一种电动车辆的补能智能调度方法及装置与流程

1.本技术涉及电动车辆技术领域，具体涉及一种电动车辆的补能智能调度方法及装置。


背景技术：

2.电动车辆因其使用清洁能源而具有节能、环保的特性，在近些年备受青睐。伴随着电动车辆数量快速增长的同时，随之而来的是里程焦虑问题，不论是商用电动车辆还是乘用电动车辆都存在快速补能的需求。为了满足用户需求，越来越多电动车辆都同时支持充电模式和换电模式，而可提供充电和/或换电服务的补能电站也越来越多。
3.由于每个补能电站的服务能力有限，目前虽然已经出现一些基于补能电站的实时运营情况为电动车辆制定充电和/或换电的智能调度方案，但是这些智能调度方案主要是针对单辆电动车辆所制定。对于在执行运输任务的多辆商用电动车辆而言，除了需要考虑每辆电动车辆的补能需求外，更需要兼顾整体的补能效率及成本；对于补能电站而言，经常会出现忙闲状态明显不均匀的现象，现有技术中尚没有出现较好的综合解决方案。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本发明实施例所解决的技术问题之一在于提供一种电动车辆的补能智能调度方法及装置，用以克服现有技术中电动车辆补能调度方案中整体补能效率低的问题，同时缓解补能电站经常出现忙闲不均的情况。
5.本技术实施例第一方面公开一种电动车辆的补能智能调度方法，所述方法包括：
6.根据多辆目标车辆的当前剩余电量和当前地理位置，以及目标补能电站的固定地理位置，确定每辆所述目标车辆到达所述目标补能电站的预估到达时间；其中，所述目标补能电站至少用于将目标电池更换至所述目标车辆上；
7.根据每辆所述目标车辆到达所述目标补能电站的预估到达时间与每块所述目标电池的充满电完成时间的时间间隔值的绝对值，获得第一权重数据；其中，所述第一权重数据用于表征每辆所述目标车辆与每块所述目标电池之间的第一权重值；所述目标车辆到达所述目标补能电站的预估到达时间与所述目标电池的充满电完成时间的时间间隔值的绝对值越大，所述目标车辆与所述目标电池之间的第一权重值越小；
8.根据所述第一权重数据，利用km算法计算确定出推荐进行换电的所述目标车辆对应的所述目标电池。
9.本技术实施例第二方面公开一种电动车辆的补能智能调度装置，所述装置包括：
10.预估模块，用于根据多辆目标车辆的当前剩余电量和当前地理位置，以及目标补能电站的固定地理位置，确定每辆所述目标车辆到达所述目标补能电站的预估到达时间；其中，所述目标补能电站至少用于将目标电池更换至所述目标车辆上；
11.权重获取模块，用于根据每辆所述目标车辆到达所述目标补能电站的预估到达时间与每块所述目标电池的充满电完成时间的时间间隔值的绝对值，获得第一权重数据；其
中，所述第一权重数据用于表征每辆所述目标车辆与每块所述目标电池之间的第一权重值；所述目标车辆到达所述目标补能电站的预估到达时间与所述目标电池的充满电完成时间的时间间隔值的绝对值越大，所述目标车辆与所述目标电池之间的第一权重值越小；
12.推荐策略计算模块，用于根据所述第一权重数据，利用km算法计算确定出推荐进行换电的所述目标车辆对应的所述目标电池。
13.本发明实施例中，首先获取多辆目标车辆的当前剩余电量、当前地理位置和目标补能电站的固定地理位置，确定每辆目标车辆的预估到达时间，进而获得第一权重数据，根据第一权重数据，利用km算法得出每辆目标车辆和目标电池的对应关系。与现有技术相比，本发明采用km算法得出每辆目标车辆对应的目标电池，以此制定出的智能调度方案不仅可对多辆电动车辆在目标补能电站进行补能智能调度，而且一定程度上可解决目标补能站点忙闲状态不均匀的现象，有利于提升电动车辆方和补能电站方的整体满意度。
附图说明
14.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
15.图1是本技术实施例一公开的一种电动车辆的补能智能调度方法的流程示意图；
16.图2是本技术实施例二公开的一种电动车辆的补能智能调度方法的流程示意图；
17.图3是本技术实施例三公开的一种电动车辆的补能智能调度方法的流程示意图；
18.图4是本技术实施例四公开的一种电动车辆的补能智能调度方法的流程示意图；
19.图5是本技术实施例五公开的一种电动车辆的补能智能调度装置的结构示意框图。
具体实施方式
20.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
21.需要说明的是，本技术的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同的对象，而不是用于描述特定顺序。本技术实施例的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、装置、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
22.实施例一
23.如图1所示，图1为本技术实施例一公开的一种电动车辆的补能智能调度方法的示意性流程图，该电动车辆的补能智能调度方法包括：
24.步骤s101，根据多辆目标车辆的当前剩余电量和当前地理位置，以及目标补能电站的固定地理位置，确定每辆目标车辆到达目标补能电站的预估到达时间。
25.本实施例中，目标车辆是指以电能作为动力能源，需要在目标补能电站进行补能，并正在进行载人和/或载货行驶任务的电动车辆。目标车辆在目标补能电站的补能方式不限，可以是充电和/或换电的方式。
26.本实施例中，目标车辆的当前剩余电量是指目标车辆的动力电池在当前时刻下的剩余可用电量。
27.本实施例中，目标车辆的当前地理位置是指目标车辆在当前时刻下所处的地理位置。
28.本实施例中，目标补能电站为可为目标车辆更换动力电池的补能电站。
29.本实施例中，目标电池为可在目标补能电站将其更换到目标车辆上的动力电池。其中，目标电池不仅可包括当前时刻位于目标补能电站中的动力电池，还可包括当前时刻还装在其他电动车辆上但是已确定要在目标补能电站中被换下的动力电池。
30.本实施例中，目标补能电站的固定地理位置是指目标补能电站所处的地理位置，其具体位置可以在目标车辆执行当前运输任务的行驶路线的沿线上，也可以不在目标车辆执行当前运输任务的行驶路线的沿线上。
31.本实施例中，目标车辆的到达目标补能电站的预估到达时间是指目标车辆在不进行补能的前提下，按照预设到达时间计算公式或模型确定出的从当前地理位置行驶到目标补能电站的固定地理位置时的时间。
32.可选地，考虑到目标补能电站在运营过程中，常常会存在动力电池被提前预订的情况，为了确保目标补能电站不出现违约的现象，以及确保当目标车辆到达目标补能电站后，目标补能电站中存在预先确定的可供其换电的动力电池，提高用户对目标补能电站的满意度，可优选目标电池为目标补能电站中未被预订的换电电池。
33.步骤s102，根据每辆目标车辆到达目标补能电站的预估到达时间与每块目标电池的充满电完成时间的时间间隔值的绝对值，获得第一权重数据。
34.本实施例中，目标电池的充满电完成时间为目标电池由未充满电状态在目标补能电站充电后达到满电状态的时间点。
35.本实施例中，第一权重数据用于表征每辆目标车辆与每块目标电池之间的第一权重值，即当目标车辆和目标电池的数量均大于1时，第一权重数据用于表征的是一组数值。
36.本实施例中，由于不同的目标电池的充电开始时间和充电开始时的剩余电量很可能会有所不同，使得不同的目标电池的充满电完成时间也很可能有所不同，目标车辆到达目标补能电站的预估到达时间可能会早于、等于或者晚于全部或者部分目标电池的充满电完成时间，因此一方面为了避免目标车辆到达目标补能电站后等待换电的时间过长，另一方面为了避免目标电池充满电后等待较长时间被换至其他目标车辆，需要根据每辆目标车辆到达目标补能电站的预估到达时间与每块目标电池的充满电完成时间的时间间隔值的绝对值，来确定每辆目标车辆与每块目标电池之间的第一权重值。
37.例如，某一目标车辆到达目标补能电站的预估到达时间用t1表示，某一目标电池在目标补能电站充满电完成时间用t2表示，则该目标车辆到达目标补能电站的预估到达时间与该目标电池的充满电完成时间的时间间隔值的绝对值为|t2-t1|。
38.本实施例中，可预先设定用于表征时间间隔值和第一权重值对应关系的权重计算规则，权重计算规则的具体确定方式以及具体的取值不限，可根据实际应用需求进行合理
选择。但是为了便于在后续步骤中利用km算法进行计算，需要使得目标车辆到达目标补能电站的预估到达时间与目标电池的充满电完成时间的时间间隔值的绝对值越大，目标车辆与目标电池之间的第一权重值越小。
39.步骤s103，根据第一权重数据，利用km算法计算确定出推荐进行换电的目标车辆对应的目标电池。
40.本实施例中，km算法的全称为kuhn-munkras算法，该算法是通过给每个顶点一个标号，把求最大权匹配的问题转化为求完备匹配的问题。
41.本实施例中，可以第一权重数据作为km算法的输入数据，通过km算法计算获得的输出数据用于表征每辆目标车辆对应的目标电池。
42.由以上本发明实施例可见，本实施例中首先通过获取多辆目标车辆的当前剩余电量、当前地理位置和目标补能电站的固定地理位置，确定每辆目标车辆的预估到达时间，进而获得第一权重数据，根据第一权重数据，利用km算法得出每辆目标车辆和目标电池的对应关系。与现有技术相比，本实施例采用km算法得出每辆目标车辆对应的目标电池，以此制定出的智能调度方案不仅可对多辆电动车辆在目标补能电站进行补能智能调度，而且一定程度上可解决目标补能站点忙闲状态不均匀的现象，有利于提升电动车辆方和补能电站方的整体满意度。
43.实施例二
44.如图2所示，图2为本技术实施例二公开的一种电动车辆的补能智能调度方法的示意性流程图，该电动车辆的补能智能调度方法包括：
45.步骤s201，根据多辆电动车辆的当前剩余电量和当前地理位置，以及目标补能电站的固定地理位置，从全部电动车辆中确定出需要在目标补能电站进行补能的目标车辆。
46.本实施例中，考虑到对于正在执行运输任务的多辆电动车辆而言，并非每一辆电动车辆在当前时刻或者未来一段时间内都必须进行补能，因此为了提高对全部电动车辆进行调度的合理性，以及降低后续步骤中计算的复杂程度，可根据多辆电动车辆的当前剩余电量和当前地理位置，以及目标补能电站的固定地理位置，从全部电动车辆中选取满足预设补能条件的电动车辆作为需要在目标补能电站进行补能的目标车辆。
47.本实施例中，从全部电动车辆中确定出目标车辆的具体方法不限，可根据实际需求进行选择。例如，可通过提前设置电量消耗阈值，计算全部电动车辆从当前地理位置行驶到目标补能电站这一过程中的电量消耗值，当某一电动车辆的电量消耗值大于或者等于预设阈值时，即可判定该电动车辆需要补能，可将其设置为目标车辆；也可通过提前设置剩余电量值阈值，计算全部电动车辆从当前地理位置行驶到目标补能电站后的预计剩余电量值，当某一电动车辆的预计剩余电量值小于或者等于预设阈值时，即可判定该电动车辆需要补能，可将其设置为目标车辆。
48.可选地，考虑到在实际应用过程中，特别是对于商用车而言，经常出现多辆电动车辆存在两个固定位置之间往返行驶的情况，为确保在两个固定位置之间往返行驶的电动车辆不会在执行运输任务的过程中出现抛锚现象的前提下，并且提高多辆电动车辆的整体补能调度效率，可将当前剩余电量不足以支撑其行驶到当前行驶目标位置和下一次行驶目标位置的电动车辆确定为目标车辆。
49.具体而言，当全部电动车辆均往返行驶于第一目标位置和第二目标位置之间，且
目标补能电站位于第一目标位置和第二目标位置之间时，步骤s201还可包括子步骤s201a~s201b：
50.子步骤s201a，当根据电动车辆的当前剩余电量、当前地理位置和当前行驶目标位置，确定电动车辆无法行驶到当前行驶目标位置时，将电动车辆确定为目标车辆。
51.子步骤s201b，当根据电动车辆的当前剩余电量、当前地理位置和当前行驶目标位置，以及目标补能电站的固定地理位置，确定电动车辆行驶向下一次行驶目标位置过程中可经过目标补能电站的次数小于2次时，将电动车辆确定为目标车辆。
52.其中，第一目标位置和第二目标位置分别是指全部电动车辆执行运输任务时会往返行驶的两个地理位置。当前行驶目标位置是指电动车辆当前正在执行的运输任务的目的地；下一次行驶目标位置是指电动车辆到达当前正在执行的运输任务的目的地后，执行下一次运输任务的目的地。
53.如果当前行驶目标位置为第一目标位置和第二目标位置中的一个的话，那么下一次行驶目标位置则为第一目标位置和第二目标位置中另外的一个。例如，如果用a和b分别表示第一目标位置和第二目标位置，若某辆电动车辆的当前行驶目标位置为a时，则该电动车辆的下一次行驶目标位置则为b。
54.步骤s202，根据多辆目标车辆的当前剩余电量和当前地理位置，以及目标补能电站的固定地理位置，确定每辆目标车辆到达目标补能电站的预估到达时间。
55.本实施例中，步骤s202与前述实施例一中的步骤s101基本相同或者相似，在此不再赘述。
56.步骤s203，根据每辆目标车辆到达目标补能电站的预估到达时间与每块目标电池的充满电完成时间的时间间隔值的绝对值，获得第一权重数据。
57.本实施例中，步骤s203与前述实施例一中的步骤s102基本相同或者相似，在此不再赘述。
58.步骤s204，根据第一权重数据，利用km算法计算确定出推荐进行换电的目标车辆对应的目标电池。
59.本实施例中，步骤s204与前述实施例一中的步骤s103基本相同或者相似，在此不再赘述。
60.由以上本发明实施例可见，本实施例根据多辆电动车辆的当前剩余电量和当前地理位置，以及目标补能电站的固定地理位置，从全部电动车辆中确定出需要在目标补能电站进行补能的目标车辆。与实施例一相比，本实施例实现了多辆目标车辆在目标补能电站的补能智能调度，提高了方案整体的补能效率。
61.实施例三
62.如图3所示，图3为本技术实施例三公开的一种电动车辆的补能智能调度方法的示意性流程图，该电动车辆的补能智能调度方法包括：
63.步骤s301，根据每辆电动车辆的当前剩余电量和当前地理位置，以及目标补能电站的固定地理位置，确定每辆电动车辆到达目标补能电站的预估剩余电量。
64.本实施例中，预估剩余电量是指目标车辆在中途不进行任何形式补能的情况下，使用动力电池的当前剩余电量从当前地理位置出发行驶到目标补能电站的固定地理位置后，其动力电池的预估剩余电量。
65.本实施例中，确定每辆目标车辆到达目标补能电站的预估剩余电量的具体方法不限，可根据实际需要进行设置。例如，可预设电动车辆剩余电量的变化量与行驶里程的对应关系，从而在获得每辆电动车辆的当前剩余电量和当前地理位置以及目标补能电站的固定地理位置后，可根据该对应关系确定每辆电动车辆到达目标补能电站的预估剩余电量。又例如，还可预设电量消耗计算模型，电量消耗计算模型的输入为不同种类路况对应的长度，输出为电量消耗值，从而在获得每辆电动车辆的当前剩余电量和当前地理位置以及目标补能电站的固定地理位置后，可根据该对应关系确定每辆电动车辆到达目标补能电站的预估剩余电量。
66.可选地，考虑到在实际应用过程中，特别是对于商用车而言，经常出现多辆电动车辆存在两个固定位置之间往返行驶的情况，因此可对相关行驶数据进行记录，并用于对电动车辆后续行驶过程中的耗电量进行预估，以使得耗电量的预估结果较为准确。
67.具体而言，当全部所述电动车辆均往返行驶于第一目标位置和第二目标位置之间，且所述目标补能电站位于所述第一目标位置和第二目标位置之间时，本实施例还可包括：
68.步骤s300，根据全部电动车辆的行驶历史数据，拟合获得多条第一曲线和多条第二曲线。
69.其中，行驶历史数据至少用于表征电动车辆从第一目标位置行驶到第二目标位置至少往返行驶一次的过程中，电动车辆的剩余电量与其所处地理位置之间的对应关系。
70.其中，第一曲线用于表征电动车辆从第一目标位置至第二目标位置的一次行驶过程中，电动车辆的剩余电量变化量与所处地理位置之间的对应关系。第二曲线用于表征电动车辆从第二目标位置至第一目标位置的一次行驶过程中，电动车辆的剩余电量变化量与所处地理位置之间的对应关系。
71.对应地，步骤s301可包括如下子步骤s301a~s301c：
72.子步骤s301a，根据电动车辆的当前行驶记录数据，从全部第一曲线和第二曲线中确定出目标曲线。
73.其中，电动车辆的当前行驶记录数据用于表征电动车辆从当前行驶起点位置行驶到当前地理位置的过程中，电动车辆的剩余电量变化量与其所处地理位置之间的对应关系。电动车辆的当前行驶起点位置是指电动车辆执行当前运输任务时的起点位置，即第一目标位置和第二目标位置中的一个。
74.确定了电动车辆的当前行驶起点位置后，可以确定出是从多条第一曲线中确定出目标曲线，还是从多条第二曲线中确定出目标曲线。此外，可以根据电动车辆的当前行驶记录数据，拟合出电动车辆从当前行驶起点位置行驶到当前地理位置的过程中对应的初步拟合曲线，然后将初步拟合曲线与多条第一曲线或者多条第二曲线进行相似度计算，从中确定出相似度最高的一条曲线作为目标曲线。
75.子步骤s301b，根据电动车辆的当前地理位置和目标曲线，确定出电动车辆到达目标补能电站的预估耗电量。
76.其中，由于初步拟合曲线与目标曲线的相似度最高，因此可直接将目标曲线对应的剩余电量变化量作为电动车辆到达目标补能电站的预估耗电量；或者是将目标曲线对应的剩余电量变化量乘以预设的折算系数之后获得的值，作为电动车辆到达目标补能电站的
预估耗电量。
77.子步骤s301c，根据电动车辆的当前剩余电量，以及电动车辆到达目标补能电站的预估耗电量，确定每辆电动车辆到达目标补能电站的预估剩余电量。
78.步骤s302，当电动车辆到达目标补能电站的预估剩余电量小于第一电量阈值时，将电动车辆确定为目标车辆。
79.本实施例中，考虑到在实际应用中，预估剩余电量更少的电动车辆相较于预估剩余电量更多的电动车辆更需要进行补能，所以可将预估剩余电量较少的电动车辆设置为目标车辆。具体地，可通过设置第一电量阈值，将预估剩余电量数值小于第一电量阈值的电动车辆设置为目标车辆。其中，第一电量阈值的取值大小不限，可根据实际需求进行合理设置。
80.步骤s303，根据多辆目标车辆的当前剩余电量和当前地理位置，以及目标补能电站的固定地理位置，确定每辆目标车辆到达目标补能电站的预估到达时间。
81.本实施例中，步骤s303与前述实施例一中的步骤s101基本相同或者相似，在此不再赘述。
82.步骤s304，根据每辆目标车辆到达目标补能电站的预估到达时间与每块目标电池的充满电完成时间的时间间隔值的绝对值，获得第一权重数据。
83.本实施例中，步骤s304与前述实施例一中的步骤s102基本相同或者相似，在此不再赘述。
84.步骤s305，根据第一权重数据，利用km算法计算确定出推荐进行换电的目标车辆对应的目标电池。
85.本实施例中，步骤s305与前述实施例一中的步骤s103基本相同或者相似，在此不再赘述。
86.可选地，考虑到通过设置第一电量阈值可将预估剩余电量值小于第一电量阈值的电动车辆确定为必须需要进行补能的目标车辆，但随着运输任务的不断执行，其余的电动车辆动力电池的剩余电量也会不断的被消耗，为了减少全部电动车辆在执行运输任务过程中的补能耗时，在保证必须进行补能的电动车辆高效完成补能的前提下，可将从剩余电量的角度来说属于并非必须进行补能的电动车辆，但是从耗时的角度来说无需耗费太长时间进行补能的电动车辆也确定为需要进行补能的目标车辆，以获得更为合理的补能调度方案。具体而言，本实施例还可包括步骤s306-s310：
87.步骤s306，当电动车辆到达目标补能电站的预估剩余电量小于第二电量阈值且大于或者等于第一电量阈值时，将电动车辆确定为候选补能车辆。
88.其中，第二电量阈值的具体取值不限，可根据实际应用需求进行合理设置，但需要使得第二电量阈值比第一电量阈值大。
89.步骤s307，根据每辆候选补能车辆的当前剩余电量和当前地理位置，以及目标补能电站的固定地理位置，确定每辆候选补能车辆到达目标补能电站的预估到达时间。
90.其中，步骤s307中确定每辆候选补能车辆到达目标补能电站的预估到达时间的方法与步骤s303中确定每辆目标车辆到达目标补能电站的预估到达时间的方法基本相同或者相似，在此不再赘述。
91.步骤s308，根据目标补能电站的服务安排数据和全部候选补能车辆的预估到达时
间，确定全部候选补能车辆在目标补能电站进行换电的最早完成时间。
92.其中，目标补能电站的服务安排数据用于表征目标补能电站的全部换电电池的充满电完成时间以及被预约的换电时间，具体表征方法不限，可根据实际需求进行设置。例如，可用字母和/或数字表征每个换电电池的充满电完成时间和已经被预约的换电时间。
93.其中，候选补能车辆的最早完成时间是指候选补能车辆到达目标补能电站后，可完成换电的最早时间点。
94.其中，根据全部候选补能车辆的预估到达时间和目标补能电站的服务安排数据可以得到全部候选补能车辆在目标补能电站的服务安排情况，进而确定出全部候选补能车辆在目标补能电站进行换电的最早完成时间。
95.步骤s309，当候选补能车辆到达目标补能电站的预估到达时间与在目标补能电站进行换电的最早完成时间的时间间隔值，大于或者等于第一等待时长阈值时，将候选补能车辆确定为目标车辆。
96.其中，第一等待时长阈值的具体取值大小不限，可根据实际应用需求进行合理设置。
97.例如，若候选补能车辆到达目标补能电站的预估到达时间用t1表示，候选补能车辆在目标补能电站进行换电的最早完成时间用t2表示，而第一等待时长阈值用
△
t表示的话，则候选补能车辆到达目标补能电站的预估到达时间与其在目标补能电站进行换电的最早完成时间的时间间隔为t1与t2之间的时长。当确定t2-t1大于或者等于
△
t时，表明候选补能车辆到达目标补能电站后，无需花费较长时间便可完成换电，因此可将该候选补能车辆设置为需要在目标补能电站进行补能的目标车辆。
98.步骤s310，根据第一权重数据，利用km算法计算确定出推荐进行换电的目标车辆对应的目标电池。
99.其中，步骤s310与步骤s305相比，目标车辆的具体范围有所变化，即步骤s310中的目标车辆包括步骤s302和步骤s309中共同确定出的目标车辆。
100.由以上本发明实施例可见，本实施例通过确定每辆电动车辆到达目标补能电站时的预估剩余电量，将预估剩余电量小于第一电量阈值的电动车辆确定为目标车辆。与前述实施例相比，本实施例可在完成多辆目标车辆在目标补能电站的补能智能调度的同时，有利于简化整体调度方案的复杂度。
101.实施例四
102.如图4所示，图4为本技术实施例四公开的一种电动车辆的补能智能调度方法的示意性流程图，该电动车辆的补能智能调度方法包括：
103.步骤s401，根据多辆目标车辆的当前剩余电量和当前地理位置，以及目标补能电站的固定地理位置，确定每辆目标车辆到达目标补能电站的预估到达时间。
104.本实施例中，步骤s401与前述实施例一的步骤s101基本相同或者相似，在此不再赘述。
105.步骤s402每辆目标车辆到达目标补能电站的预估到达时间与每块目标电池的充满电完成时间的时间间隔值的绝对值，获得第一权重数据。
106.本实施例中，步骤s402与前述实施例一中的步骤s102基本相同或者相似，在此不再赘述。
107.步骤s403，根据每辆目标车辆的当前剩余电量和当前地理位置，以及目标补能电站的固定地理位置，确定每辆目标车辆到达目标补能电站的预估剩余电量。
108.本实施例中，步骤s403与前述实施例三中的步骤s301相比，区别在于对象为目标车辆，而并非全部电动车辆，其他内容基本相同或者相似，在此不再赘述。
109.本实施例中，步骤s403与步骤s401的实施先后顺序不限，可根据实际应用需求进行合理选择。
110.可选地，考虑到在实际应用过程中，特别是对于商用车而言，经常出现多辆电动车辆存在两个固定位置之间往返行驶的情况，因此可对相关行驶数据进行记录，并用于对电动车辆后续行驶过程中的耗电量进行预估，以使得耗电量的预估结果较为准确。
111.具体而言，当全部电动车辆均往返行驶于第一目标位置和第二目标位置之间，且目标补能电站位于第一目标位置和第二目标位置之间时，本实施例还可包括：
112.步骤s400，根据全部电动车辆的行驶历史数据，拟合获得多条第一曲线和多条第二曲线。
113.其中，步骤s400与前述实施例三中的步骤s300基本相同或者相似，在此不再赘述。
114.对应地，步骤s403可包括子步骤s403a~s403c：
115.子步骤s403a，根据电动车辆的当前行驶记录数据，从全部第一曲线和第二曲线中确定出目标曲线。
116.其中，子步骤s403a与前述实施例三中的子步骤s301a基本相同或者相似，在此不再赘述。
117.子步骤s403b，根据电动车辆的当前地理位置和目标曲线，确定出电动车辆到达目标补能电站的预估耗电量。
118.其中，子步骤s403b与前述实施例三中的子步骤s301b基本相同或者相似，在此不再赘述。
119.子步骤s403c，根据电动车辆的当前剩余电量，以及电动车辆到达目标补能电站的预估耗电量，确定每辆电动车辆到达目标补能电站的预估剩余电量。
120.其中，子步骤s403c与前述实施例三中的子步骤s301c基本相同或者相似，在此不再赘述。
121.步骤s404，根据全部目标车辆到达目标补能电站的预估剩余电量，获得第二权重数据。
122.本实施例中，第二权重数据用于表征每辆目标车辆与每块目标电池之间的第二权重值。即当目标车辆和目标电池的数量均大于1时，第二权重数据用于表征的是一组数值。
123.本实施例中，由于每辆目标车辆的预估剩余电量不尽相同，当其在目标补能电站进行补能时，预估剩余电量较少的目标车辆若选择充电的方式进行补能至动力电池满电状态的所需时长会大于预估剩余电量较多的目标车辆选择充电方案进行补能至其动力电池满电状态的所需时长，而每辆目标车辆选择换电方案进行补能至其动力电池满电状态的所需时长差别不大，因此可根据每辆目标车辆的预估剩余电量确定每辆目标车辆与目标电池之间的第二权重值，并在制定调度策略时可优先推荐预估剩余电量较少的目标车辆选择换电方案补能。进一步地，还可以推荐预估剩余电量较多的目标车辆选择充电方案补能，使得在满足全部目标车辆的补能需求的情况下，全部目标车辆在目标补能电站进行补能的整体
耗时尽可能少。
124.本实施例中，可预先设定目标车辆的预估剩余电量和第二权重值对应关系的权重计算规则，权重计算规则的具体确定方式以及具体的取值不限，可根据实际应用需求进行合理选择。但是为了便于在后续步骤中利用km算法进行计算，需要使得目标车辆的预估剩余电量值越大，目标车辆与目标电池之间的第二权重值越小。
125.步骤s405，根据第一权重数据和第二权重数据，利用km算法计算确定出推荐进行换电的目标车辆对应的目标电池。
126.本实施例中，步骤s405与前述实施例一中的步骤s103的区别在于km算法的输入数据根据第一权重数据和第二权重数据获得。
127.可选地，可首先对第一权重数据和第二权重数据进行预处理，获得处理后的第三权重数据，然后将第三权重数据作为km算法的输入数据，通过km算法计算获得的输出数据用于表征每辆目标车辆对应的目标电池。其中，预处理第一权重数据和第二权重数据的方法不限，可根据实际应用需求进行合理选择。
128.可选地，由于目标补能电站通常具有至少一个用于为目标车辆进行充电的充电枪，在为电动车辆的动力电池补充相同量电能时，用户选择充电方式进行补能的花费会低于选择换电方式进行补能的花费。因此，若目标车辆在目标补能电站等待进行换电的时间过长时，可推荐用户选择充电的方式进行补能，以为用户提供性价比更高的方案。
129.具体地，步骤s405可包括如下子步骤s405a~s405e：
130.子步骤s405a，根据第一权重数据，利用km算法计算确定出全部目标车辆对应的目标电池。
131.子步骤s405b，根据目标车辆到达目标补能电站的预估到达时间，以及目标车辆对应的目标电池的充满电完成时间，确定每辆目标车辆的预估换电完成时间。
132.其中，预估换电完成时间是指目标车辆在目标补能电站选择进行换电方式补能的预计完成时间。
133.子步骤s405c，根据目标车辆到达目标补能电站的预估到达时间，以及目标车辆的预估换电完成时间，确定至少一个目标枪的可使用时间范围。
134.其中，目标枪为在目标车辆到达目标补能电站的预估到达时间与目标车辆的预估换电完成时间之间的时间段内，目标补能电站中处于空闲状态的充电枪。目标车辆可以根据自身的充电硬件配置情况，选择若干数量的目标枪为动力电池进行充电。
135.子步骤s405d，根据目标车辆的预估换电完成时间，以及全部目标枪的可使用时间范围，确定目标车辆在预估换电完成时间之前进行充电可达到的最大剩余电量。
136.其中，最大剩余电量是指目标车辆在预估换电完成时间之前，选择了充电方式进行补能，其动力电池所能达到的最大可用电量。
137.子步骤s405e，当目标车辆在预估换电完成时间之前进行充电可达到的最大剩余电量不满足第一预设条件时，推荐目标车辆进行换电；当目标车辆在预估换电完成时间之前进行充电可达到的最大剩余电量满足第一预设条件时，推荐目标车辆进行充电。
138.其中，第一预设条件的具体设置方式不限，可根据实际应用需求进行合理选择。例如，第一预设条件可设置为目标车辆的最大剩余电量需至少大于一个电量阈值；也可设置为目标车辆的最大剩余电量需能够满足目标车辆从目标补能电站出发行驶到达当前行驶
目标位置；还可设置为目标车辆的最大剩余电量需满足目标车辆从目标补能电站出发行驶到当前行驶目标位置后再行驶至目标补能电站等。
139.进一步地，当全部电动车辆均往返行驶于第一目标位置和第二目标位置之间，且目标补能电站位于第一目标位置和第二目标位置之间时，可优选第一预设条件为：
140.目标车辆在预估换电完成时间之前进行充电可达到的最大剩余电量，支持目标车辆从目标补能电站行驶到当前行驶目标位置后再行驶至目标补能电站。
141.其中，对于在两个目标位置之间往返的目标车辆而言，采用上述第一预设条件，可使得目标车辆在行驶过程中不会因为动力电池没电而抛锚。
142.由以上本发明实施例可见，本实施例通过目标车辆到达目标补能电站的预估到达时间获得第一权重数据；同时通过目标车辆到达目标补能电站的预估剩余电量获得第二权重数据，根据第一权重数据和第二权重数据，利用km算法得出每辆目标车辆和目标电池的对应关系。与前述实施例相比，本实施例同时考虑了目标车辆到达目标补能电站的预估到达时间与每块目标电池的充满电完成时间的时间间隔值的绝对值，以及目标车辆到达目标补能电站的预估剩余电量，进一步提高了整体方案的合理性。
143.实施例五
144.如图5所示，图5为本技术实施例五公开的一种电动车辆的补能智能调装置的结构示意图，该装置包括：
145.预估模块，用于根据多辆目标车辆的当前剩余电量和当前地理位置，以及目标补能电站的固定地理位置，确定每辆目标车辆到达目标补能电站的预估到达时间。其中，目标补能电站至少用于将目标电池更换至目标车辆上。
146.权重获取模块，用于根据每辆目标车辆到达目标补能电站的预估到达时间与每块目标电池的充满电完成时间的时间间隔值的绝对值，获得第一权重数据。
147.其中，第一权重数据用于表征每辆目标车辆与每块目标电池之间的第一权重值。目标车辆到达目标补能电站的预估到达时间与目标电池的充满电完成时间的时间间隔值的绝对值越大，目标车辆与目标电池之间的第一权重值越小。
148.推荐策略计算模块推荐策略计算模块，用于根据第一权重数据，利用km算法计算确定出推荐进行换电的目标车辆对应的目标电池。
149.可选地，预估模块还用于根据多辆电动车辆的当前剩余电量和当前地理位置，以及目标补能电站的固定地理位置，从全部电动车辆中确定出需要在目标补能电站进行补能的目标车辆。
150.进一步地，全部电动车辆均往返行驶于第一目标位置和第二目标位置之间，且目标补能电站位于第一目标位置和第二目标位置之间时，预估模块还可用于当根据电动车辆的当前剩余电量、当前地理位置和当前行驶目标位置，确定电动车辆无法行驶到当前行驶目标位置时，将电动车辆确定为目标车辆。
151.当根据电动车辆的当前剩余电量、当前地理位置和当前行驶目标位置，以及目标补能电站的固定地理位置，确定电动车辆行驶向下一次行驶目标位置过程中可经过目标补能电站的次数小于2次时，将电动车辆确定为目标车辆。
152.进一步地，预估模块还可用于根据每辆电动车辆的当前剩余电量和当前地理位置，以及目标补能电站的固定地理位置，确定每辆电动车辆到达目标补能电站的预估剩余
电量。
153.当电动车辆到达目标补能电站的预估剩余电量小于第一电量阈值时，将电动车辆确定为目标车辆。
154.更进一步地，预估模块还可用于当电动车辆到达目标补能电站的预估剩余电量小于第二电量阈值且大于或者等于第一电量阈值时，将电动车辆确定为候选补能车辆。
155.根据每辆候选补能车辆的当前剩余电量和当前地理位置，以及目标补能电站的固定地理位置，确定每辆候选补能车辆到达目标补能电站的预估到达时间。
156.根据目标补能电站的服务安排数据和全部候选补能车辆的预估到达时间，确定全部候选补能车辆在目标补能电站进行换电的最早完成时间。其中，目标补能电站的服务安排数据用于表征目标补能电站的全部换电电池的充满电完成时间以及被预约的换电时间。
157.当候选补能车辆到达目标补能电站的预估到达时间与在目标补能电站进行换电的最早完成时间的时间间隔值，大于或者等于第一等待时长阈值时，将候选补能车辆确定为目标车辆。
158.更进一步地，预估模块可用于根据全部电动车辆的行驶历史数据，拟合获得多条第一曲线和多条第二曲线。其中，第一曲线用于表征电动车辆从第一目标位置至第二目标位置的一次行驶过程中，电动车辆的剩余电量变化量与所处地理位置之间的对应关系。第二曲线用于表征电动车辆从第二目标位置至第一目标位置的一次行驶过程中，电动车辆的剩余电量变化量与所处地理位置之间的对应关系。
159.预估模块还用于根据电动车辆的当前行驶记录数据，从全部第一曲线和第二曲线中确定出目标曲线。其中，电动车辆的当前行驶记录数据用于表征电动车辆从当前行驶起点位置行驶到当前地理位置的过程中，电动车辆的剩余电量变化量与所处地理位置之间的对应关系。
160.预估模块还用于根据电动车辆的当前地理位置和目标曲线，确定出电动车辆到达目标补能电站的预估耗电量。
161.根据电动车辆的当前剩余电量，以及电动车辆到达目标补能电站的预估耗电量，确定每辆电动车辆到达目标补能电站的预估剩余电量。
162.可选地，权重获取模块还可用于根据每辆目标车辆的当前剩余电量和当前地理位置，以及目标补能电站的固定地理位置，确定每辆目标车辆到达目标补能电站的预估剩余电量。
163.根据全部目标车辆到达目标补能电站的预估剩余电量，获得第二权重数据。其中，第二权重数据用于表征每辆目标车辆与每块目标电池之间的第二权重值。目标车辆到达目标补能电站的预估剩余电量越大，目标车辆与目标电池之间的第二权重值越小。
164.推荐策略计算模块还可根据第一权重数据和第二权重数据，利用km算法计算确定出推荐进行换电的目标车辆对应的目标电池。
165.进一步地，当目标补能电站具有至少一个用于为目标车辆进行充电的充电枪时，推荐策略计算模块还可用于根据第一权重数据，利用km算法计算确定出全部目标车辆对应的目标电池。
166.预估模块还可用于根据目标车辆到达目标补能电站的预估到达时间，以及目标车辆对应的目标电池的充满电完成时间，确定每辆目标车辆的预估换电完成时间。
167.根据目标车辆到达目标补能电站的预估到达时间，以及目标车辆的预估换电完成时间，确定至少一个目标枪的可使用时间范围。其中，目标枪为在目标车辆到达目标补能电站的预估到达时间与目标车辆的预估换电完成时间之间的时间段内，目标补能电站中处于空闲状态的充电枪。
168.根据目标车辆的预估换电完成时间，以及全部目标枪的可使用时间范围，确定目标车辆在预估换电完成时间之前进行充电可达到的最大剩余电量。
169.当目标车辆在预估换电完成时间之前进行充电可达到的最大剩余电量不满足第一预设条件时，推荐目标车辆进行换电。当目标车辆在预估换电完成时间之前进行充电可达到的最大剩余电量满足第一预设条件时，推荐目标车辆进行充电。
170.更进一步地，当全部电动车辆均往返行驶于第一目标位置和第二目标位置之间，且目标补能电站位于第一目标位置和第二目标位置之间时，第一预设条件为：目标车辆在预估换电完成时间之前进行充电可达到的最大剩余电量，支持目标车辆从目标补能电站行驶到当前行驶目标位置后再行驶至目标补能电站。
171.通过本实施例的电动车辆的补能智能调度装置，可以实现前述多个方法实施例中相应的电动车辆的补能智能调度方法，并具有相应方法实施例的有益效果，在此不再赘述。
172.至此，已经对本技术的特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作可以按照不同的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序，以实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理可以是有利的。
173.本技术是参照根据本技术实施例的方法的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
174.还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
175.本领域技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、装置。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机存储介质（包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。
176.本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
177.以上仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术。对于本领域技术人员来说，
本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的权利要求范围之内。

技术特征：
1.一种电动车辆的补能智能调度方法，其特征在于，所述方法包括：根据多辆目标车辆的当前剩余电量和当前地理位置，以及目标补能电站的固定地理位置，确定每辆所述目标车辆到达所述目标补能电站的预估到达时间；其中，所述目标补能电站至少用于将目标电池更换至所述目标车辆上；根据每辆所述目标车辆到达所述目标补能电站的预估到达时间与每块所述目标电池的充满电完成时间的时间间隔值的绝对值，获得第一权重数据；其中，所述第一权重数据用于表征每辆所述目标车辆与每块所述目标电池之间的第一权重值；所述目标车辆到达所述目标补能电站的预估到达时间与所述目标电池的充满电完成时间的时间间隔值的绝对值越大，所述目标车辆与所述目标电池之间的第一权重值越小；根据所述第一权重数据，利用km算法计算确定出推荐进行换电的所述目标车辆对应的所述目标电池。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据多辆电动车辆的所述当前剩余电量和所述当前地理位置，以及所述目标补能电站的所述固定地理位置，从全部所述电动车辆中确定出需要在所述目标补能电站进行补能的所述目标车辆。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，全部所述电动车辆均往返行驶于第一目标位置和第二目标位置之间，且所述目标补能电站位于所述第一目标位置和第二目标位置之间；对应地，所述根据多辆电动车辆的所述当前剩余电量和所述当前地理位置，以及所述目标补能电站的所述固定地理位置，从全部所述电动车辆中确定出需要在所述目标补能电站进行补能的所述目标车辆包括：当根据所述电动车辆的所述当前剩余电量、所述当前地理位置和当前行驶目标位置，确定所述电动车辆无法行驶到所述当前行驶目标位置时，将所述电动车辆确定为所述目标车辆；以及，当根据所述电动车辆的所述当前剩余电量、所述当前地理位置和当前行驶目标位置，以及所述目标补能电站的所述固定地理位置，确定所述电动车辆行驶向下一次行驶目标位置过程中可经过所述目标补能电站的次数小于2次时，将所述电动车辆确定为所述目标车辆。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据多辆电动车辆的所述当前剩余电量和所述当前地理位置，以及所述目标补能电站的所述固定地理位置，从全部所述电动车辆中确定出需要在所述目标补能电站进行补能的所述目标车辆包括：根据每辆所述电动车辆的所述当前剩余电量和所述当前地理位置，以及所述目标补能电站的所述固定地理位置，确定每辆所述电动车辆到达所述目标补能电站的预估剩余电量；当所述电动车辆到达所述目标补能电站的预估剩余电量小于第一电量阈值时，将所述电动车辆确定为所述目标车辆。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一权重数据，利用km算法计算确定出推荐进行换电的所述目标车辆对
应的所述目标电池之后，所述方法还包括：当所述电动车辆到达所述目标补能电站的预估剩余电量小于第二电量阈值且大于或者等于所述第一电量阈值时，将所述电动车辆确定为候选补能车辆；根据每辆所述候选补能车辆的所述当前剩余电量和所述当前地理位置，以及所述目标补能电站的所述固定地理位置，确定每辆所述候选补能车辆到达所述目标补能电站的所述预估到达时间；根据所述目标补能电站的服务安排数据和全部所述候选补能车辆的所述预估到达时间，确定全部所述候选补能车辆在所述目标补能电站进行换电的最早完成时间；其中，所述目标补能电站的服务安排数据用于表征所述目标补能电站的全部换电电池的所述充满电完成时间以及被预约的换电时间；当所述候选补能车辆到达所述目标补能电站的所述预估到达时间与在所述目标补能电站进行换电的最早完成时间的时间间隔值，大于或者等于第一等待时长阈值时，将所述候选补能车辆确定为所述目标车辆。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，全部所述电动车辆均往返行驶于第一目标位置和第二目标位置之间，且所述目标补能电站位于所述第一目标位置和第二目标位置之间；所述方法还包括：根据全部所述电动车辆的行驶历史数据，拟合获得多条第一曲线和多条第二曲线；其中，所述第一曲线用于表征所述电动车辆从所述第一目标位置至所述第二目标位置的一次行驶过程中，所述电动车辆的剩余电量变化量与所处地理位置之间的对应关系；所述第二曲线用于表征所述电动车辆从所述第二目标位置至所述第一目标位置的一次行驶过程中，所述电动车辆的剩余电量变化量与所处地理位置之间的对应关系；对应地，所述根据每辆所述电动车辆的所述当前剩余电量和所述当前地理位置，以及所述目标补能电站的所述固定地理位置，确定每辆所述电动车辆到达所述目标补能电站的预估剩余电量包括：根据所述电动车辆的当前行驶记录数据，从全部所述第一曲线和所述第二曲线中确定出目标曲线；其中，所述电动车辆的当前行驶记录数据用于表征所述电动车辆从当前行驶起点位置行驶到所述当前地理位置的过程中，所述电动车辆的剩余电量变化量与所处地理位置之间的对应关系；根据所述电动车辆的所述当前地理位置和所述目标曲线，确定出所述电动车辆到达所述目标补能电站的预估耗电量；根据所述电动车辆的所述当前剩余电量，以及所述电动车辆到达所述目标补能电站的所述预估耗电量，确定每辆所述电动车辆到达所述目标补能电站的所述预估剩余电量。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据每辆所述目标车辆的所述当前剩余电量和所述当前地理位置，以及所述目标补能电站的所述固定地理位置，确定每辆所述目标车辆到达所述目标补能电站的预估剩余电量；根据全部所述目标车辆到达所述目标补能电站的所述预估剩余电量，获得第二权重数据；其中，所述第二权重数据用于表征每辆所述目标车辆与每块所述目标电池之间的第二权重值；所述目标车辆到达所述目标补能电站的所述预估剩余电量越大，所述目标车辆与
所述目标电池之间的第二权重值越小；对应地，所述根据所述第一权重数据，利用km算法计算确定出推荐进行换电的所述目标车辆对应的所述目标电池包括：根据所述第一权重数据和所述第二权重数据，利用km算法计算确定出推荐进行换电的所述目标车辆对应的所述目标电池。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述目标补能电站具有至少一个用于为所述目标车辆进行充电的充电枪；对应地，所述根据所述第一权重数据，利用km算法计算确定出推荐进行换电的所述目标车辆对应的所述目标电池包括：根据所述第一权重数据，利用km算法计算确定出全部所述目标车辆对应的所述目标电池；根据所述目标车辆到达所述目标补能电站的所述预估到达时间，以及所述目标车辆对应的所述目标电池的充满电完成时间，确定每辆所述目标车辆的预估换电完成时间；根据所述目标车辆到达所述目标补能电站的所述预估到达时间，以及所述目标车辆的预估换电完成时间，确定至少一个目标枪的可使用时间范围；其中，所述目标枪为在所述目标车辆到达所述目标补能电站的所述预估到达时间与所述目标车辆的预估换电完成时间之间的时间段内，所述目标补能电站中处于空闲状态的充电枪；根据所述目标车辆的预估换电完成时间，以及全部所述目标枪的可使用时间范围，确定所述目标车辆在所述预估换电完成时间之前进行充电可达到的最大剩余电量；当所述目标车辆在所述预估换电完成时间之前进行充电可达到的所述最大剩余电量不满足第一预设条件时，推荐所述目标车辆进行换电；当所述目标车辆在所述预估换电完成时间之前进行充电可达到的所述最大剩余电量满足第一预设条件时，推荐所述目标车辆进行充电。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，全部所述电动车辆均往返行驶于第一目标位置和第二目标位置之间，且所述目标补能电站位于所述第一目标位置和第二目标位置之间；对应地，所述第一预设条件为：所述目标车辆在所述预估换电完成时间之前进行充电可达到的所述最大剩余电量，支持所述目标车辆从所述目标补能电站行驶到当前行驶目标位置后再行驶至所述目标补能电站。10.一种电动车辆的补能智能调度装置，其特征在于，所述装置包括：预估模块，用于根据多辆目标车辆的当前剩余电量和当前地理位置，以及目标补能电站的固定地理位置，确定每辆所述目标车辆到达所述目标补能电站的预估到达时间；其中，所述目标补能电站至少用于将目标电池更换至所述目标车辆上；权重获取模块，用于根据每辆所述目标车辆到达所述目标补能电站的预估到达时间与每块所述目标电池的充满电完成时间的时间间隔值的绝对值，获得第一权重数据；其中，所述第一权重数据用于表征每辆所述目标车辆与每块所述目标电池之间的第一权重值；所述目标车辆到达所述目标补能电站的预估到达时间与所述目标电池的充满电完成时间的时间间隔值的绝对值越大，所述目标车辆与所述目标电池之间的第一权重值越小；推荐策略计算模块，用于根据所述第一权重数据，利用km算法计算确定出推荐进行换
电的所述目标车辆对应的所述目标电池。

技术总结
本发明提供了一种电动车辆的补能智能调度方法和装置，首先获取多辆目标车辆的当前剩余电量、当前地理位置和目标补能电站的固定地理位置，确定每辆目标车辆的预估到达时间，进而获得第一权重数据，根据第一权重数据，利用KM算法得出每辆目标车辆和目标电池的对应关系。与现有技术相比，本发明采用KM算法得出每辆目标车辆对应的目标电池，以此制定出的智能调度方案不仅可对多辆电动车辆在目标补能电站进行补能智能调度，而且一定程度上可解决目标补能站点忙闲状态不均匀的现象，有利于提升电动车辆方和补能电站方的整体满意度。电动车辆方和补能电站方的整体满意度。电动车辆方和补能电站方的整体满意度。


技术研发人员：杨丽娅 陈胜兵 张东江 张斌 李萱
受保护的技术使用者：上海玖行能源科技有限公司
技术研发日：2023.09.13
技术公布日：2023/10/20