站(比如非樣本交換站)。在該些實施例中，伺服器系統200可依據先前所蒐集的資訊及/或伺服器200先前所做的分析(比如參考因子)產生電池需求預測。例如，伺服器系統200可判斷客戶站20可為一特定類型之交換站(比如「高交通流 量」類型、「中交通流量」類型或「低交通流量」類型、「都市通勤族」類型、「旅遊景點」類型及/或「事件導向」類型等)，然後依據所判斷的類型產生電池需求預測。
在一些實施例中，伺服器系統200可以同時管理複數個客戶站。在該些實施例中，伺服器系統200可監測該複數個客戶站，從中蒐集資訊並產生各各戶站之電池需求預測。
第3圖係依據本揭示內容之一些實施例所繪示之一交換站或一交換站系統300及一車輛或一車輛系統30。如第3圖所示，該交換站系統300包含一處理器301、一記憶體303、一使用者介面305、一通訊員建307、一電池管理員建309、一個或更多個感應器311、一個儲存元件313、一個充電元件315及連結至該充電原間315之八個電池槽317a~317h。該處理器301係用於與交換站系統300中之記憶體303及其他元件(比如元件305~307)相互作用。該記憶體303連結至該處理器301，且係用於儲存控制交換站系統300中其他元件或其他資訊之指令。
使用者介面305係用於與一使用者互動(比如接收一使用者輸入訊號並向使用者呈現資訊)。在一些實施例中，使用者介面305可為一觸控螢幕，在其他實施例中，使用者介面305可包含其他合適的使用者介面裝置。儲存裝置313係用於暫時或永久儲存與交換站系統300相關之資訊、資料、檔案或訊號(比如感應器313測量之資訊、電池317a~317h蒐集之資訊、參考資訊、充電指令及/或使用者 資訊等)。通訊元件307係用於與其他系統(比如車輛系統30、一伺服器33及/或其他交換站系統)及其他裝置(比如一使用者所攜帶之行動裝置31)進行通信。
電池管理元件309可為一系列之管理及控制位於電池槽317a~317h內的電池之可執行指令。在一些實施例中，電池管理元件309可依據伺服器33所傳送的指令管理電池(可以類似於伺服器系統200之一些實施例中的方式運作)。在一些實施例中，電池管理元件309可依據預先決定好的指令或儲存於交換站系統300中(比如存在儲存元件313中)的指導方針管理電池。在一些實施例中，電池管理元件309可週期性地與伺服器33通信以請求更新指令。
在一些實施例中，電池管理元件309亦可執行指令以蒐集關於一個或更多個的位於電池槽317a~317h內的電池之資訊、關於交換站系統300之資訊、關於一個或更多個電源35之資訊、關於一使用者之資訊(比如經由通訊元件307從行動裝置31接收之使用者資訊)及/或關於車輛系統30之資訊。電池管理元件309可傳送或上傳所蒐集的資訊至伺服器33以進行更進一步的分析或處理。
感應器311係用於測量與交換站系統300有關之資訊(比如工作溫度、環境因素、電源連結及、網路連結及其他有關資訊)。感測器311亦可用於監測位於電池槽317a~317h內的電池。感測器311所測量的資訊可傳送至電池碗裡元件309及伺服器33以獲得更進一步的分析。
充電元件315係用於控制各位於電池槽 317a~317h內之電池的充電過程。在一些實施例中，交換站系統300可包含其他數目之電池槽。電池槽317a~317h係係用於容納置於其內並/或鎖於其內之電池或用於對置於其內並/或鎖於其內之電池進行充電。充電元件315自電源35接收電力後依據一接收自伺服器33或儲存於儲存元件內之預先決定的充電計劃(比如一套指示在何時以何種方式對一電池充電以達成諸如最大化電池生命週期及在電池的不同充電階段控制一充電溫度等之目標之指令)用所接收到的電力對置於電池槽317a~317h內的電池進行充電。在一些實施例中，該充電計劃可依據伺服器33所產生的電池需求預測決定。
如第3圖所示，車輛30可為電動機車或電動汽車等電動車輛。車輛30包含一處理器319、一記憶體321、一電池323、一馬達325、一輸入裝置327、一儀表顯示器329、一儲存裝置、一個或更多個感測器333及一通訊元件335。處理器319係用於與車輛系統30內之記憶體321及其他元件(比如元件323~325)進行交互作用。該記憶體321連結至該處理器319，且係用於儲存控制交換站系統30中其他元件或其他資訊之指令。該通訊元件335可具有與通訊元件307或儲存元件313或321相似之功能。該儀表顯示器329係用於呈現視覺資訊給使用者(比如關於車輛系統30之資訊)。
電池槽323係用於驅動馬達325以使馬達325可移動車輛系統30。電池323可為一可交換電池。當電池 323的電力用完時，車輛系統30之使用者可至交換站系統300交換或交換電池323。例如，使用者可從車輛系統30中取出電池323，接著將電池323置於電池槽317a~317h其中之一(比如一內無電池之空槽)。使用者接著便可從電池槽317a~317h中取出一個充滿電的電池並將其安裝置車輛系統30中。
在一些實施例中，當使用者將電池323置於電池槽317a~317h其中之一內時，交換站系統300可偵測到該電池之存在並從中抽取資訊。例如，電池管理元件309可從一電池內建記憶體337中抽取與該電池相關之資訊(比如電池使用情形、電池身分、充電循環、滿充電容量、電池323所關聯的車輛之車輛資訊、使用者與電池323有關之活動及其他類似之資訊)，該電池內建記憶體337係設置於電池323內或係連接至電池323。在一些實施例中，電池內建記憶體337中之資訊可由通訊元件335或使用者移動裝置31傳送至伺服器33。
第4圖係根據本揭示內容之一些實施例所繪示之一種雲端系統400之示意圖。該雲端系統400可包含一伺服器401、一雲端伺服器403及複數個交換站405(標號為405A1~405A3及405B1~405B2)。伺服器401係用於從該複數個交換站405蒐集資訊、分析所蒐集的資訊並產生一電力需求預測(即一電池需求預測)。伺服器401可具有與伺服器系統200相似之功能。雲端伺服器403係用於促進伺服器401與該複數個交換站405之間的通信。
如第4圖所示，該複數個交換站405可分為A組(包含交換站405A1~405A3)與B組(包含交換站405B1~405B3)。例如，A組之交換站可為位於區域A之交換站，B組之交換站可為位於區域B之交換站。雲端系統400使一操作者得以用一種集中化的有效的方式管理該複數個交換站405。舉例來說，該伺服器401可直接與交換站405A3經由一網路連線通信(比如箭頭C1所示)。在一些實施例中，交換站405可作為一資料/通訊接力裝置。例如，如第4圖所示，伺服器401可經由交換站405A1與交換站405A2通信(比如箭頭C1及C2所示)。在一些實施例中，伺服器401可經由雲端伺服器403與複數個交換站405通信(比如箭頭C3所示)。例如，伺服器401可經由雲端伺服器403及交換站405B1與交換站405B2通信(比如箭頭C3、C5及C6所示)。藉由此種具有彈性的通訊配置，伺服器401可有效地與各該複數個交換站405進行即時或幾乎及時通訊，進而消除或至少降低網路阻塞所造成的不便或延遲。
第五5A圖係根據本揭示內容之一些實施例所繪示之一種複數個交換站系統之特性之示意圖。第5A圖繪示了三個二維特性曲線501A、501B及501C，在其他實施例中特性曲線則可能是三維或多維的，視產生特性曲現時所考量的參考因子之數目而定。
特性曲線501A~501C表示依據複數個樣本交換站之資訊(比如上述蒐集的資訊)生成(比如，由一如伺服器系統200之伺服器所生成)的裝置站A~C之電池需求預測 (或電力消耗預測)。在一些實施例中，該些特性曲線501A~501C可與實際測量之結果做比較以驗證及/或增強這些曲線之準確度(比如，以特性曲線501A與A站實際測量所生成之曲線比較)。在該些實施例中，比較之結果可用以進一步調整特性曲線501A~501C。在一些實施例中，本揭示內容可使用此種方式，以不同之因子、因子之權重及演算法等微調本揭示內容之分析。
如第5A圖所示，特性曲線501A有一峰部503，顯示A站屬於「尖峰時段高需求」類型。特性曲線501B有一平滑之曲線，可能顯示B站在特定期間內(比如早晨)有相對較高的電池需求，因此，B站可能是一個「通勤」類型的交換站。至於C站，特性曲線505C在中午時段具有一高原部分505。該高原部分505顯示C站在中午有相對較高的電池需求，這可能是靠近C站的某間知名餐廳所引起的交通流量造成的。在一些實施例中，本揭示內容可提供複數種類型之特性曲線或模式，可以將該複數種類型之特性曲線用以作為參考資訊以求出一電池交換站之電池需求預測。
第5B圖係依照本揭示內容之一些實施例繪示之之示意圖。第5B圖中繪示了三條X站的特性曲線507A~507C。特性曲線507A~507C呈現了依照複數個樣本交換站之資訊生成的X站在不同時間軸(日、週及年)上之電池需求預測。
如圖所示，特性曲線507A具有兩個峰部508及509。峰部508及509可能象徵X站附近的通勤交通情形。特 性曲線507B在週間具有一高原部分511，可能表示X站靠近一條通勤族在週間，而不是週末，所密集使用的一條路。特性曲線507C亦有兩個分別在二月及四月的峰部513及514。此二個峰部513及514可能象徵著在一個靠近X站的體育館中舉辦的活動(比如在二月跟四月舉辦的活動)所造成的電池需求。
在一些實施例中，本揭示內容可藉由選擇不同的因子與時間軸提供其他類型的特性或模式。例如，使用上面討論過的方程式A~F之模型時，可將第5A圖及第5B圖中的特性曲線501A~501C及507A~507C分為複數個時間區間，然後辨識各時間區間之電池需求(以作為需求資訊)以更進一步地計算。藉由此種安排，本揭示內容使操作員可有效地一特定電池交換站之電池需求(不論該交換站是現有的或新的)。本揭示內容提供有效地維護複數電池交換站之彈性。本揭示內容可增強能源效益並藉此減少對電池充電之總體花費。
第6圖係依照本揭示內容之一些實施例所繪示之一種方法600之流程圖。方法600係用於預測一電池交換站之可交換電池之需求。方法600可藉由一伺服器實施(比如伺服器系統200)。在一些實施例中，方法600可藉由一電池交換站實施(比如交換站系統300)。方法600由步驟601開始，步驟601係從複數個能源儲存裝置接收資訊。在一些實施例中，該複數個能源儲存裝置可位於複數個樣本交換站或車輛中，或是由使用者所持有/保存。
在步驟603中，方法600接著依據預先判斷的參考資訊分析所接收的資訊。該預先判斷的參考資訊包含一套複數個交換站類型之特性。在步驟605中，方法600接著判斷一目標期間中複數的交換站中能源儲存裝置的預測交換數目。如圖所示，伺服器對數個交換站建立一通訊連結，且伺服器為程式控制以依據接收到的資訊預測一交換站之電池交換需求。接收到的資訊可能包含先前所描述的各交換站之位置、預測天氣、或電力供應之變化之資料，或，從之前交換的電池中取回的可用度資訊(充電站製造日等)、之前使用過該站的使用者之資訊、即將到來的預定的資訊、天氣預測及特殊事件等。伺服器受程式控制從所接收的資料中，辨識出一個或更多個能夠緊密地預測所選期間中之實際需求的參考因子。在一個實施例中，伺服器使用機器學習演算法辨識一個或更多個可以緊密接近實際需求之參考因子之權重值(可能為零)。接著，使用所辨識之權重值及參考因子預測一個新期間的電池需求，並且將一個依據該電池需求產生的充電計劃傳送至各交換站。
在步驟607中，方法600接著判斷在目標期間到來前可以提供給各該複數個交換站的可用電力。然後在步驟609中，產生一個用於各該複數個交換站之充電計劃。在步驟611中，方法600包含以下操作：指示各該複數個交換站依據充電計劃對其中的可交換能源儲存裝置進行充電。接著方法600便返回並等待後續指令。
在一些實施例中，本揭示內容所產生的電池需 求預測可用於將該複數個樣本交換站(或該複數個交換站之時間間距)分離為不同群集(比如，使用k-平均演算法)。該分群過程係為辨識一群集之代表交換站(比如一虛擬或計算出的交換站)而設計。該分群過程可助簡化或加速預測需求之計算(比如對每個群集，系統只需計算一種預測)。在該些實施例中，當分群過程一完成，本揭示內容之系統未來計算需求預測時便只需幫每一群集計算各一次。
在一些實施例中，群集可以「站別」及「時間間距」為特徵。例如，A群集、B群集及C群集代表不同程度的需求，比如，A群集中的交換站有最低的需求，B群集中的交換站有最高的需求，而C群集中的交換站的需求程度介於A群集與B群集之間。將每一站之每一時間區間分群過後，A群集即可代表X站在1a.m.到4a.m.期間之電池需求，B群集即可代表Y站在5p.m.到6p.m.期間之電池需求，而C站即可代表Z站在2a.m.到4a.m.期間之電池需求。在一些實施例中，群集可以複數個一週間之期間作為特徵。例如，A群集不只代表1a.m.到4a.m.期間之X站，亦代表了4a.m.到6a.m.之間的Y站及12a.m.到3a.m.之間的Z站(亦即這幾個期間的X、Y及Z站有相似之需求，所以這幾個站別在分群過程中皆被分到了A群集中)。在一些實施例中，分群過程可在特定條件下達成(比如控制因素)。例如，週間可以有6個群集(比如群集WD1~WD6)，而週末可以有3個群集(比如群集WE1~WE3)。
在一些實施例中，可再進一步依據環境因素， 比如晴天或雨天，將群集分群。例如，晴天的情況可以有三個群集(群集S1~S3)，雨天的情況可以有三個群集(群集R1~R3)。在一些實施例中，可以兩個或更多個因素判斷群集。例如，週間/週末、晴天/雨天皆可做為分群所依據的特徵。若使用上述範例，考量週間/週末及晴天/雨天兩種因素後，可分出27個群集(9*3)。本揭示內容之系統可進一步考量其他諸如位置及使用者類型等因素以分出更多群集。
在一些實施例中，一些群集可被辨認或標示為與某些交換站特徵緊密關聯(比如交換站之位置)。在一些實施例中，交換站可依據某些特徵被辨認或標示。例如，系統可以選擇以週間/週末作為控制因素，然後辨認「9a.m.到12a.m.的X站」是否有任何相似於群集WD3、群集WD2、群集WD4及群集WD5之需求特徵。例如，一些群集可被辨認為「城市類型」、「鄉村類型」、「景點類型」或「市中心類型」等。然而，一些群集可能同時與複數個特徵有關而尚不能被辨認為與一個特定因素有關。在一些實施例中，本段落所提及的特徵係依據系統偏好或統計結果/以歷史資訊訓練機器之結果判斷得出的。
在一些實施例中，分群過程可依據同一筆資料中的不同因素達成。辨認/標示過程(比如辨認某些特徵)可藉由考量所有分群結果(可使用，亦可不使用對應該些因素之權重值)以達成。例如，一個「城市類型」的群集可能會有：(1)一個「週間類別」的需求分布D1(2)一個「晴天類別」 的需求分布D2。另一種例子是，一個「鄉村類型」的群集可能會有一個「週間類別」的需求分布D3，但在「雨天類別」則會有另一個需求分布D2。
當分群過程完成後，系統可接著依據對應之群集指定電池需求預測給一個交換站之不同期間。例如X站的週四1a.m.到4a.m.期間被判斷為屬於群集WD2。依據群集WD2的一電池需求預測，該期間有20次電池交換。因此系統可判斷X站在每週四1a.m.到4a.m.會有20次預期電池交換。在第5A圖及第5B圖所繪示的實施例中，最小的時間間隔係小時。在其他實施例中，最小的時間間隔可為其他時間長度。
在一些實施例中，當本揭示內容之系統產生一需求預測(比如給各群集產生預測)時，本揭示內容之系統可更進一步地藉由選取一個或更多個因素並使用該些因素產生需求預測(比如「監督」預測結果)以節省計算過程及計算資源之方式簡化需求預測過程。
舉例來說，系統操作員可選擇三個因素以簡化需求預測過程。該三個因素為：(1)天氣(比如使用者在寒冷的天氣因素下可能不願走到電池交換站)；(2)國家或地方節日(比如「通勤類型」使用者在節日時的電池交換量可能少於正常上班日)；(3)特殊事件(比如有音樂會在靠近交換站的地方舉辦、電池交換服務商推出電池交換處銷活動或意外事故等)。
考量到該三個因素，本揭示內容之系統會生成 一預測電池需求曲線或模式給每一群集。在一些實施例中本揭示內容之系統可更進一步地依據電池交換站的位置調整一個電池交換站群集的預測需求曲線或模式。本揭示內容之系統依據該三個因素判斷某一類型的電池交換站是否會受該三個因素影響。例如，對於「都市通勤」類型的交換站(比如在間方通勤時段有高需求的交換站)，本揭示內容之系統可以判斷：(1)天氣因素至少會因為通勤族在寒冷的天候情況下仍需要去上班而可能不會影響很多；(2)假日因素至少會因為通勤族假日不需要去上班而影響很大；及(3)事件因素至少會因為即使該類型交換站附近有活動舉辦通勤族仍需去上班，而影響不大。因此本揭示內容之系統可主要依據假日因素產生「都市通勤族」類型之交換站的需求預測。當一個新的交換站加進系統中並且被判斷為「都市通勤族」類型時，系統便可以很方便地依據現有需求預測做一點調整(依據位置做調整)而產生一需求預測。
然後，本揭示內容之系統可分析所生成的需求預測對新交換站是否合適(比如藉由比較過去一週、一個月或數日間的需求預測與實際需求)。本揭示內容之系統可進一步依據該比較調整需求預測。
在這裡討論到的實施例中，一「元件」可包含：一處理器、一控制邏輯、一數位訊號處理器、一運算單元及/或任何其他合適之裝置。該其他合適之裝置具有適於執行達成上述功能之指令之結構，或係由程式控制執行達成上述功能之指令。
第7圖係依據本揭示內容之一些實施例所繪示之一種方法700之流程圖。方法700係用於管理複數個裝置交換站(比如交換站系統300)。方法700可由一伺服器(比如伺服器系統200)實施。方法700始於步驟701，步驟701係於一初始期間內從各該複數個交換站接收關於能源儲存裝置之交換情形之實證資訊。在一些實施例中，所接收的資訊可包含一該初始期間內各該複數個裝置交換站之實際能源儲存裝置之供應情形。
在步驟703中，方法700接著決定一目標期間(比如用於預測該段期間內的電池需求之目標期間，在一些實施例中係由操作員提供)。在步驟705中，方法700繼續辨別複數個在該目標期間內對應各該複數個裝置交換站之參考因子。例如，系統操作員可選擇他/她想要將哪一個因子納入因子矩陣(見方程式A之例子)中。預先決定好的參考因子可包含：(1)複數個關於該複數個裝置交換站之特徵，(2)該些特徵之組合(比如上述「交叉項」因子)，(3)交換站之「類型」(比如第5A圖及第5B圖所繪示之「曲線」)，及(4)上述各項之組合。
在步驟707，方法700接著依據所辨識之對應各該複數個裝置交換站之參考因子及其所對應之權重值判斷目標期間各該複數個交換站之需求資訊。需求資訊顯示一目標期間內各該複數個交換站(會被交換的)可交換能源儲存裝置之預測數目。該目標期間晚於該初始期間。
在一些實施例中，系統操作員亦可判斷對應之 初始權重值(比如一預設值依據經驗研究或經驗平衡了所有參考因子等)並在之後將其更新(比如依據實際需求與依初始權重值計算的需求預測之比較)。在上述該些參考第1圖及方程式A~F之實施例中，初始權重值亦可以此種方式判斷調整。在一些實施例中，權重值係依據一目標方程式判斷，該目標方程式係將初始期間中各該複數個交換站之實際交換數目(或電池供應)與能源儲存裝置之需求情形(比如未獲滿足之需求)間之差值最小化。在一些實施例中，該複數個參考因子可包含一種裝置交換站之類型。
在一些實施例中，權重值係依據參考因子間的關係之分析決定。在一些實施例中，實證資訊包含關於各該複數個裝置交換站在初始期間中能源儲存裝置之實際交換數目與之資訊。在一些實施例中，權重值係依據一目標方程式(上述之方程式B)判斷，該目標方程式係將初始期間中各該複數個交換站之實際交換數目(或電池供應)與能源儲存裝置之需求情形(比如未獲供應之需求)間之差值最小化。在上述該些參考第1圖及方程式A~F之實施例中，初始權重值亦可以此種方式判斷調整。
在步驟709中，方法700繼續依據初始時期之需求資訊產生用於各該複數個裝置交換站複數個充電計劃。在一些實施例中，各該充電計劃可包含複數個對應位於各該複數個裝置交換站之能源儲存裝置之充電設定檔。在一些實施例中，方法700可包含依據一機器學習訓練過程分析所接收的資訊與該複數個預先決定好的參考因子間的關係。
在一些實施例中，方法700可包含：(1)計算初始期間內第一裝置交換站將被交換之能源儲存裝置之預測數目；(2)接收初始期間內第一裝置交換站能源儲存裝置之實際交換數目；(3)分析目標期間內第一裝置交換站之實際交換數目及能源儲存裝置之預測數目以判斷一目標期間內低一裝置交換站之各該參考因子之失敗貢獻率；及(4)依據該失敗貢獻率更新權重值。上面已參考方程式C及方程式D討論過該失敗貢獻率之實施例。在一些實施例中，方法700包含判斷一分析所接收的資訊時使用的特徵的最大數目。
在一些實施例中，目標期間可為一日中的一小時。在一些實施例中，目標期間可為一日中之24小時。實施例中，該需求資訊係以每小時判斷一次。在一些實施例中，該複數個特徵包含一日中之一小時、一週間之日別、一月間之日別、一年間之日別、該複數個裝置交換站之位置、一環境因素或一觸發事件。在一些實施例中，方法700可包含依據該分析結果決定一個或更多個該複數個裝置交換站之類型。
雖然已參考特定例示性質之實施例描述本揭示內容，仍可認出本揭示內容並不限於所述實施例，修改或調整本揭示內容仍在申請專利範圍之範圍及精神內。因此，說明書及圖示應視為說明用而不是作限制用。

Claims (20)

  1. 一種管理複數個裝置交換站的方法，包含：接收關於在一初始期間內從各該複數個裝置交換站的複數個能源儲存裝置之交換情形的一實證資訊；決定一目標期間；辨認在該目標期間內對應各該複數個裝置交換站的複數個參考因子，其中該複數個參考因子包含複數個特徵以及該複數個特徵之複數個組合；依據對應各該複數個裝置交換站之經辨認的該些參考因子以及與經辨認的該些參考因子相關的複數個權重值，判斷該目標期間內各該複數個裝置交換站的一需求資訊，該實證資訊包含該複數個權重值，其中該目標期間晚於該初始期間；以及依據該目標期間內之該需求資訊，產生用於各該複數個裝置交換站之複數個充電計劃。
  2. 如請求項1所述之方法，其中該複數個參考因子包含一該複數個裝置交換站之類型。
  3. 如請求項1所述之方法，其中該複數個權重值係藉由分析該複數個參考因子間之相互關係決定。
  4. 如請求項1所述之方法，其中：該實證資訊包含一資訊，該資訊係關於該初始期間中各該複數個裝置交換站的需求資訊以及複數個能源儲存裝 置的一實際交換數目；以及該複數個權重值係依據一目標函式決定，該目標函式最小化該初始期間內各該複數個裝置交換站的該實際交換數目以及一複數個能源儲存裝置的需求間之一差值。
  5. 如請求項1所述之方法，更包含：計算該目標期間內一第一裝置交換站之複數可交換的個能源儲存裝置之一預測數目。
  6. 如請求項5所述之方法，更包含：接收該目標期間內該第一裝置交換站之複數個能源儲存裝置之一實際交換數目；分析該實際交換數目以及該目標期間內該第一裝置交換站之複數個能源儲存裝置之該預測數目；以及依據該實際交換數目以及該目標期間內該第一裝置交換站之複數個能源儲存裝置之該預測數目之分析結果更新對應各經辨認的該些參考因子之該些權重值。
  7. 如請求項6所述之方法，更包含：依據對應各經辨認的該些參考因子之複數個失敗貢獻率更新該些權重值。
  8. 如請求項1所述之方法，其中該目標期間為一日中之一小時。
  9. 如請求項1所述之方法，其中該目標期間為一日之二十四小時，且其中該需求資訊係一小時判斷一次。
  10. 如請求項1所述之方法，其中該複數個特徵包含一日中之一小時、一週間之日別、一月間之日別、一年間之日別、該複數個裝置交換站之位置、一環境因素或一觸發事件。
  11. 如請求項1所述之方法，其中該需求資訊係依據一線上泊松迴歸或一線上最小平方迴歸判斷。
  12. 如請求項1所述之方法，更包含：決定於分析接收到的資訊時，所使用的該複數個參考因子之數目的一最大值。
  13. 如請求項1所述之方法，其中各該複數個充電計劃包含對應複數個能源儲存裝置之複數個充電設定檔，該複數個能源儲存裝置位於各該複數個裝置交換站。
  14. 一種伺服器系統，用於管理複數個裝置交換站，該伺服器系統包含：一處理器，該處理器係用於：接收關於一初始期間內各該複數個裝置交換站之 複數個能源儲存裝置之交換情形之實證資訊；決定一目標期間；辨認在該目標期間內對應各該複數個裝置交換站之複數個參考因子，其中該複數個參考因子包含複數個特徵及該複數個特徵之複數個組合；依據經辨認的對應各該複數個裝置交換站之該些參考因子以及與經辨認的該些參考因子相關的複數個權重值判斷該目標期間內各該複數個裝置交換站的需求資訊，該實證資訊包含該些權重值，其中該需求資訊係表明在該目標期間內各該複數個裝置交換站中可交換的複數個能源儲存裝置之一預測數目，且該目標期間晚於該初始期間；以及依據該目標期間內之需求資訊產生複數個用於各該複數個裝置交換站之充電計劃；以及一通訊元件，用於傳送該複數個充電計劃至各該複數個裝置交換站。
  15. 如請求項14所述之伺服器系統，其中：該複數個參考因子包含該複數個裝置交換站之一類型；以及該複數個權重值係藉由分析該複數個參考因子間之相互關係決定。
  16. 如請求項14所述之伺服器系統，其中：該實證資訊包含一資訊，該資訊係關於該初始期間中 各該複數個裝置交換站的該需求資訊以及複數個能源儲存裝置的一實際交換數目；以及該複數個權重值係依據一目標函式決定，該目標函式最小化該初始期間內各該複數個裝置交換站的該實際交換數目以及一複數個能源儲存裝置的需求間之一差值。
  17. 如請求項14所述之伺服器系統，其中該處理器係用於：計算該目標期間內一第一裝置交換站之可交換的複數個能源儲存裝置之一預測數目；接收一實際交換數目，該實際交換數目係該目標期間內該第一裝置交換站之複數個能源儲存裝置之實際交換數目；分析該實際交換數目以及該目標期間內該第一裝置交換站之複數個能源儲存裝置之該預測數目；以及依據該實際交換數目以及該目標期間內該第一裝置交換站之複數個能源儲存裝置之該預測數目之分析結果更新對應各經辨認的該些參考因子之該些權重值。
  18. 如請求項14所述之伺服器系統，其中該目標期間為一日中之一小時。
  19. 如請求項14所述之伺服器系統，其中該目標期間為一日之二十四小時，且其中該需求資訊係一小時判斷一次。
  20. 如請求項14所述之伺服器系統，其中該複數個特徵包含一日中之一小時、一週間之日別、一月間之日別、一年間之日別、該複數個裝置交換站之位置、一環境因素或一觸發事件。
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