WO2019095384A1 - 一种能源分配调度方法及系统 - Google Patents

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WO2019095384A1
WO2019095384A1 PCT/CN2017/111934 CN2017111934W WO2019095384A1 WO 2019095384 A1 WO2019095384 A1 WO 2019095384A1 CN 2017111934 W CN2017111934 W CN 2017111934W WO 2019095384 A1 WO2019095384 A1 WO 2019095384A1
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vehicle
user
delivery vehicle
fueling
historical
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PCT/CN2017/111934
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Inventor
杨亚鹏
Original Assignee
深圳市尚佳能源网络有限责任公司
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B67—OPENING, CLOSING OR CLEANING BOTTLES, JARS OR SIMILAR CONTAINERS; LIQUID HANDLING
    • B67D—DISPENSING, DELIVERING OR TRANSFERRING LIQUIDS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B67D7/00—Apparatus or devices for transferring liquids from bulk storage containers or reservoirs into vehicles or into portable containers, e.g. for retail sale purposes
    • B67D7/04—Apparatus or devices for transferring liquids from bulk storage containers or reservoirs into vehicles or into portable containers, e.g. for retail sale purposes for transferring fuels, lubricants or mixed fuels and lubricants

Definitions

  • the present invention relates to the field of energy technologies, and in particular, to an energy distribution scheduling method and system.
  • the technical problem to be solved by the present invention is that in the related art, the problem that the user searches for a gas station, the vehicle searches for energy on the gas station, the gas station is congested, the urban road is congested, the user waits for a long time for refueling, and the fueling efficiency is low.
  • An energy distribution scheduling method and system are provided.
  • An energy allocation scheduling method is provided, and the method includes the following steps:
  • [0006] 82 According to the pre-allocation condition, the delivery vehicle is organized and dispatched.
  • the method further includes:
  • [0009] 84 analyzing, according to the request for refilling, an optimal delivery vehicle that determines whether there is an optimal path, and if yes, executing step 5
  • the method further includes:
  • the optimal delivery vehicle automatically plans an optimal route according to real-time scheduling instructions to find the user vehicle ⁇ 0 2019/095384 ⁇ (:17 € ⁇ 2017/111934
  • the historical refill data includes a historical refill frequency of one or more user vehicles, a historical refueling model, a historical number of refills, and a common The location of the raise and the time of the recent raise;
  • the pre-allocation conditions include a pre-allocation fill time, a pre-allocated refueling model and quantity, and a pre-allocated raise location;
  • the method includes:
  • [0018] 81-2 determining, according to the historical fueling model number and the historical filling quantity, the model and quantity of the pre-allocated refueling;
  • [0019] 81-3 determining, according to the common filling location, the pre-allocated filling location.
  • the method includes:
  • [0021] 82 transmitting the pre-assigned refueling model and quantity, filling time and filling location to the delivery vehicle, organizing and scheduling the delivery vehicle.
  • the refill request includes replenishment request information and user vehicle location information, a fueling model number, and a required quantity;
  • the real-time scheduling instruction includes real-time scheduling information and the user vehicle location information, a fueling model number, and a required quantity;
  • the method includes:
  • [0025] 83 receiving the filling request information corresponding to the user vehicle, the user vehicle location information, the fueling model number, and the required quantity;
  • step 34 comprising:
  • [0027] 84-1 analyzing and determining, according to the model of the fueling of the user vehicle, the first distribution vehicle group that meets the fueling model of the user vehicle;
  • [0028] 84-2 further analyzing, on the first distribution vehicle group, a second distribution vehicle group that determines the quantity required to meet the fueling of the user vehicle according to the quantity required for the user vehicle to refuel; ⁇ 0 2019/095384 ⁇ (:17 € ⁇ 2017/111934
  • [0029] 84-3 further analyzing, according to the user vehicle location information, the optimal delivery vehicle that determines whether there is an optimal path on the second distribution vehicle group, and if yes, performing step 35 if otherwise sending the prompt information To the user vehicle, prompting that the filling service cannot be provided;
  • the method includes:
  • [0031] 85 transmitting real-time scheduling information and the user vehicle location information, the fueling model number, and the required quantity to the optimal delivery vehicle.
  • the vehicle information corresponding to the optimal delivery vehicle includes optimal delivery vehicle position information, fueling model and quantity;
  • the method includes:
  • the optimal delivery vehicle automatically plans an optimal route according to the user vehicle location information to find the user vehicle;
  • the method includes:
  • the present invention also provides an energy distribution scheduling system, including a user vehicle terminal, a service system, a delivery vehicle terminal, and a management terminal;
  • the management terminal is configured to acquire historical charging data of the service system, analyze and obtain comprehensive pre-allocation conditions, and organize and dispatch the delivery vehicle;
  • the user vehicle terminal is configured to send a request for a raise to the service system
  • the service system is configured to receive a request for replenishment corresponding to the user's vehicle, and analyze an optimal delivery vehicle that determines an optimal path according to the replenishment request, and send a real-time scheduling instruction to the optimal delivery vehicle, Vehicle information for updating the optimal delivery vehicle;
  • the delivery vehicle terminal is configured to receive the real-time scheduling instruction and automatically plan an optimal route to find the user vehicle.
  • the historical replenishment data includes a historical refill frequency of one or more user vehicles, a historical refueling model, a historical number of refills, and a common The location of the raise and the time of the recent raise;
  • the pre-allocation conditions include a pre-allocation fill time, a pre-allocated refueling model and quantity, and a pre-allocated raise location. ⁇ 0 2019/095384 ⁇ (:17 € ⁇ 2017/111934
  • the refill request includes a replenishment request information and user vehicle location information, a fueling model number, and a required quantity;
  • the vehicle information corresponding to the optimal delivery vehicle includes optimal delivery vehicle position information, fueling model and quantity;
  • the real-time scheduling instruction includes real-time scheduling information and the user vehicle location information, a fueling model number, and a required quantity.
  • FIG. 1 is a flow chart of a scheduling method of allocating energy present invention
  • FIG. 2 is a system block diagram of an energy distribution system of the present invention is the scheduling.
  • FIG. 1 is a flow chart of a scheduling method of allocating energy in one embodiment of the present invention embodiment shown in Figure 1, the energy allocation scheduling method comprising the steps of:
  • [0054] 82 Organize and dispatch the delivery vehicle according to the pre-allocation condition.
  • the method further includes: ⁇ 0 2019/095384 ⁇ (:17 € ⁇ 2017/111934
  • [0057] 84 analyzing, according to the request for refilling, an optimal delivery vehicle that determines whether there is an optimal path, and if so, executing the step
  • the method further includes:
  • the historical refill data includes a historical refill frequency of one or more user vehicles, a historical refueling model, a historical refill quantity, a common refill location, and most recently Refill time
  • the pre-allocation conditions include a pre-allocation refill time, a pre-allocated refueling model and quantity, and a pre-allocated refueling location;
  • step including:
  • the evaluation time and the filling frequency of all the user vehicles may be determined according to the Sunday of each week in the past month. All user vehicles in Zhouyi are expected to raise the most frequent time points, which is the pre-allocation time.
  • the past month and Sunday are only examples, including but not limited to the past month and Sunday, and are not limited here. The above is also exemplified herein by the week of the week in the past month, and the present invention is not limited thereto.
  • [0068] 81-2 judging from the historical fueling model number and the historical filling quantity, judging the model and quantity of the pre-allocated refueling;
  • the fueling model and the number of the filling of all the user vehicles on the Sunday of each week in the past month may be judged and analyzed.
  • the fueling model and quantity are the pre-distributed fueling models and quantities.
  • the past month and Sunday are only examples, including but not limited to the past month and Sunday, and are not limited here. The above is also exemplified herein by the week of the week in the past month, and the present invention is not limited thereto.
  • S1-3 judging the pre-allocation and filling point according to the common filling place
  • the estimated filling location of all the user vehicles on the pre-allocated day is obtained, and the estimated charging location is the pre-allocation and filling location;
  • the distribution vehicle if it is pre-allocated on the next Sunday, it can be judged and analyzed according to the common filling locations of all the user vehicles on the Sunday of each week in the past month.
  • the estimated location of the user's vehicle which is the pre-allocation site.
  • the past month and Sunday are only examples, including but not limited to the past month and Sunday, and are not limited here.
  • the above is also exemplified herein by the week of the week in the past month, and the present invention is not limited thereto.
  • step S2 the method includes:
  • S2 transmitting a pre-allocated refueling model and quantity, a refilling time and a filling location to the delivery vehicle, organizing and dispatching the delivery vehicle;
  • the delivery vehicle loads and refuels the model and quantity according to the pre-assigned refueling date, the refilling time and the filling location, and organizes and dispatches the delivery vehicle on the pre-allocation date.
  • the raise time point arrives at the raise location;
  • a pre-assigned refueling model and quantity received by a delivery vehicle is No. 92, 300L and No. 98, 200L
  • the refilling time is 4pm next Sunday, the refueling location. It is the North Ring Road, and it is loaded with No. 92 300L and No. 98 200L.
  • the organization and dispatched delivery vehicles will arrive at the North Ring Road at 4 pm next Sunday.
  • No. 92, 300L, No. 98, 200L, next Sunday at 4 pm and North Central Avenue are only examples, including but not limited to No. 92, 300L, No. 98, 200L, next Sunday at 4 pm and North Central Avenue. Make a limit.
  • the refill request includes the replenishment request information and the user vehicle location information, the fueling model number, and the required quantity; ⁇ 0 2019/095384 ⁇ (:17 € ⁇ 2017/111934
  • the real-time scheduling instructions include real-time scheduling information and user vehicle location information, fueling model number, and required quantity;
  • step 33 the method includes:
  • [0081] 83 receiving the request request information corresponding to the user's vehicle and the user's vehicle position information, the fueling model number, and the required quantity;
  • 83-1 receiving the requesting information corresponding to the user's vehicle, determining whether the user's vehicle has been registered or has historical data records, and if so, executing step 33-2, if otherwise, performing step 33-3;
  • 83-4 Receive location information of the user's vehicle, fueling model number, and required quantity.
  • step 34 the method includes:
  • [0088] 84-1 analyzing and determining, according to the model of the fueling of the user vehicle, the first distribution vehicle group that meets the fueling model of the user vehicle;
  • a plurality of delivery vehicles that match the model of the vehicle fueling of the user are selected in the plurality of delivery vehicles;
  • 92, 30 and 2 example only, including but not limited to 92, 30 and 20, which is not defined.
  • [0091] 84-2 further analyzing, on the first distribution vehicle group, a second distribution vehicle group that determines the quantity that meets the needs of the user vehicle fueling according to the quantity required for the user vehicle to refuel;
  • a plurality of delivery vehicles that meet the number of fueling models are re-screened from a plurality of delivery vehicles that match the model of the fueling of the user's vehicle;
  • the amount required for the user vehicle to refuel is 90 liters. Then, in the 20 distribution vehicles that match the model of the vehicle fueling of the user, a plurality of delivery vehicles conforming to 90 liters are selected, if there are 10 vehicles.
  • 90 liters and 10 vehicles are only examples, including but not limited to 90 liters and 10 vehicles, which are not limited herein.
  • step S5 The optimal delivery vehicle of the optimal path, if yes, executing step S5, if otherwise sending the prompt information to the user vehicle, prompting that the filling service cannot be provided;
  • a distribution vehicle closest to the user's vehicle is filtered out among the plurality of delivery vehicles that meet the fueling requirement, and the delivery vehicle is optimal. Distribution vehicle.
  • a distribution vehicle closest to the user's vehicle is filtered out among the 10 delivery vehicles that meet the fueling requirement.
  • the delivery vehicle is the optimal delivery vehicle.
  • the 10 vehicles here are only examples, including but not limited to 10 vehicles, which are not limited herein.
  • step S5 comprising:
  • S5 transmitting real-time scheduling information and user vehicle location information, fueling model number and required quantity to the optimal delivery vehicle.
  • the vehicle information corresponding to the optimal delivery vehicle includes optimal delivery vehicle position information, fueling model and quantity;
  • step S6 the method includes:
  • S6 The optimal delivery vehicle automatically plans an optimal route to find the user vehicle according to the user's vehicle location information
  • the user vehicle can obtain real-time location information of the optimal delivery vehicle and know the dynamics of the optimal delivery vehicle in real time.
  • step S7 the method includes:
  • the optimal delivery vehicle finds the user vehicle, refuels the user vehicle according to the received user vehicle fueling model number and the required quantity, settles the bill, and updates the optimal delivery vehicle after the completion of the filling. Location information, fueling model and quantity;
  • the optimal delivery vehicle finds the user vehicle, according to the received user vehicle fueling model number is 92 , the required quantity is 90L , and the user vehicle is filled with 90L of fuel No. 92 , The bill is settled, and the current position information of the optimal delivery vehicle is updated after the completion of the replenishment, and the fuel quantity of No. 92 is reduced by 90L .
  • 92 and 90L are examples only, including but not limited to 92 and 90L , which are not limited here. ⁇ 0 2019/095384 ⁇ (:17 € ⁇ 2017/111934
  • the charging service fee is automatically deducted in the user vehicle monthly card, if otherwise, the bill is settled on the spot.
  • the monthly card here is only an example, including but not limited to a monthly card, and is not limited herein.
  • the technical solution of the present invention can also be used for a fixed-distance vehicle, such as a bus, where the bus is only an example, including but not limited to a bus, which is not limited herein.
  • Obtain historical data of the bus analyze the pre-allocation time, pre-allocation type and quantity of pre-allocation and pre-allocation and refueling locations; organize and dispatch the pre-allocation of pre-assigned refueling models and quantities
  • the refilling time arrives at the pre-allocation and filling point; when the bus is driving to the point where it needs to be refueled, there is no need to send a refill request, and the delivery vehicle will wait on the bus driving line to refuel the bus due to pre-allocation.
  • the location of the note is on the bus route, and only the bus will take the initiative to refuel at the pre-allocation site.
  • the bus can also refuel the bus by sending a request for replenishment to dispatch the optimal delivery vehicle for the optimal route under the driving route.
  • FIG. 2 is a block diagram of an energy distribution system of the present invention, scheduling system shown in Figure 2:
  • the present invention also provides an energy distribution scheduling system, including a user vehicle terminal 1 , a service system 2 , a delivery vehicle terminal 3, and a management terminal 4;
  • the management terminal 4 is configured to acquire historical feed data of the service system 2 , analyze and obtain comprehensive pre-allocation conditions, and organize and dispatch the delivery vehicles;
  • user vehicle terminal 1 for sending a request for refilling to the service system 2;
  • the service system 2 is configured to receive a request for replenishment corresponding to the user's vehicle and analyze the optimal delivery vehicle that determines the optimal path according to the replenishment request, send a real-time scheduling instruction to the optimal delivery vehicle, and also update the optimal vehicle.
  • the delivery vehicle terminal 3 is configured to receive a real-time scheduling command to automatically plan an optimal route to find a user vehicle.
  • the historical refill data includes a historical refill frequency of one or more user vehicles, a historical refueling model, a historical refill quantity, a common refill location, and most recently Refill time
  • the pre-allocation conditions include a pre-allocation fill time, a pre-allocated refueling model and quantity, and a pre-allocated raise location.
  • the refill request includes the refill request information and the user car ⁇ 0 2019/095384 ⁇ (:17 € ⁇ 2017/111934
  • the vehicle information corresponding to the optimal delivery vehicle includes optimal delivery vehicle position information, fueling model and number
  • the real-time scheduling instructions include real-time scheduling information and user vehicle location information, fueling models, and quantities required.
  • the management terminal 4 is configured to acquire a historical refill frequency, a historical refueling model number, a historical refill quantity, a common filling location, and a recent refilling time of the one or more user vehicles of the service system 2 , and analyze The pre-allocation fill time, the pre-allocated refueling model and quantity, and the pre-allocated raise location are derived.
  • the user vehicle terminal 1 is configured to transmit the user vehicle correspondence request information and the user vehicle location information, the fueling model number, and the required quantity to the service system 2 .
  • the service system 2 is configured to receive the request information corresponding to the user vehicle and the user vehicle location information, the fueling model and the required quantity, and analyze the optimal delivery vehicle that determines the optimal path, and send the real-time scheduling information and the user.
  • the vehicle position information, the fueling model number and the required quantity to the optimal delivery vehicle are also used to update the position information of the optimal delivery vehicle, the fueling model and the quantity.
  • the delivery vehicle terminal 3 is configured to receive real-time scheduling information and user vehicle location information, a fueling model number, and a required quantity, and automatically plan an optimal route to find a user vehicle.
  • An energy distribution scheduling method and system by analyzing historical charging data, pre-organizing and dispatching a delivery vehicle to a pre-allocation and filling point to stand by, and then accepting a request for a user vehicle to be replenished in real time under an optimal path.
  • the optimal distribution vehicle to fuel the user's vehicle can avoid the trouble of the user looking for the gas station, reduce the energy consumption of the vehicle on the way to find the gas station, reduce the congestion of the gas station and the city road, reduce the waiting time for the user to refuel, and improve the fueling. effectiveness.

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Abstract

一种能源分配调度方法，包括以下步骤：获取历史加注数据，分析得出综合的预分配条件（S1）；根据所述预分配条件，组织并调度配送车辆（S2）。所述方法通过预先组织并调度配送车辆到指定地点待命，接收用户车辆的加注请求，实时调度最优配送车辆去为用户车辆加注燃料，能够避免用户寻找加油站的麻烦、减少车辆在寻找加油站路上的能源消耗、减轻加油站和城市道路拥堵、减少用户等待加油的时间以及提高加油效率。

Description

\¥0 2019/095384 卩（：17€\2017/111934
1
一种能源分配调度方法及系统 技术领域
[0001] 本发明涉及能源技术领域， 尤其涉及一种能源分配调度方法及系统。
背景技术
[0002] 如今， 加油站是汽车增添燃料的主要场所。 当汽车燃料不足时， 用户会主动寻 找附近的加油站增添燃料， 但是加油站的各分布点距离较远， 分布零散， 用户 寻找加油站麻烦， 用户在寻找加油站的过程中还会耗费能源， 并且通常加油站 的占地面积和加油设备有限， 会造成加油站拥堵， 甚至城市道路拥堵， 用户等 待加油的时间长， 加油效率低等问题。
技术问题
[0003] 本发明要解决的技术问题在于， 针对相关技术中用户寻找加油站麻烦、 车辆寻 找加油站路上耗费能源、加油站拥堵、城市道路拥堵、用户等待加油时间长以 及加油效率低的问题， 提供一种能源分配调度方法及系统。
问题的解决方案
技术解决方案
[0004] 本发明解决其技术问题所采用的技术方案是： 提供一种能源分配调度方法， 所 述方法包括以下步骤：
[0005] 81： 获取历史加注数据， 分析得出综合的预分配条件；
[0006] 82： 根据所述预分配条件， 组织并调度配送车辆。
[0007] 优选地， 在本发明所述的能源分配调度方法中， 该方法还包括：
[0008] 83： 接收与用户车辆对应的加注请求；
[0009] 84： 根据所述加注请求， 分析判断是否有最优路径的最优配送车辆， 若是则执 行步骤 5
[0010] 85： 发送实时调度指令至所述最优配送车辆。
[0011] 优选地， 在本发明所述的能源分配调度方法中， 该方法还包括：
[0012] 86： 所述最优配送车辆根据实时调度指令自动规划最优线路寻找所述用户车辆 \¥0 2019/095384 卩（：17€\2017/111934
2
[0013] 87： 加注完成， 更新所述最优配送车辆的车辆信息。
[0014] 优选地， 在本发明所述的能源分配调度方法中， 所述历史加注数据包括一辆或 多辆用户车辆的历史加注频率、历史加注燃料型号、历史加注数量、 常用加注 地点以及最近加注时间；
[0015] 所述预分配条件包括预分配加注时间、预分配加注燃料型号及数量以及预分配 加注地点；
[0016] 在所述步骤 中， 包括：
[0017] 81-1： 根据所述历史加注频率和最近加注时间， 判断得到所述预分配加注时间
[0018] 81-2： 根据所述历史加注燃料型号和历史加注数量， 判断得到所述预分配加注 燃料型号及数量；
[0019] 81-3： 根据所述常用加注地点， 判断得到所述预分配加注地点。
[0020] 优选地， 在本发明所述的能源分配调度方法中， 在所述步骤 32中， 包括：
[0021] 82： 发送所述预分配加注燃料型号及数量、加注时间和加注地点至所述配送车 辆， 组织并调度所述配送车辆。
[0022] 优选地， 在本发明所述的能源分配调度方法中， 所述加注请求包括加注请求信 息和用户车辆位置信息、加注燃料型号及需要的数量；
[0023] 所述实时调度指令包括实时调度信息和所述用户车辆位置信息、加注燃料型号 及需要的数量；
[0024] 在所述步骤 33中， 包括：
[0025] 83： 接收与用户车辆对应的所述加注请求信息和所述用户车辆位置信息、加注 燃料型号及需要的数量；
[0026] 在所述步骤 34中， 包括：
[0027] 84-1： 根据所述用户车辆加注燃料型号， 分析判断符合所述用户车辆加注燃料 型号的第一配送车辆群；
[0028] 84-2： 根据所述用户车辆加注燃料需要的数量， 在所述第一配送车辆群上进一 步分析判断符合所述用户车辆加注燃料需要的数量的第二配送车辆群； \¥0 2019/095384 卩（：17€\2017/111934
3
[0029] 84-3： 根据所述用户车辆位置信息， 在所述第二配送车辆群上进一步分析判断 是否有最优路径的所述最优配送车辆， 若是则执行步骤35 若否则发送提示信 息至所述用户车辆， 提示无法提供加注服务；
[0030] 在所述步骤 35中， 包括：
[0031] 85： 发送实时调度信息和所述用户车辆位置信息、加注燃料型号及需要的数量 至所述最优配送车辆。
[0032] 优选地， 在本发明所述的能源分配调度方法中， 所述最优配送车辆对应的车辆 信息包括最优配送车辆位置信息、加注燃料型号及数量；
[0033] 在所述步骤 36中， 包括：
[0034] 86： 所述最优配送车辆根据所述用户车辆位置信息自动规划最优线路寻找所述 用户车辆；
[0035] 在所述步骤 37中， 包括：
[0036] ' 加注完成， 更新所述最优配送车辆的位置信息、加注燃料型号及数量。
[0037] 本发明还提供一种能源分配调度系统， 包括用户车辆终端、服务系统、配送车 辆终端以及管理终端；
[0038] 所述管理终端， 用于获取所述服务系统的历史加注数据， 分析得出综合的预分 配条件， 组织并调度配送车辆；
[0039] 所述用户车辆终端， 用于发送加注请求至所述服务系统；
[0040] 所述服务系统， 用于接收与用户车辆对应的加注请求并根据所述加注请求分析 判断最优路径的最优配送车辆， 发送实时调度指令至所述最优配送车辆， 还用 于更新所述最优配送车辆的车辆信息；
[0041] 所述配送车辆终端， 用于接收所述实时调度指令自动规划最优线路寻找所述用 户车辆。
[0042] 优选地， 在本发明所述的能源分配调度系统中， 所述历史加注数据包括一辆或 多辆用户车辆的历史加注频率、历史加注燃料型号、历史加注数量、 常用加注 地点以及最近加注时间；
[0043] 所述预分配条件包括预分配加注时间、预分配加注燃料型号及数量以及预分配 加注地点。 \¥0 2019/095384 卩（：17€\2017/111934
4
[0044] 优选地， 在本发明所述的能源分配调度系统中， 所述加注请求包括加注请求信 息和用户车辆位置信息、加注燃料型号及需要的数量；
[0045] 所述最优配送车辆对应的车辆信息包括最优配送车辆位置信息、加注燃料型号 及数量；
[0046] 所述实时调度指令包括实时调度信息和所述用户车辆位置信息、加注燃料型号 及需要的数量。
发明的有益效果
有益效果
[0047] 通过分析历史加注数据， 预先组织并调度配送车辆到预分配加注地点待命， 然 后接受用户车辆的加注请求， 实时调度最优路径下的最优配送车辆去为用户车 辆加注燃料， 能够避免用户寻找加油站的麻烦、 减少车辆在寻找加油站路上的 能源消耗、 减轻加油站和城市道路拥堵、 减少用户等待加油的时间以及提高加 油效率。
对附图的简要说明
附图说明
[0048] 下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明， 附图中：
[0049] 图 1是本发明一种能源分配调度方法的流程图；
[0050] 图 2是本发明一种能源分配调度系统的系统框图。
发明实施例
本发明的实施方式
[0051] 为了对本发明的技术特征、 目的和效果有更加清楚的理解， 现对照附图详细说 明本发明的具体实施方式。
[0052] 图 1是本发明一个实施例中一种能源分配调度方法的流程图， 如图 1所示， 该能 源分配调度方法包括以下步骤：
[0053] 81： 获取历史加注数据， 分析得出综合的预分配条件；
[0054] 82： 根据预分配条件， 组织并调度配送车辆。
[0055] 优选地， 在本发明能源分配调度方法中， 该方法还包括： \¥0 2019/095384 卩（：17€\2017/111934
5
[0056] 83： 接收与用户车辆对应的加注请求；
[0057] 84： 根据加注请求， 分析判断是否有最优路径的最优配送车辆， 若是则执行步
[0058] 85： 发送实时调度指令至最优配送车辆。
[0059] 优选地， 在本发明能源分配调度方法中， 该方法还包括：
[0060] 86： 最优配送车辆根据实时调度指令自动规划最优线路寻找用户车辆；
[0061] 87： 加注完成， 更新最优配送车辆的车辆信息。
[0062] 优选地， 在本发明能源分配调度方法中， 历史加注数据包括一辆或多辆用户车 辆的历史加注频率、历史加注燃料型号、历史加注数量、 常用加注地点以及最 近加注时间；
[0063] 预分配条件包括预分配加注时间、预分配加注燃料型号及数量以及预分配加注 地点；
[0064] 在步骤 中， 包括：
[0065] 81-1： 根据历史加注频率和最近加注时间， 判断得到预分配加注时间；
[0066] 具体地， 根据历史数据中所有用户车辆的加注时间和加注频率， 判断得到预分 配当日所有用户车辆预计加注最频繁的时间点， 该时间点就是预分配加注时间
[0067] 在一些可行的实施方式中， 若要在下周日预分配配送车辆， 则可根据近一个月 中每个星期的周日所有用户车辆的加注时间和加注频率， 判断分析得到下周曰 所有用户车辆预计加注最频繁的时间点， 该时间点就是预分配加注时间。 此处 近一个月和周日仅是举例， 包含但不限于近一个月和周日， 在此不做限定。 上 述根据近一个月中每个星期的周日在此也是举例， 包含但不限于此种方式， 在 此不做限定。
[0068] 81-2： 根据历史加注燃料型号和历史加注数量， 判断得到预分配加注燃料型号 及数量；
[0069] 具体地， 根据历史数据中所有用户车辆的加注燃料型号和加注数量， 判断得到 预分配当日所有用户车辆的预计加注燃料型号及数量， 该加注燃料型号及数量 就是预分配加注燃料型号及数量； \¥0 2019/095384 卩（：17€\2017/111934
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[0070] 在一些可行的实施方式中， 若要在下周日预分配配送车辆， 则可根据近一个月 中每个星期的周日所有用户车辆的加注燃料型号和加注数量， 判断分析得到下 周曰所有用户车辆的预计加注燃料型号和数量， 该加注燃料型号和数量就是预 分配加注燃料型号及数量。 此处近一个月和周日仅是举例， 包含但不限于近一 个月和周日， 在此不做限定。 上述根据近一个月中每个星期的周日在此也是举 例， 包含但不限于此种方式， 在此不做限定。
[0071] S1-3： 根据常用加注地点， 判断得到预分配加注地点；
[0072] 具体地， 根据历史数据中所有用户车辆的常用加注地点， 判断得到预分配当日 所有用户车辆的预计加注地点， 该预计加注地点就是预分配加注地点；
[0073] 在一些可行的实施方式中， 若要在下周日预分配配送车辆， 则可根据近一个月 中每个星期的周日所有用户车辆的常用加注地点， 判断分析得到下周日所有用 户车辆的预计加注地点， 该预计加注地点就是预分配加注地点。 此处近一个月 和周日仅是举例， 包含但不限于近一个月和周日， 在此不做限定。 上述根据近 一个月中每个星期的周日在此也是举例， 包含但不限于此种方式， 在此不做限 定。
[0074] 优选地， 在本发明能源分配调度方法中， 在步骤 S2中， 包括：
[0075] S2： 发送预分配加注燃料型号及数量、加注时间和加注地点至配送车辆， 组织 并调度配送车辆；
[0076] 具体地， 配送车辆根据接收到的预分配当日的预分配加注燃料型号及数量、加 注时间和加注地点， 装载加注燃料型号及数量， 组织并调度配送车辆在预分配 当日的加注时间点到达加注地点候命；
[0077] 在一些可行的实施方式中， 若有辆配送车辆接收到的预分配加注燃料型号及数 量是 92号 300L和 98号 200L， 加注时间是下周日下午 4点， 加注地点是北环大道， 则装载 92号 300L和 98号 200L， 组织并调度配送车辆在下周日下午 4点时到达北环 大道候命。 此处 92号 300L、 98号 200L、 下周日下午 4点和北环大道仅是举例， 包 含但不限于 92号 300L、 98号 200L、 下周日下午 4点和北环大道， 在此不做限定。
[0078] 优选地， 在本发明能源分配调度方法中， 加注请求包括加注请求信息和用户车 辆位置信息、加注燃料型号及需要的数量； \¥0 2019/095384 卩（：17€\2017/111934
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[0079] 实时调度指令包括实时调度信息和用户车辆位置信息、加注燃料型号及需要的 数量；
[0080] 在步骤 33中， 包括：
[0081] 83： 接收与用户车辆对应的加注请求信息和用户车辆位置信息、加注燃料型号 及需要的数量；
[0082] 进一步还包括：
[0083] 83-1： 接收用户车辆对应的加注请求信息， 判断用户车辆是否已经注册或存在 历史数据记录， 若是则执行步骤33-2, 若否则执行步骤33-3;
[0084] 83-2： 接收用户车辆位置信息和加注燃料需要的数量；
[0085] 83-3： 发送提示信息要求用户输入加注燃料型号及需要的数量；
[0086] 83-4： 接收用户车辆得的位置信息、加注燃料型号及需要的数量。
[0087] 在步骤 34中， 包括：
[0088] 84-1： 根据用户车辆加注燃料型号， 分析判断符合用户车辆加注燃料型号的第 一配送车辆群；
[0089] 具体地， 根据用户车辆发送的加注燃料型号， 在多辆配送车辆中筛选出符合用 户车辆加注燃料型号的多辆配送车辆；
[0090] 在一些可行的实施方式中， 若用户车辆发送的加注燃料型号是 92号， 则在 30辆 配送车辆中筛选出符合 92号的多辆配送车辆， 假如有 20辆。 此处 92号、 30辆和 2 0辆仅是举例， 包含但不限于 92号、 30辆和 20辆， 在此不做限定。
[0091] 84-2： 根据用户车辆加注燃料需要的数量， 在第一配送车辆群上进一步分析判 断符合用户车辆加注燃料需要的数量的第二配送车辆群；
[0092] 具体地， 根据用户车辆加注燃料需要的数量， 从符合用户车辆加注燃料型号的 多辆配送车辆中再筛选出符合加注燃料型号数量的多辆配送车辆；
[0093] 在一些可行的实施方式中， 若用户车辆加注燃料需要的数量是 90升。 则在符合 用户车辆加注燃料型号的 20辆配送车辆中筛选出符合 90升的多辆配送车辆， 假 如有 10辆。 此处 90升和 10辆仅是举例， 包括但不限于 90升和 10辆， 在此不做限 定。
[0094] 84-3： 根据用户车辆位置信息， 在第二配送车辆群上进一步分析判断是否有最 \¥0 2019/095384 卩（：17€\2017/111934
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优路径的最优配送车辆， 若是则执行步骤 S5, 若否则发送提示信息至用户车辆 ， 提示无法提供加注服务；
[0095] 具体地， 根据用户车辆发送过来的用户位置信息， 在符合加注燃料需要的数量 的多辆配送车辆中再筛选出距离用户车辆最近的一辆配送车辆， 该辆配送车辆 就是最优配送车辆。
[0096] 在一些可行的实施方式中， 根据用户车辆发送过来的用户位置信息， 在符合加 注燃料需要的数量的 10辆配送车辆中再筛选出距离用户车辆最近的一辆配送车 辆， 该辆配送车辆就是最优配送车辆。 此处 10辆仅是举例， 包含但不限于 10辆 ， 在此不做限定。
[0097] 在步骤 S5中， 包括：
[0098] S5： 发送实时调度信息和用户车辆位置信息、加注燃料型号及需要的数量至最 优配送车辆。
[0099] 优选地， 在本发明能源分配调度方法中， 最优配送车辆对应的车辆信息包括最 优配送车辆位置信息、加注燃料型号及数量；
[0100] 在步骤 S6中， 包括：
[0101] S6： 最优配送车辆根据用户车辆位置信息自动规划最优线路寻找用户车辆；
[0102] 在一些更优的实施方式中， 用户车辆可以获取最优配送车辆的实时位置信息， 实时了解最优配送车辆的动态。
[0103] 在步骤 S7中， 包括：
[0104] S7： 加注完成， 更新最优配送车辆的位置信息、加注燃料型号及数量。
[0105] 具体地， 最优配送车辆找到用户车辆， 根据接收到的用户车辆加注燃料型号及 需要的数量为用户车辆加注燃料， 结算账单， 并且在加注完成后更新最优配送 车辆的位置信息、加注燃料型号及数量；
[0106] 在一些可行的实施方式中， 最优配送车辆找到用户车辆， 根据接收到的用户车 辆加注燃料型号是 92号， 需要的数量是 90L， 为用户车辆加注 90L的 92号燃料， 结算账单， 并在加注完成后更新最优配送车辆的当前位置信息， 92号的燃料数 量减去 90L。 此处 92号和 90L仅是举例， 包含但不限于 92号和 90L， 在此不做限定 \¥0 2019/095384 卩（：17€\2017/111934
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[0107] 在一些更优的实施方式中， 在加注完成后可判断用户车辆是否已办理月卡， 若 是则在用户车辆月卡中自动扣除加注服务费用， 若否则当场结算账单。 此处月 卡仅是举例， 包含但不限于月卡， 在此不做限定。
[0108] 本发明的技术方案还可用于针对一些固定路程的交通工具， 例如公交车， 此处 公交车仅是举例， 包含但不限于公交车， 在此不做限定。 获取公交车的历史加 注数据， 分析得出预分配加注时间、预分配加注燃料型号及数量以及预分配加 注地点； 组织并调度配送车辆装载预分配加注燃料型号及数量在预分配加注时 间到达预分配加注地点待命； 当公交车行驶到需要加注燃料时， 无需发送加注 请求， 配送车辆会在公交车行驶线路上等待， 为公交车加注燃料， 由于预分配 加注地点是在公交车行驶线路上， 往后只需公交车主动到预分配加注地点加注 燃料即可。 当公交车错过预分配加注地点后， 公交车亦可通过发送加注请求， 调度行驶线路下最优路径的最优配送车辆为公交车加注燃料。
[0109] 图 2是本发明一种能源分配调度系统的系统框图， 如图 2所示：
[0110] 本发明还提供一种能源分配调度系统， 包括用户车辆终端 1、服务系统 2、配送 车辆终端 3以及管理终端 4;
[0111] 管理终端 4, 用于获取服务系统 2的历史加注数据， 分析得出综合的预分配条件 ， 组织并调度配送车辆；
[0112] 用户车辆终端 1， 用于发送加注请求至服务系统 2;
[0113] 服务系统 2, 用于接收与用户车辆对应的加注请求并根据加注请求分析判断最 优路径的最优配送车辆， 发送实时调度指令至最优配送车辆， 还用于更新最优 配送车辆的车辆信息；
[0114] 配送车辆终端 3, 用于接收实时调度指令自动规划最优线路寻找用户车辆。
[0115] 优选地， 在本发明能源分配调度系统中， 历史加注数据包括一辆或多辆用户车 辆的历史加注频率、历史加注燃料型号、历史加注数量、 常用加注地点以及最 近加注时间；
[0116] 预分配条件包括预分配加注时间、预分配加注燃料型号及数量以及预分配加注 地点。
[0117] 优选地， 在本发明能源分配调度系统中， 加注请求包括加注请求信息和用户车 \¥0 2019/095384 卩（：17€\2017/111934
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辆位置信息、加注燃料型号及需要的数量；
[0118] 最优配送车辆对应的车辆信息包括最优配送车辆位置信息、加注燃料型号及数
[0119] 实时调度指令包括实时调度信息和用户车辆位置信息、加注燃料型号及需要的 数量。
[0120] 具体如下：
[0121] 管理终端 4, 用于获取服务系统 2的中一辆或多辆用户车辆的历史加注频率、历 史加注燃料型号、历史加注数量、 常用加注地点以及最近加注时间， 分析得出 预分配加注时间、预分配加注燃料型号及数量以及预分配加注地点。
[0122] 用户车辆终端 1， 用于发送用户车辆对应请求信息和用户车辆位置信息、加注 燃料型号及需要的数量至服务系统 2。
[0123] 服务系统 2, 用于接收与用户车辆对应请求信息和用户车辆位置信息、加注燃 料型号及需要的数量， 并分析判断出最优路径的最优配送车辆， 发送实时调度 信息和用户车辆位置信息、加注燃料型号及需要的数量至最优配送车辆， 还用 于更新最优配送车辆的位置信息、加注燃料型号及数量。
[0124] 配送车辆终端 3, 用于接收实时调度信息和用户车辆位置信息、加注燃料型号 及需要的数量， 并自动规划最优线路寻找用户车辆。
工业实用性
[0125] 本发明一种能源分配调度方法及系统， 通过分析历史加注数据， 预先组织并调 度配送车辆到预分配加注地点待命， 然后接受用户车辆的加注请求， 实时调度 最优路径下的最优配送车辆去为用户车辆加注燃料， 能够避免用户寻找加油站 的麻烦、 减少车辆在寻找加油站路上的能源消耗、 减轻加油站和城市道路拥堵 、 减少用户等待加油的时间以及提高加油效率。
序列表自由内容
[0126] 本发明是通过具体实施例进行说明的， 本领域技术人员应当明白， 在不脱离本 发明范围的情况下， 还可以对本发明进行各种变换和等同替代。 另外， 针对特 定情形或具体情况， 可以对本发明做各种修改， 而不脱离本发明的范围。 因此 ， 本发明不局限于所公开的具体实施例， 而应当包括落入本发明权利要求范围 \¥0 2019/095384 ?€1^2017/111934
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内的全部实施方式。

Claims

\¥0 2019/095384 卩（：17€\2017/111934
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权利要求书
[权利要求 1] 一种能源分配调度方法， 其特征在于， 所述方法包括以下步骤：
81： 获取历史加注数据， 分析得出综合的预分配条件；
82： 根据所述预分配条件， 组织并调度配送车辆。
[权利要求 2] 根据权利要求1所述的能源分配调度方法， 其特征在于， 该方法还包 括：
83： 接收与用户车辆对应的加注请求；
84： 根据所述加注请求， 分析判断是否有最优路径的最优配送车辆， 若是则执行步骤35;
85： 发送实时调度指令至所述最优配送车辆。
[权利要求 3] 根据权利要求2所述的能源分配调度方法， 其特征在于， 该方法还包 括：
86： 所述最优配送车辆根据实时调度指令自动规划最优线路寻找所述 用户车辆；
87： 加注完成， 更新所述最优配送车辆的车辆信息。
[权利要求 4] 根据权利要求3所述的能源分配调度方法， 其特征在于， 所述历史加 注数据包括一辆或多辆用户车辆的历史加注频率、 历史加注燃料型号 、 历史加注数量、 常用加注地点以及最近加注时间；
所述预分配条件包括预分配加注时间、 预分配加注燃料型号及数量以 及预分配加注地点；
在所述步骤 中， 包括：
81-1： 根据所述历史加注频率和最近加注时间， 判断得到所述预分配 加注时间；
81-2： 根据所述历史加注燃料型号和历史加注数量， 判断得到所述预 分配加注燃料型号及数量；
81-3： 根据所述常用加注地点， 判断得到所述预分配加注地点。
[权利要求 5] 根据权利要求 4所述的能源分配调度方法， 其特征在于，
在所述步骤 32中， 包括： \¥0 2019/095384 卩（：17€\2017/111934
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82： 发送所述预分配加注燃料型号及数量、 加注时间和加注地点至所 述配送车辆， 组织并调度所述配送车辆。
[权利要求 6] 根据权利要求5所述的能源分配调度方法， 其特征在于， 所述加注请 求包括加注请求信息和用户车辆位置信息、 加注燃料型号及需要的数 量；
所述实时调度指令包括实时调度信息和所述用户车辆位置信息、 加注 燃料型号及需要的数量；
在所述步骤33中， 包括：
83： 接收与用户车辆对应的所述加注请求信息和所述用户车辆位置信 息、加注燃料型号及需要的数量；
在所述步骤 34中， 包括：
84-1： 根据所述用户车辆加注燃料型号， 分析判断符合所述用户车辆 加注燃料型号的第一配送车辆群；
84-2： 根据所述用户车辆加注燃料需要的数量， 在所述第一配送车辆 群上进一步分析判断符合所述用户车辆加注燃料需要的数量的第二配 送车辆群；
84-3： 根据所述用户车辆位置信息， 在所述第二配送车辆群上进一步 分析判断是否有最优路径的所述最优配送车辆， 若是则执行步骤35, 若否则发送提示信息至所述用户车辆， 提示无法提供加注服务； 在所述步骤35中， 包括：
85： 发送实时调度信息和所述用户车辆位置信息、 加注燃料型号及需 要的数量至所述最优配送车辆。
[权利要求7] 权利要求6所述的能源分配调度方法， 其特征在于， 所述最优配送车 辆对应的车辆信息包括最优配送车辆位置信息、 加注燃料型号及数量 在所述步骤36中， 包括：
86： 所述最优配送车辆根据所述用户车辆位置信息自动规划最优线路 寻找所述用户车辆； \¥0 2019/095384 卩（：17€\2017/111934
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在所述步骤37中， 包括：
' 加注完成， 更新所述最优配送车辆的位置信息、 加注燃料型号及 数量。
[权利要求 8] 一种能源分配调度系统， 其特征在于， 包括用户车辆终端、 服务系统 、 配送车辆终端以及管理终端；
所述管理终端， 用于获取所述服务系统的历史加注数据， 分析得出综 合的预分配条件， 组织并调度配送车辆；
所述用户车辆终端， 用于发送加注请求至所述服务系统；
所述服务系统， 用于接收与用户车辆对应的加注请求并根据所述加注 请求分析判断最优路径的最优配送车辆， 发送实时调度指令至所述最 优配送车辆， 还用于更新所述最优配送车辆的车辆信息；
所述配送车辆终端， 用于接收所述实时调度指令自动规划最优线路寻 找所述用户车辆。
[权利要求9] 根据权利要求8所述的能源分配调度系统， 其特征在于， 所述历史加 注数据包括一辆或多辆用户车辆的历史加注频率、 历史加注燃料型号 、 历史加注数量、 常用加注地点以及最近加注时间；
所述预分配条件包括预分配加注时间、 预分配加注燃料型号及数量以 及预分配加注地点。
[权利要求 10] 根据权利要求9所述的能源分配调度系统， 其特征在于， 所述加注请 求包括加注请求信息和用户车辆位置信息、 加注燃料型号及需要的数 量；
所述最优配送车辆对应的车辆信息包括最优配送车辆位置信息、 加注 燃料型号及数量；
所述实时调度指令包括实时调度信息和所述用户车辆位置信息、 加注 燃料型号及需要的数量。
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