公共充电等待时间估计和预测的制作方法

本公开的各方面总体上涉及基于使用基于物理学的模型和数据驱动技术的混合方法的公共充电等待时间估计和预测。

背景技术：

1、电动车辆供电装备(evse)是指用于将电能从电网递送到电动车辆(ev)以对其电池进行再充电的基础设施和装置。evse包括提供电力流并确保安全且有效充电的部件，诸如连接器、电缆、通信协议和机制。使用evse的等待时间可根据诸如充电器类型、充电速度和站可用性等因素而显著变化。

技术实现思路

1、在一个或多个说明性示例中，一种用于预测电动车辆(ev)在充电站处的等待时间的方法包括：在服务器处接收来自ev的充电器请求，所述充电器请求至少包括目的地和荷电状态(soc)值；基于以下各者中的至少一者来确定ev到所述充电站的到达速率：所述充电站周围的地理围栏区域中的车辆密度或附近ev的soc值；基于历史充电事件数据来确定所述充电站的服务速率；基于所述到达速率和所述服务速率将经训练的预测模型应用于所述请求，以估计所述ev在所述充电站处的预测等待时间；以及将所述预测等待时间传输到与所述ev相关联的用户接口。

2、在一个或多个说明性示例中，经训练的预测模型是基于使用以下各者确定的历史等待时间：使用行程距离和里程表变化阈值的1级短途行程标识；以及使用将行程挡位模式分割为子行程并基于持续时间和里程表变化评估最终子行程的2级短途行程标识。

3、在一个或多个说明性示例中，所述方法还包括：通过以下各者生成用于所述预测模型的训练数据：在所述服务器处接收包括与多个ev的充电会话相关联的插电时间戳的充电事件数据；从车辆历史数据库中检索与所述多个ev相关联的多个行程；对于每个ev：从所述多个行程中标识在所述插电时间戳之前结束的最终行程；基于以下各者中的一者或多者来确定所述最终行程是否是在前行程之后的1级短途行程：所述最终行程的行程距离小于阈值，以及所述最终行程的里程表变化小于或等于预定义阈值；响应于所述最终行程不满足1级短途行程标准，进一步包括分析所述最终行程的挡位模式以确定所述挡位模式是否包括满足作为2级短途行程的标准的最后子行程，所述最后子行程可用作所述最终行程，并且先前子行程或行程可用作所述在前行程；以及响应于所述最终行程是1级短途行程或2级短途行程，将历史等待时间确定为所述最终行程的结束时间与所述在前行程的结束时间之间的差值；其中所述历史等待时间被聚合并用于训练所述预测模型。

4、在一个或多个说明性示例中，所述方法还包括：响应于所述行程距离低于调整距离阈值并且所述最终行程的所述结束时间与所述在前行程的所述结束时间之间的所述差值小于调整时间阈值，将所述最终行程从作为所述1级短途行程中排除作为调整情况。

5、在一个或多个说明性示例中，确定所述2级短途行程包括：基于所述挡位模式将所述最终行程分割为多个子行程；标识在所述插电时间戳之前的最后子行程；以及基于所述子行程的持续时间小于2级持续时间阈值并且所述子行程的里程表变化小于或等于2级预定义阈值来确定所述最后子行程是否是2级短途行程。

6、在一个或多个说明性示例中，当所述挡位模式与交替的驻车挡位置和行驶挡位置的模式相匹配时，执行所述分割。

7、在一个或多个说明性示例中，所述方法还包括通过分析充电器占用状态来验证充电器在所述插电时间戳的时间是否可用。

8、在一个或多个说明性示例中，响应于确定至少一个充电器在所述插电时间戳处可用，将所述等待时间记录为零。

9、在一个或多个说明性示例中，经训练的预测模型包括排队模型，其中所述排队模型是m/m/m模型、m/d/m模型或m/g/m模型中的一者。

10、在一个或多个说明性示例中，确定所述到达速率包括：基于soc阈值向所述地理围栏区域内的每个ev分配充电概率；以及使用所述充电站的受欢迎度分数对所述到达速率进行加权。

11、在一个或多个说明性示例中，一种用于预测电动车辆(ev)在充电站处的等待时间的服务器包括：存储器，所述存储器存储充电器服务的指令；以及一个或多个计算装置，所述一个或多个计算装置被配置为执行所述指令以执行操作，所述操作包括：接收来自ev的充电器请求，所述充电器请求至少包括目的地和荷电状态(soc)值；基于以下各者中的至少一者来确定ev到所述充电站的到达速率：所述充电站周围的地理围栏区域中的车辆密度或附近ev的soc值；基于历史充电事件数据来确定所述充电站的服务速率；基于所述到达速率和所述服务速率将经训练的预测模型应用于所述请求，以估计所述ev在所述充电站处的预测等待时间；以及将所述预测等待时间传输到与所述ev相关联的用户接口。

12、在一个或多个说明性示例中，经训练的预测模型是基于使用以下各者确定的历史等待时间：使用行程距离和里程表变化阈值的1级短途行程标识；以及使用将行程挡位模式分割为子行程并基于持续时间和里程表变化评估最终子行程的2级短途行程标识。

13、在一个或多个说明性示例中，所述一个或多个计算装置还被配置为执行所述指令以执行操作以生成用于所述预测模型的训练数据，所述操作包括：在所述服务器处接收包括与多个ev的充电会话相关联的插电时间戳的充电事件数据；从车辆历史数据库中检索与所述多个ev相关联的多个行程；对于每个ev：从所述多个行程中标识在所述插电时间戳之前结束的最终行程；基于以下各者中的一者或多者来确定所述最终行程是否是在前行程之后的1级短途行程：所述最终行程的行程距离小于阈值，以及所述最终行程的里程表变化小于或等于预定义阈值；响应于所述最终行程不满足1级短途行程标准，进一步包括分析所述最终行程的挡位模式以确定所述挡位模式是否包括满足作为2级短途行程的标准的最后子行程，所述最后子行程可用作所述最终行程，并且先前子行程或行程可用作所述在前行程；以及响应于所述最终行程是1级短途行程或2级短途行程，将历史等待时间确定为所述最终行程的结束时间与所述在前行程的结束时间之间的差值；其中所述历史等待时间被聚合并用于训练所述预测模型。

14、在一个或多个说明性示例中，所述一个或多个计算装置还被配置为执行所述指令以执行操作，所述操作包括：响应于所述行程距离低于调整距离阈值并且所述最终行程的所述结束时间与所述在前行程的所述结束时间之间的所述差值小于调整时间阈值，将所述最终行程从作为所述1级短途行程中排除作为调整情况。

15、在一个或多个说明性示例中，确定所述2级短途行程包括：基于所述挡位模式将所述最终行程分割为多个子行程；标识在所述插电时间戳之前的最后子行程；以及基于所述子行程的持续时间小于2级持续时间阈值并且所述子行程的里程表变化小于或等于2级预定义阈值来确定所述最后子行程是否是2级短途行程。

16、在一个或多个说明性示例中，当所述挡位模式与交替的驻车挡位置和行驶挡位置的模式相匹配时，执行所述分割。

17、在一个或多个说明性示例中，所述一个或多个计算装置还被配置为执行所述指令以执行操作，所述操作包括通过分析充电器占用状态来验证充电器在所述插电时间戳的时间是否可用。

18、在一个或多个说明性示例中，响应于确定至少一个充电器在所述插电时间戳处可用，将所述等待时间记录为零。

19、在一个或多个说明性示例中，经训练的预测模型包括排队模型，其中所述排队模型是m/m/m模型、m/d/m模型或m/g/m模型中的一者。

20、在一个或多个说明性示例中，确定所述到达速率包括：基于soc阈值向所述地理围栏区域内的每个ev分配充电概率；以及使用所述充电站的受欢迎度分数对所述到达速率进行加权。

21、在一个或多个说明性示例中，一种非暂时性计算机可读介质，其包括用于预测电动车辆(ev)在充电站处的等待时间的充电器服务的指令，所述指令在由充电器服务器的一个或多个计算装置执行时致使所述充电器服务器执行操作，所述操作包括：在所述服务器处接收包括与多个ev的充电会话相关联的插电时间戳的充电事件数据；从车辆历史数据库中检索与所述多个ev相关联的多个行程；对于每个ev，确定历史等待时间包括：从所述多个行程中标识在所述插电时间戳之前结束的最终行程；基于以下各者中的一者或多者来确定所述最终行程是否是在前行程之后的1级短途行程：所述最终行程的行程距离小于阈值，以及所述最终行程的里程表变化小于或等于预定义阈值；响应于所述最终行程不满足1级短途行程标准，进一步包括分析所述最终行程的挡位模式以确定所述挡位模式是否包括满足作为2级短途行程的标准的最后子行程，所述最后子行程可用作所述最终行程，并且先前子行程或行程可用作所述在前行程；以及响应于所述最终行程是1级短途行程或2级短途行程，将历史等待时间确定为所述最终行程的结束时间与所述在前行程的结束时间之间的差值；接收来自ev的充电器请求，所述充电器请求至少包括目的地和荷电状态(soc)值；基于以下各者中的至少一者来确定ev到所述充电站的到达速率：所述充电站周围的地理围栏区域中的车辆密度或附近ev的soc值；基于历史充电事件数据来确定所述充电站的服务速率；基于所述到达速率和所述服务速率将使用所述历史等待时间训练的模型应用于所述请求，以估计所述ev在所述充电站处的预测等待时间；以及将所述预测等待时间传输到与所述ev相关联的用户接口。