一种基于物联网的可共享智能换电资源管理平台的制作方法

本发明属于可共享智能换电资源管理领域，涉及到一种基于物联网的可共享智能换电资源管理平台。

背景技术：

1、随着电动汽车的推广，如何及时有效地为电量不足的电动汽车提供电能补给已成为厂商和车主都非常关注的问题。当前市场上主流解决方案是采用充电模式和电池更换模式，采用充电模式即在停车位配置ac慢充桩或者dc快充桩，采用电池更换模式即建立为电动汽车提供电池更换服务的设施，即换电站，直接用充满电的电池组更换能量已耗尽的电池组。

2、目前换电站资源管理平台多采用gps定位系统获取汽车和符合汽车电池更换条件的各换电站的位置信息，通过汽车电池剩余电量可行使里程数筛选出汽车各可抵达的换电站，在汽车显示屏上显示出各可抵达的换电站位置信息，供应车主自行选择，虽优化了人工查找换电站的方式，但仍存在一些问题，具体表现在：1、缺乏针对汽车电池剩余电量可行使里程数进行细致性的全面性的分析，未考虑到汽车电池日常电量损耗和行驶状态对汽车电池电量损耗的影响，可能出现汽车在前往换电站的过程中因电池电量不足导致汽车熄火无法抵达换电站的问题，未对车主提供全面的精确的服务，影响车主使用体验感。

3、2、忽视对汽车各可抵达的换电站内的电池充盈能力进行评估，导致汽车在抵达某换电站时，该换电站因缺乏充满电的电池导致无法对汽车进行换电服务，车主仍需前往下一换电站，不仅可能无法到达下一换电站，还耽误车主的出行计划和安排。

4、3、缺乏对汽车各可抵达换电站的工位等待时间进行评估，未事先了解各可抵达的换电站的客流量和高峰期的使用情况，导致汽车抵达某换电站的时需长时间排队等候换电，进而影响车主满意度和使用体验感。

技术实现思路

1、鉴于此，为解决上述背景技术中所提出的问题，现提出一种基于物联网的可共享智能换电资源管理平台。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：本发明提供一种基于物联网的可共享智能换电资源管理平台，包括：换电站信息提取模块，用于提取目标城市内各指定换电站对应位置和相关换电信息。

3、待换电汽车信息提取模块，用于提取待换电汽车的当前位置、电池剩余电量、电池型号和行车信息。

4、待换电汽车电量损耗分析模块，用于根据待换电汽车的行车信息，结合未来监测时间段内的气象信息，分析待换电汽车行驶单位公里的电池损耗电量和当前行驶状态下的电量损耗影响系数。

5、目标换电站筛选模块，用于计算待换电汽车的电池剩余电量可行驶公里数，结合各指定换电站所需行驶公里数，筛选出各目标换电站。

6、最优选换电站推荐模块，用于计算各目标换电站的电池充盈指数和工位等待指数，进而分析各目标换电站的推荐匹配系数，据此推荐出最优选换电站。

7、最优选换电站反馈模块，用于确认当前待充电汽车对应的最优选换电站，并启动语音播报终端进行播报。

8、云数据库，用于存储各汽车品牌官方规定旗下各型号汽车行驶单位公里的电池耗电量，存储各气温等级、各湿度等级、各降雨雪量等级和各风力强度等级对应汽车电量损耗的气温影响因子、湿度影响因子、降雨雪量影响因子和风力强度影响因子，存储汽车各型号电池的额定电量。

9、优选地，所述相关换电信息包括工位数目、历史换电信息和当前换电信息。

10、其中历史换电信息包括历史各监测月份内各监测日各时间点对应的车辆换电需求量。

11、当前换电信息包括当前空闲换电工位数目、当前工作换电工位数目和当前存储柜内各电池的电量。

12、所述待充电汽车的行车信息包括各次历史监测行驶固定公里数对应的电池耗电量、当前行驶路径各次刹车力度和各设定时间点的速度。

13、优选地，所述分析待换电汽车行驶单位公里的电池损耗电量，其具体分析过程为：从待换电汽车的行车信息中提取各次历史监测行驶固定公里数对应的电池耗电量，根据待换电汽车的品牌和型号，从云数据库中提取待换电汽车品牌规定的待换电汽车行驶单位公里的电池耗电量η1，得到待换电汽车各次历史监测行驶固定公里数所对应的电池标准耗电量，将待换电汽车各次历史监测行驶固定公里数的电池耗电量与电池标准耗电量的差值作为待换电汽车各次历史监测行驶固定公里数的电池日常损耗电量，记为δqn，其中n表示各次历史监测行驶固定公里数的编号，n＝1,2,...,l，分析待换电汽车行驶单位公里的电池损耗电量，其计算公式为其中l表示历史监测行驶固定公里数的的总次数，s0表示固定公里数。

14、优选地，所述分析待换电汽车当前行驶状态下的电量损耗影响系数，其具体分析过程为：从待换电汽车的行车信息中提取当前行驶路径各次刹车力度fj，j表示各次刹车的编号，j＝1,2,...,k，由公式得到待换电汽车当前行驶状态的刹车平稳系数，其中f0表示预设的汽车制造商规定的紧急刹车力度阈值，e表示自然常数。

15、从待换电汽车的行车信息中提取当前行驶路径各设定时间点的车速vi，i表示各设定时间点的编号，i＝1,2,...,m，由公式得到待换电汽车当前行驶状态的速度波动系数，其中m表示设定时间点的总数。

16、通过gps定位系统获取待换电汽车的当前位置与目标城市内各指定换电站位置之间的距离，记为各指定换电站所需行驶公里数sw，其中w表示各指定换电站的编号，w＝1,2,...,p，由公式得到待换电汽车抵达各指定换电站的预计行驶时长，筛选出预计行驶时长最大值，结合当前时间点得到未来监测时间段。

17、从气象局提取未来监测时间段内的气象信息，得到待换电汽车在未来监测时间段内行驶的气象影响系数α3，由公式得到待换电汽车当前行驶状态对应电量损耗影响系数，其中b1、b2、b3分别表示预设的待换电汽车的刹车平衡系数、速度波动系数和气象影响系数对应电量损耗影响系数的权重占比。

18、优选地，所述上述待换电汽车在未来监测时间段内行驶的气象影响系数，其计算过程为：未来监测时间段内的气象信息包括气温、湿度、降雨雪量和风力强度，获取气温、湿度、降雨雪量和风力强度所对应的气温等级、湿度等级、降雨雪量等级和风力强度等级，从云数据库中提取未来监测时间段内的气温等级、湿度等级、降雨雪量等级和风力强度等级对应汽车电量损耗的气温影响因子、湿度影响因子、降雨雪量影响因子和风力强度影响因子，分别记为σ1、σ2、σ3、σ4，综合分析待换电汽车在未来监测时间段内行驶的气象影响系数σ′，其计算公式为

19、优选地，所述计算待换电汽车的电池剩余电量可行驶公里数，其计算公式为：其中q表示当前待换电汽车电池剩余电量。

20、优选地，所述筛选出各目标换电站，其具体筛选过程为：将待换电汽车的电池剩余电量可行驶公里数与各指定换电站所需行驶公里数进行比对，若待换电汽车的电池剩余电量可行驶里程数大于或等于某指定换电站所需行驶公里数，将该指定换电站记为目标换电站，得到各目标换电站。

21、优选地，所述计算各目标换电站的电池充盈指数和工位等待指数，其具体计算过程为：从待换电汽车抵达各指定换电站的预计行驶时长中提取待换电汽车抵达各目标换电站的预计行驶时长δtw′，其中w′表示各目标换电站的编号，w′＝1′,2′,...,p′，由公式δqw′＝θ*δtw′得到各目标换电站在预计行驶时长内的累计电池充电量，其中θ表示预设的换电站电池标准充电速率。

22、从各目标换电站的历史换电信息中提取历史各监测月份各监测日对应预计行驶时长所属的时间区间的车辆累计换电需求量，通过均值计算得到各目标换电站预计行驶时长所属的时间区间的车辆累计换电需求量aw′。

23、从各目标换电站的当前换电信息中提取各目标换电站当前存储柜内各电池的电量，筛选出各目标换电站的已充满电量的电池数目bw′，根据待换电汽车的电池型号，从云数据库中提取待换电汽车电池的额定电量q额，由公式得到各目标换电站的电池充盈指数，其中表示第w′个目标换电站第x个未充满电量的电池的电量，x＝1,2,...,r，c表示预设的换电站合理存余充满电的电池阈值，ψ表示预设的换电站电池充盈指数的修正因子。

24、从各目标换电站的历史换电信息中提取历史各监测月份各监测日对应待换电汽车抵达各目标换电站的时间点的车辆换电需求量，通过均值计算得到待换电汽车抵达各目标换电站的时间点的车辆换电需求量fw′，由公式得到各目标换电站的工位等待指数,其中gw′表示第w′个目标换电站的工位数目，t表示预设的换电站单次换电标准周期时长，t参表示预设的汽车参考换电等待时长。

25、优选地，所述推荐出最优选换电站，具体分析过程为：分析各目标换电站的推荐匹配系数，其计算公式为：其中h1、h2分别表示预设的换电站电池充盈指数、工位等待指数对应推荐匹配系数的权重占比，筛选出推荐匹配系数最大值的目标换电站作为最优选换电站。

26、相较于现有技术，本发明的有益效果如下：(1)本发明通过获取待换电汽车各次历史监测行驶固定公里数的电池日常损耗电量，计算待换电汽车行驶单位公里的电池损耗电量，保障后续待换电汽车电池剩余电量可行驶公里数分析的可靠性和准确性。

27、(2)本发明通过从待换电汽车当前行驶状态中速度因素、刹车因素和气象因素三角度出发，分析待换电汽车当前行驶状态对应电量损耗系数，充分考虑车辆行驶因素对待换电汽车电池剩余电量可行驶公里数产生的影响，更加智能地、科学地为车主进行特定化服务。

28、(3)本发明通过对各目标换电站的电池充盈指数进行分析，避免出现待换电汽车到达换电站时，因换电站内电池供应不足导致无法为待换电汽车提供换电服务的情况，为平台推荐最优选换电站奠定坚实基础和提供科学依据，进而提升车主的使用体验感和满意度。

29、(4)本发明通过对各目标换电站的工位等待指数进行分析，提取预知待换电汽车抵达各目标换电站的排队等待换电情况，从一定程度上节省了车主的时间与精力，进而弥补了目前换电站资源管理平台未事先了解各目标换电站的客流量和高峰期的使用情况的不足。

30、(5)本发明通过将各目标换电站的电池充盈指数和工位等待指数结合，分析各目标换电站的推荐匹配系数，据此推荐出最优选换电站，为车主提供最优化选择，满足车主换电需求的同时提升车主的使用体验感。