一种车辆协同调度方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118917576B

    公开(公告)日:2025-02-28

    申请号:CN202410921902.2

    申请日:2024-07-10

    Abstract: 本申请提供一种车辆协同调度方法、装置、设备及存储介质,涉及车辆调度技术领域,方法包括:根据历史用车数据,得到各车辆投放区域在多个时间段内的车辆使用数据,及各时间段内各车辆投放区域之间的车辆流动数据;结合当前时刻各所述车辆投放区域的剩余车辆和各车辆投放区域在当前时刻对应时间段的车辆使用数据,确定各车辆投放区域的车辆调度数量;根据地理位置和用户特征,对各车辆投放区域的车辆调度数量进行调节,得到初始车辆调度数量;根据各时间段内各车辆投放区域之间的车辆流动数据,对初始车辆调度数量进行调节,得到各车辆投放区域的目标车辆调度数量。本申请具有的技术效果是:对共享汽车进行精细化的区域协同调度。

    一种车辆协同调度方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118917576A

    公开(公告)日:2024-11-08

    申请号:CN202410921902.2

    申请日:2024-07-10

    Abstract: 本申请提供一种车辆协同调度方法、装置、设备及存储介质,涉及车辆调度技术领域,方法包括:根据历史用车数据,得到各车辆投放区域在多个时间段内的车辆使用数据,及各时间段内各车辆投放区域之间的车辆流动数据;结合当前时刻各所述车辆投放区域的剩余车辆和各车辆投放区域在当前时刻对应时间段的车辆使用数据,确定各车辆投放区域的车辆调度数量;根据地理位置和用户特征,对各车辆投放区域的车辆调度数量进行调节,得到初始车辆调度数量;根据各时间段内各车辆投放区域之间的车辆流动数据,对初始车辆调度数量进行调节,得到各车辆投放区域的目标车辆调度数量。本申请具有的技术效果是:对共享汽车进行精细化的区域协同调度。

    一种储能电池的SOH和RUL预测方法、系统、电子设备及介质

    公开(公告)号:CN118625143A

    公开(公告)日:2024-09-10

    申请号:CN202410724318.8

    申请日:2024-06-05

    Abstract: 一种储能电池的SOH和RUL预测方法、系统、电子设备及介质,涉及储能电池检测技术领域。该方法包括:获取储能电池的电池参数和储能电池对应电动汽车的行驶参数;基于行驶参数,确定电动汽车的驾驶行为特征,并基于电池参数,确定储能电池的电池老化特征;对齐驾驶行为特征和电池老化特征的时间戳,并构建储能电池在预设周期内的电池健康特征向量;将电池健康特征向量输入训练模型,得到储能电池的SOH预测模型,并基于SOH预测模型,预测储能电池当前的电池健康值;根据储能电池当前的电池健康值、累计使用时长以及标准电池寿命,预测储能电池当前的剩余电池寿命。实施本申请提供的技术方案,达到了提高预测储能电池SOH和RUL的准确性的效果。

    储能EMS需量控制方法、系统、介质及设备

    公开(公告)号:CN118611120B

    公开(公告)日:2025-01-07

    申请号:CN202410690924.2

    申请日:2024-05-30

    Abstract: 一种储能EMS需量控制方法、系统、介质及设备,涉及储能控制技术领域。所述方法包括:获取目标区域的年历史用电数据,基于所述年历史用电数据计算所述目标区域在各预设时间段的平均用电量;确定所述目标区域在当前时间段对应的平均用电量和活动需求,基于所述平均用电量和所述活动需求,预估所述目标区域在所述当前时间段的用电量;预测供电设备在所述当前时间段的供电量,基于所述供电量和所述用电量确定储能设备的充放电策略;按照所述充放电策略控制对应的储能设备运行。实施本申请提供的技术方案,可以提高在电力需求波动时的预测准确度,从而提高储能设备的充放电策略的准确性,保障区域用电需求。

    储能EMS需量控制方法、系统、介质及设备

    公开(公告)号:CN118611120A

    公开(公告)日:2024-09-06

    申请号:CN202410690924.2

    申请日:2024-05-30

    Abstract: 一种储能EMS需量控制方法、系统、介质及设备,涉及储能控制技术领域。所述方法包括:获取目标区域的年历史用电数据,基于所述年历史用电数据计算所述目标区域在各预设时间段的平均用电量;确定所述目标区域在当前时间段对应的平均用电量和活动需求,基于所述平均用电量和所述活动需求,预估所述目标区域在所述当前时间段的用电量;预测供电设备在所述当前时间段的供电量,基于所述供电量和所述用电量确定储能设备的充放电策略;按照所述充放电策略控制对应的储能设备运行。实施本申请提供的技术方案,可以提高在电力需求波动时的预测准确度,从而提高储能设备的充放电策略的准确性,保障区域用电需求。

    一种电池健康分析预测方法、系统、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118519038A

    公开(公告)日:2024-08-20

    申请号:CN202410590335.7

    申请日:2024-05-13

    Abstract: 本申请涉及一种电池健康分析预测方法、系统、电子设备及存储介质,其包括识获取电池特性影响参数以及环境影响参数,基于神经网络算法构建初级分析预测模型;获取历史环境参数和历史电池特性参数,所述历史环境参数和所述历史电池特性参数对所述初级分析预测模型进行调整,得到基础分析预测模型;基于所述基础分析预测模型对电池进行监测,并检测电池充电次数是否达到预设值;当检测到电池充电次数达到预设值,获得用户习惯影响参数;基于所述用户习惯影响参数对所述基础分析预测模型进行调整,得到目标分析预测模型;基于所述目标分析预测模型对电池进行监测,输出电池性能分析预测结果。本申请具有提高电池健康分析预测精确性的效果。

    动力电池的全生命周期管理方法、系统、介质及设备

    公开(公告)号:CN118410975A

    公开(公告)日:2024-07-30

    申请号:CN202410523192.8

    申请日:2024-04-28

    Abstract: 一种动力电池的全生命周期管理方法、系统、介质及设备,涉及电池管理技术领域。所述方法包括:根据预设数量的同一批次车辆的电池数据以及对应的环境参数,确定各车辆中动力电池在对应环境下的处理类型;若处理类型为待维修电池,则根据电池数据确定动力电池对应维修策略,将维修策略发送至管理终端;获取维修后动力电池的当前电池数据,基于当前电池数据生成动力电池的使用建议;若处理类型为待回收电池,则根据电池数据生成动力电池的回收报告;将使用建议或回收报告发送至车辆终端。实施本申请提供的技术方案,实现了电池在使用、维修、报废回收等全生命周期各个阶段的综合管理,提高电池管理利用率。

    一种电池健康分析预测方法、系统、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118519038B

    公开(公告)日:2025-01-17

    申请号:CN202410590335.7

    申请日:2024-05-13

    Abstract: 本申请涉及一种电池健康分析预测方法、系统、电子设备及存储介质,其包括识获取电池特性影响参数以及环境影响参数,基于神经网络算法构建初级分析预测模型;获取历史环境参数和历史电池特性参数,所述历史环境参数和所述历史电池特性参数对所述初级分析预测模型进行调整,得到基础分析预测模型;基于所述基础分析预测模型对电池进行监测,并检测电池充电次数是否达到预设值;当检测到电池充电次数达到预设值,获得用户习惯影响参数;基于所述用户习惯影响参数对所述基础分析预测模型进行调整,得到目标分析预测模型;基于所述目标分析预测模型对电池进行监测,输出电池性能分析预测结果。本申请具有提高电池健康分析预测精确性的效果。

    动力电池的全生命周期管理方法、系统、介质及设备

    公开(公告)号:CN118410975B

    公开(公告)日:2024-12-20

    申请号:CN202410523192.8

    申请日:2024-04-28

    Abstract: 一种动力电池的全生命周期管理方法、系统、介质及设备,涉及电池管理技术领域。所述方法包括:根据预设数量的同一批次车辆的电池数据以及对应的环境参数,确定各车辆中动力电池在对应环境下的处理类型;若处理类型为待维修电池,则根据电池数据确定动力电池对应维修策略,将维修策略发送至管理终端;获取维修后动力电池的当前电池数据,基于当前电池数据生成动力电池的使用建议;若处理类型为待回收电池,则根据电池数据生成动力电池的回收报告;将使用建议或回收报告发送至车辆终端。实施本申请提供的技术方案,实现了电池在使用、维修、报废回收等全生命周期各个阶段的综合管理,提高电池管理利用率。

    基于迁移学习算法的锂电池监测方法、系统、介质及设备

    公开(公告)号:CN118584366A

    公开(公告)日:2024-09-03

    申请号:CN202410830448.X

    申请日:2024-06-25

    Abstract: 一种基于迁移学习算法的锂电池监测方法、系统、介质及设备,涉及电池监测技术领域。所述方法包括:基于第一区域的第一环境参数以及电池数据构建标准预测模型,标准预测模型包括标准模型参数;获取各第二区域对应的第二环境参数,基于各第二环境参数与第一环境参数,确定至少一个目标区域;基于迁移学习算法和标准模型参数,构建目标区域对应的基础预测模型,获取目标区域对应的历史环境参数和历史电池数据,基于历史环境参数和历史电池数据对基础预测模型进行调整,得到目标区域对应的目标预测模型,并基于目标预测模型对目标区域中的锂电池进行监测。实施本申请提供的技术方案,可以提高推荐结果的全面性,从而提升用户满意度。

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