本发明涉及换电站技术领域，尤其涉及一种换电站服务能力预估方法和装置。
背景技术：
电动汽车可以通过存储在电池中的电能驱动行驶，减少了车辆对化石能源的依赖，是解决国家能源安全问题的一个重要手段。动力电池是电动汽车的核心，动力电池续航能力是用户和企业的关注重点。因此，如何快速便捷为动力电池补充电能成电动汽车使用和推广的重要因素，而目前的电池充电技术无法实现像加油一样，几分钟内完成充电，因此，通过换电站更换电池成为目前高效便捷的电动汽车电能补充的方法。
随着电动汽车的飞速发展，针对电动汽车的用户加电体验越来越引起关注，换电站虽然能够直接为电动车提供动力电池快速更换服务，是一种比较理想的加电服务设施，但是每个换电站的电力容量都是特定的，不可能提供无穷无尽的电功率。如果不对换电站的服务能力进行预估，很可能出现用户到达换电站后无法实现换电，用户体验差，因此，需要提供一种预估换电站服务能力的技术来解决此技术问题。
技术实现要素：
本发明所要解决的技术问题在于，提供一种换电站服务能力预估方法和装置，通过对换电站的服务能力进行预估，从而让用户合理选择能够及时进行换电的换电站，节约换电时间，提高换电效率，从而提升了用户体验。
为了解决上述技术问题，根据本发明一方面，提供了一种换电站服务能力预估方法，包括:
获取预约换电车辆电池的充电起始参数；
根据所述充电起始参数获取对应的充电电流特征曲线，获取所述曲线拐点参数；
根据所述充电起始参数和所述拐点参数计算预约换电车辆电池充电完成时间，从而预估换电站服务能力。
进一步的，所述充电起始参数包括充电机的最大充电功率、预约换电车辆电池充电起始状态对应的起始soc和当前soh。
进一步的，所述根据所述充电起始参数获取对应的充电电流特征曲线包括以下步骤：
根据所述当前soh获取对应的充电电流特征曲线。
进一步的，所述方法还包括：获取电池在每个soh状态下，整个充电过程中的soc值以及对应的充电电流值和充电电压值，通过曲线拟合算法得到电流特征曲线，并记录每个soc值对应的充电电压值；
其中，所述充电电流特征曲线为电池充电电流随soc变化的曲线，电池的每个soh状态下对应一条电流特征曲线。
进一步的，所述拐点参数包括拐点对应的soc、拐点对应的充电电流、以及拐点对应的充电功率，其中，所述拐点对应的充电功率根据拐点soc对应的充电电流以及拐点soc对应的充电电压相乘所得。
进一步的，所述根据所述充电起始参数和所述拐点参数计算预约换电车辆电池充电完成时间，从而预估换电站服务能力包括以下步骤：
根据所述充电起始参数和所述拐点参数计算每个预约换电车辆电池充电完成时间；
根据每个预约换电车辆电池充电完成时间、换电时间计算所有预约换电车辆的换电总时间；
将所述换电总时间与预设时间进行比较，若所述换电总时间大于所述预设时间，则换电站服务能力无法满足当前预约车辆的换电需求，否则，换电站服务能力满足当前预约车辆的换电需求。
进一步的，根据所述充电起始参数和所述拐点参数计算每个预约换电车辆电池充电完成时间包括以下步骤：
设所述电流特征曲线包括m个拐点，其中m为大于等于2的整数，每个拐点处对应的soc分别为soc1、soc2…socm-1、socm,对应的充电电流值分别为ireq1、ireq2…ireqm-1、ireqm,对应的充电功率分别为p1、p2…pm-1、pm，充电机的最大充电功率为p；
所述m个拐点将所述电流特征曲线划分为m+1段,分别为第1段，第二段…第m段，第m+1段；
不同soc对应的电池本身能接受的最大功率不同，且随所述soc的增大逐渐减小，当p大于电池本身能接受的最大功率的最大值时，整个充电过程按电池的电流特征曲线进行；当p小于电池本身能接受的最大功率的最大值时，则先确定电流特征曲线上p对应的soc点，设为socm，在小于socm时，按p对电池进行充电；大于socm后，按所述电流曲线进行充电；设开始按照所述电流特征曲线进行充电的soc位于第n段，其中n为整数，且1≤n≤m+1，根据p和拐点功率，判断出n，分段计算电池充电完成时间具体为：
(1)若p≥p1，则n＝1，具体根据以下公式预估电池充电完成时间：
(2)若pa≤p＜pa-1，其中，a＝2,3,4…m,则n＝a，具体根据以下公式预估电池充电完成时间：
(3)若p＜pm，则n＝m+1，具体根据以下公式预估电池充电完成时间：
(1)-(3)中，soc0为充电起始时刻对应的soc值，socf为充电截止时刻对应的soc值，ireqf为充电截止时刻对应的ireq值，δt1为第1段所需充电时间，δt2为第2段所需充电时间，δtn为第n段所需充电时间，δtn+1第n+1段所需充电时间…δtm为第m段所需充电时间，δtm+1为第m+1段所需充电时间，δt为电池充电完成时间，ireqm为充电机的最大输出电流，socm为ireqm在所述电流特征曲线上对应的soc值，cr为电池的当前额定容量。
根据本发明另一方面，提供了一种换电站服务能力预估装置，包括:
第一参数获取模块，用于获取预约换电车辆电池的充电起始参数；
第二参数获取模块，用于根据所述充电起始参数获取对应的充电电流特征曲线，获取所述曲线拐点参数；
服务能力预估模块，用于根据所述充电起始参数和所述拐点参数计算预约换电车辆电池充电完成时间，从而预估换电站服务能力。
进一步的，所述充电起始参数包括充电机的最大充电功率、预约换电车辆电池充电起始状态对应的起始soc和当前soh。
进一步的，第二参数获取模块包括曲线获取单元，用于根据所述当前soh获取对应的充电电流特征曲线。
进一步的，所述方法还包括：获取电池在每个soh状态下，整个充电过程中的soc值以及对应的充电电流值和充电电压值，通过曲线拟合算法得到电流特征曲线，并记录每个soc值对应的充电电压值；
其中，所述充电电流特征曲线为电池充电电流随soc变化的曲线，电池的每个soh状态下对应一条电流特征曲线。
进一步的，所述拐点参数包括拐点对应的soc、拐点对应的充电电流、以及拐点对应的充电功率，其中，所述拐点对应的充电功率根据拐点soc对应的充电电流以及拐点soc对应的充电电压相乘所得。
进一步的，所述服务能力预估模块包括：
第一时间计算单元，用于根据所述充电起始参数和所述拐点参数计算每个预约换电车辆电池充电完成时间；
第二时间计算单元，用于根据每个预约换电车辆电池充电完成时间、换电时间计算所有预约换电车辆的换电总时间；
服务能力预估单元，用于将所述换电总时间与预设时间进行比较，若所述换电总时间大于所述预设时间，则换电站服务能力无法满足当前预约车辆的换电需求，否则，换电站服务能力满足当前预约车辆的换电需求。
进一步的，所述第一时间计算单元还用于执行以下步骤：
设所述电流特征曲线包括m个拐点，其中m为大于等于2的整数，每个拐点处对应的soc分别为soc1、soc2…socm-1、socm,对应的充电电流值分别为ireq1、ireq2…ireqm-1、ireqm,对应的充电功率分别为p1、p2…pm-1、pm，充电机的最大充电功率为p；
所述m个拐点将所述电流特征曲线划分为m+1段,分别为第1段，第二段…第m段，第m+1段；
不同soc对应的电池本身能接受的最大功率不同，且随所述soc的增大逐渐减小，当p大于电池本身能接受的最大功率的最大值时，整个充电过程按电池的电流特征曲线进行；当p小于电池本身能接受的最大功率的最大值时，则先确定电流特征曲线上p对应的soc点，设为socm，在小于socm时，按p对电池进行充电；大于socm后，按所述电流曲线进行充电；设开始按照所述电流特征曲线进行充电的soc位于第n段，其中n为整数，且1≤n≤m+1，根据p和拐点功率，判断出n，分段计算电池充电完成时间具体为：
(1)若p≥p1，则n＝1，具体根据以下公式预估电池充电完成时间：
(2)若pa≤p＜pa-1，其中，a＝2,3,4…m,则n＝a，具体根据以下公式预估电池充电完成时间：
(3)若p＜pm，则n＝m+1，具体根据以下公式预估电池充电完成时间：
(1)-(3)中，soc0为充电起始时刻对应的soc值，socf为充电截止时刻对应的soc值，ireqf为充电截止时刻对应的ireq值，δt1为第1段所需充电时间，δt2为第2段所需充电时间，δtn为第n段所需充电时间，δtn+1第n+1段所需充电时间…δtm为第m段所需充电时间，δtm+1为第m+1段所需充电时间，δt为电池充电完成时间，ireqm为充电机的最大输出电流，socm为ireqm在所述电流特征曲线上对应的soc值，cr为电池的当前额定容量。
根据本发明又一方面，还提供一种控制器，其包括存储器与处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述程序在被所述处理器执行时能够实现所述方法的步骤。
根据本发明又一方面，还提供一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述指令在由一计算机或处理器执行时实现所述方法的步骤。
本发明与现有技术相比具有明显的优点和有益效果。借由上述技术方案，本发明一种换电站服务能力预估方法和装置可达到相当的技术进步性及实用性，并具有产业上的广泛利用价值，其至少具有下列优点：
本发明实现了对动力电池充电完成时间的预估，根据电池不同soh下的(ireq，soc)关系，并拟合出电流特征曲线，在电流特征曲线的基础上，进行动力电池充电完成时间的预估，具有高的可靠性和精度；在此基础上，预估换电站的换电服务能力，可为运营安排提供依据，提升了订单分配的有效性和及时性，从而让用户合理选择能够及时进行换电的换电站，节约用户时间，提高换电效率，从而提升了用户体验。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举较佳实施例，并配合附图,详细说明如下。
附图说明
图1为本发明一实施例提供换电站服务能力预估方法示意图；
图2为本发明一实施例提供的电流特征曲线示意图；
图3为本发明一实施例提供的换电站服务能力预估装置示意图。
具体实施方式
为更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效,以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种换电站服务能力预估方法和装置的具体实施方式及其功效，详细说明如后。
如图1所示，本发明提供了一种换电站服务能力预估方法，包括:
步骤s1、获取预约换电车辆电池的充电起始参数；
充电起始参数包括充电机的最大充电功率、预约换电车辆电池充电起始状态对应的起始soc和当前soh，在一次充电过程中soh保持不变。具体地，可通过电池管理系统(bms：batterymanagementsystem：)获取预约换电车辆电池充电起始状态对应的起始soc(stateofcharge，荷电状态，也叫剩余电量，代表的是电池使用一段时间或长期搁置不用后的剩余容量与其完全充电状态的容量的比值，常用百分数表示)、当前soh(sectionofhealth蓄电池容量状态、健康度、性能状态，即蓄电池满充容量相对额定容量的百分比，新出厂电池为100％，完全报废为0％)。
需要说明的是，如果车辆距离换电站超过预设的距离，可获取当前电池的soc、soh、以及车辆当前位置与换电站的距离，进行修正计算，从而可获得上述充电起始参数。
步骤s2、根据所述充电起始参数获取对应的充电电流特征曲线，获取所述曲线拐点参数；
具体地，根据所述当前soh获取对应的充电电流特征曲线。
所述电流特征曲线可通过以下步骤生成：获取电池在每个soh状态下，整个充电过程中的soc值以及对应的充电电流值和充电电压值，通过曲线拟合算法得到电流特征曲线，并记录每个soc值对应的充电电压值，其中，充电电流特征曲线为电池充电电流随soc变化的曲线，电池的每个soh状态下对应一条电流特征曲线。所述电流特曲线与充电站所采用的充电策略也相关，所述方法在实施过程中，换电站采用相同的充电策略，以避免充电充电策略对计算过程造成的影响，从而提高计算的效率和精确度。
需要说明的是，电流特征曲线的生成过程具有一定程度的自学习能力，第一次进行充电预估前会初始化一组默认的参数，之后随着充电服务的进行，会自动记录不同soh下的电流特征曲线(ireq，soc)及对应的充电电压、功率等数据，并不断用于自身参数的更新升级，即相当于拥有自学习的功能。
所述拐点参数包括拐点对应的soc、拐点对应的充电电流、以及拐点对应的充电功率，其中，所述拐点对应的充电功率根据拐点soc对应的充电电流以及拐点soc对应的充电电压相乘所得。
步骤s3、根据所述充电起始参数和所述拐点参数计算预约换电车辆电池充电完成时间，从而预估换电站服务能力。
具体地，步骤s3包括以下子步骤：
步骤s301、根据所述充电起始参数和所述拐点参数计算每个预约换电车辆电池充电完成时间；
设所述电流特征曲线包括m个拐点，其中m为大于等于2的整数，每个拐点处对应的soc分别为soc1、soc2…socm-1、socm,对应的充电电流值分别为ireq1、ireq2…ireqm-1、ireqm,对应的充电功率分别为p1、p2…pm-1、pm，充电机的最大充电功率为p；
所述m个拐点将所述电流特征曲线划分为m+1段,分别为第1段，第二段…第m段，第m+1段；
电池充电主要受两个方面的因素制约：
(1)充电机的最大充电功率p；
(2)电池本身能接受的最大功率，不同soc对应的电池本身能接受的最大功率不同，且随所述soc的增大逐渐减小。
本发明在预估电池充电完成时间时，结合这两个方面综合考虑，当充电机所能输出的最大功率p大于电池本身能接受的最大功率的最大值时，整个充电过程按电池的电流特征曲线进行；若是充电机的最大充电功率p低于电池能接受的最大充电功率的最大值，则需要找出电流特征曲线上充电机的最大充电功率p对应的soc点，设为socm，在小于socm时，按充电机的最大充电功率对电池进行充电；大于socm后，按电池的电流曲线进行充电。设开始按照所述电流特征曲线进行充电的soc位于第n段，其中n为整数，且1≤n≤m+1，根据所述充电机的最大充电功率p和拐点功率，判断出n，分段计算电池充电完成时间具体为：
(1)若p≥p1，则n＝1，具体根据以下公式预估电池充电完成时间：
(2)若pa≤p＜pa-1，其中，a＝2,3,4…m,则n＝a，具体根据以下公式预估电池充电完成时间：
(3)若p＜pm，则n＝m+1，具体根据以下公式预估电池充电完成时间：
(1)-(3)中，soc0为充电起始时刻对应的soc值，socf为充电截止时刻对应的soc值，socf可由充电站预先设定，也可根据用户的具体需求进行调整，ireqf为充电截止时刻对应的ireq值，δt1为第1段所需充电时间，δt2为第2段所需充电时间，δtn为第n段所需充电时间，δtn+1第n+1段所需充电时间…δtm为第m段所需充电时间，δtm+1为第m+1段所需充电时间，δt为电池充电完成时间，ireqm为充电机的最大输出电流，socm为ireqm在所述电流特征曲线上对应的soc值，cr为电池的当前额定容量。
步骤s302、根据每个预约换电车辆电池充电完成时间δtn、换电时间δt换计算所有预约换电车辆的换电总时间δt总
其中，n为总的预约换电车辆的个数，n＝1,2,3…n；δt换为每辆车的换电时间，为已知量。
步骤s303、将所述换电总时间与预设时间进行比较，若所述换电总时间大于所述预设时间，则换电站服务能力无法满足当前预约车辆的换电需求，否则，换电站服务能力满足当前预约车辆的换电需求。
需要说明的是，电池在充电过程中，环境温度也会影响到电池的充电完成时间，为了避免环境温度的变化对充电完成时间计算造成影响，可采用水冷作为站内电池的充电冷却，使电池内部电芯的温度稳定在预设温度范围内，例如，预设温度范围可以为25度-40度，具体的温度范围设置，以及位置温度在预设范围内所采用的方法，可根据换电站具体情况进行设定。
以下结合一具体实例进行详细说明如何计算每块电池的充电完成时间：
如图2所示，换电站内动力电池电流特征曲线上有3个拐点，对应t1、t2、t3时刻，所对应的soc分别是66.5％，67.5％，80％，所对应的充电电流分别是ireq1、ireq2、ireq3；充电电压则分别为v1、v2、v3；对应充电功率分别为p1、p2、p3，需要说明的是，由于电池的充电电压随soc缓慢上升，而电流下降的速度快于电压上升的速度，由此可知，在t1时刻，会达到最大的充电功率p1。
设充电起始时间为t0，对应的起始soc为soc0，充电截止目标soc为socf，充电机的最大充电功率为p，则分段计算如下
(a)当p≥p1时，则开始按照所述电流特征曲线进行充电的soc位于第n段位于第1段，通过以下公式预估电池充电完成时间：
(b)当p2≤p＜p1时，则开始按照所述电流特征曲线进行充电的soc位于第n段，第2段，则获取充电机的最大输出电流ireqm，并从图2所示的电流特征曲线上找到ireqm所对应的soc值socm，通过以下公式预估电池充电完成时间：
(c)当p3≤p＜p2时，则开始按照所述电流特征曲线进行充电的soc位于第n段，第3段，同(b)获取ireqm和socm，通过以下公式预估电池充电完成时间：
(d)当p＜p2时，则开始按照所述电流特征曲线进行充电的soc位于第n段，，同(b)获取ireqm和socm，通过以下公式预估电池充电完成时间：
通过上述计算可算出单块电池的充电完成时间，同理，计算出所有预约换电车辆的电池的充电完成时间，带入步骤s302算出换电总时间，进而预估换电站的服务输出能力。
本发明所述方法可为云端调度系统分配预约订单提供参考，通过与云端调度系统进行通信，获取换电站预约充换电车辆的个数，即订单个数，若所述换电总时间大于所述预设时间，则换电站服务能力无法满足当前预约车辆的换电需求，即无法接收与云端调度系统所分配的订单，云端调度系统订单分配不合理，反馈给云端调度系统，云端调度系统将重新进行订单分配，对应的，用户也将预约到可实现换电的换电站，而避免云端调度系统将过多的换电订单分配到某一单一换电站的情形，造成该换电站无法满足全部的订单需求，出现用户将车辆驶入换电站，却因换电站换电服务能力无法满足当前需求，造成用户无法进行换电的情况。所述方法可使云端调度系统将用户预约订单合理地分配到各换电站进行换电服务，节约了换电时间，提高了用户换电的效率，从而提升了用户体验。
如图3所示，本发明提供了一种换电站服务能力预估装置，包括第一参数获取模块1、第二参数获取模块2和服务能力预估模块3。
第一参数获取模块1用于获取预约换电车辆电池的充电起始参数；充电起始参数包括充电机的最大充电功率、预约换电车辆电池充电起始状态对应的起始soc和当前soh。
需要说明的是，如果车辆距离换电站超过预设的距离，可获取当前电池的soc、soh，以及车辆当前位置与换电站的距离，进行修正计算，从而可获得上述充电起始参数。
第二参数获取模块2用于根据所述充电起始参数获取对应的充电电流特征曲线，获取所述曲线拐点参数；第二参数获取模块2包括曲线获取单元，用于根据所述当前soh获取对应的充电电流特征曲线。
所述装置还包括特征曲线生成模块，用于获取电池在每个soh状态下，整个充电过程中的soc值以及对应的充电电流值和充电电压值，通过曲线拟合算法得到电流特征曲线，并记录每个soc值对应的充电电压值；其中，所述充电电流特征曲线为电池充电电流随soc变化的曲线，电池的每个soh状态下对应一条电流特征曲线。所述电流特曲线与充电站所采用的充电策略也相关，所述方法在实施过程中，换电站采用相同的充电策略，以避免充电充电策略对计算过程造成的影响，从而提高计算的效率和精确度。
曲线生成模块具有一定程度的自学习能力，第一次进行充电预估前会初始化一组默认的参数，之后随着充电服务的进行，模块会自动记录不同soh下的(ireq，soc)及对应的充电电压、功率等数据，并不断用于模块自身参数的更新升级，即相当于拥有自学习的功能；
所述拐点参数包括拐点对应的soc、拐点对应的充电电流、以及拐点对应的充电功率，其中，所述拐点对应的充电功率根据拐点soc对应的充电电流以及拐点soc对应的充电电压相乘所得。
服务能力预估模块4用于根据所述充电起始参数和所述拐点参数计算预约换电车辆电池充电完成时间，从而预估换电站服务能力。所述服务能力预估模块4包括：第一时间计算单元，用于根据所述充电起始参数和所述拐点参数计算每个预约换电车辆电池充电完成时间；第二时间计算单元，用于根据每个预约换电车辆电池充电完成时间、换电时间计算所有预约换电车辆的换电总时间；服务能力预估单元，用于将所述换电总时间与预设时间进行比较，若所述换电总时间大于所述预设时间，则换电站服务能力无法满足当前预约车辆的换电需求，否则，换电站服务能力满足当前预约车辆的换电需求。
所述第一时间计算单元具体用于执行以下步骤：
设所述电流特征曲线包括m个拐点，其中m为大于等于2的整数，每个拐点处对应的soc分别为soc1、soc2…socm-1、socm,对应的充电电流值分别为ireq1、ireq2…ireqm-1、ireqm,对应的充电功率分别为p1、p2…pm-1、pm，充电机的最大充电功率为p；
所述m个拐点将所述电流特征曲线划分为m+1段,分别为第1段，第二段…第m段，第m+1段。
电池充电主要受两个方面的因素制约：
(1)充电机的最大充电功率p；
(2)电池本身能接受的最大功率，不同soc对应的电池本身能接受的最大功率不同，且随所述soc的增大逐渐减小。
本发明在预估电池充电完成时间时，结合这两个方面综合考虑，当充电机所能输出的最大功率p大于电池本身能接受的最大功率的最大值时，整个充电过程按电池的电流特征曲线进行；若是充电机的最大充电功率p低于电池能接受的最大充电功率的最大值，则需要找出电流特征曲线上充电机的最大充电功率p对应的soc点，设为socm，在小于socm时，按充电机的最大充电功率对电池进行充电；大于socm后，按电池的电流曲线进行充电。设开始按照所述电流特征曲线进行充电的soc位于第n段，其中n为整数，且1≤n≤m+1，根据所述充电机的最大充电功率p和拐点功率，判断出n，分段计算电池充电完成时间具体为：
(1)若p≥p1，则n＝1，具体根据以下公式预估电池充电完成时间：
(2)若pa≤p＜pa-1，其中，a＝2,3,4…m,则n＝a，具体根据以下公式预估电池充电完成时间：
(3)若p＜pm，，则n＝m+1，具体根据以下公式预估电池充电完成时间：
(1)-(3)中，soc0为充电起始时刻对应的soc值，socf为充电截止时刻对应的soc值，socf可由充电站预先设定，也可根据用户的具体需求进行调整，ireqf为充电截止时刻对应的ireq值，δt1为第1段所需充电时间，δt2为第2段所需充电时间，δtn为第n段所需充电时间，δtn+1第n+1段所需充电时间…δtm为第m段所需充电时间，δtm+1为第m+1段所需充电时间，δt为电池充电完成时间，ireqm为充电机的最大输出电流，socm为ireqm在所述电流特征曲线上对应的soc值，cr为电池的当前额定容量。
需要说明的是，电池在充电过程中，环境温度也会影响到电池的充电完成时间，为了避免环境温度的变化对充电完成时间计算造成影响，可采用水冷作为站内电池的充电冷却，使电池内部电芯的温度稳定在预设温度范围内，例如，预设温度范围可以为25度-40度，具体的温度范围设置，以及位置温度在预设范围内所采用的方法，可根据换电站具体情况进行设定。
以下结合一具体实例进行详细说明第一时间计算单元如何计算单块电池的充电完成时间：
如图2所示，换电站内动力电池电流特征曲线上有3个拐点，对应t1、t2、t3时刻，所对应的soc分别是66.5％，67.5％，80％，所对应的充电电流分别是ireq1、ireq2、ireq3；充电电压则分别为v1、v2、v3；对应充电功率分别为p1、p2、p3，需要说明的是，由于电池的充电电压随soc缓慢上升，而电流下降的速度快于电压上升的速度，由此可知，在t1时刻，会达到最大的充电功率p1。
设充电起始时间为t0，对应的起始soc为soc0，充电截止目标soc为socf，充电机的最大充电功率为p，则分段计算如下
(a)当p≥p1时，则开始按照所述电流特征曲线进行充电的soc位于第n段，第1段，通过以下公式预估电池充电完成时间：
(b)当p2≤p＜p1时，则开始按照所述电流特征曲线进行充电的soc位于第n段，第2段，则获取充电机的最大输出电流ireqm，并从图2所示的电流特征曲线上找到ireqm所对应的soc值socm，通过以下公式预估电池充电完成时间：
(c)当p3≤p＜p2时，则开始按照所述电流特征曲线进行充电的soc位于第n段，第3段，同(b)获取ireqm和socm，通过以下公式预估电池充电完成时间：
(d)当p＜p2时，则开始按照所述电流特征曲线进行充电的soc位于第n段，第3段，同(b)获取ireqm和socm，通过以下公式预估电池充电完成时间：
通过上述计算可算出单块电池的充电完成时间，同理，计算出所有预约换电车辆的电池的充电完成时间，然后通过第二时间计算单元算出换电总时间，进而通过服务能力预估单元预估换电站的服务输出能力。本发明所述装置可为云端调度系统分配预约订单提供参考，通过与云端调度系统进行通信，获取换电站预约充换电车辆的个数，即订单个数，若所述换电总时间大于所述预设时间，则换电站服务能力无法满足当前预约车辆的换电需求，即无法接收与云端调度系统所分配的订单，云端调度系统订单分配不合理，反馈给云端调度系统，云端调度系统将重新进行订单分配，对应的，用户也将预约到可实现换电的换电站，而避免云端调度系统将过多的换电订单分配到某一单一换电站的情形，造成该换电站无法满足全部的订单需求，出现用户将车辆驶入换电站，却因换电站换电服务能力无法满足当前需求，造成用户无法进行换电的情况。所述装置可使云端调度系统将用户预约订单合理地分配到各换电站进行换电服务，节约了换电时间，提高了用户换电的效率，从而提升了用户体验
本发明还提供一种控制器，其包括存储器与处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述程序在被所述处理器执行时能够实现所述方法的步骤。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述指令在由一计算机或处理器执行时实现所述方法的步骤。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明,任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内,当可利用上述揭示的技术内容作出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例,但凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。