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摘要：一种含光储充一体化能量路由器的充电站系统，包括：能量路由器和母线，能量路由器包括多种电力变换器模块，各电力变换器模块的一端接入母线，另一端通过各输入输出端口与下述中的一种或多种外部设备连接：直流配电网、交流电网、分布式能源发电设备和充放电设备；利用本发明的能量路由器可以直接接入各类交直流负载，最大限度地实现光伏等可再生能源的接入；本发明提供的充电站系统为多能互补能源自洽的供用电系统，具备快速充电站直流接入能力，可构建多电压等级交直流无缝混合配电网，实现新能源汽车充电、交直流负荷、分布式电源、储能、信息流的融合，提高电网对新能源电动汽车的接纳程度，助推新能源电动汽车与快速充电站的发展与建设。
摘要：本申请涉及一种基于模糊测试的充电桩CAN协议的渗透测试方法、系统及存储介质，方法包括以下具体步骤：通信协议管理模块对电动汽车与充电桩之间进行CAN通信检测，同时对电动汽车与充电桩之前进行的网络通信执行并行检测，根据实际的通信数据进行数据帧自定义配置；数据变异优化模块根据变异优化策略生成测试用例；所生成测试用例样本经由检测管理模块的执行检测模块发往目标充电桩并监测响应状态，批处理后将结果存储并输出检测报告。本发明相对于传统的模糊测试，引入改进的遗传算法，经过自定义的变异方案，用以产生覆盖度更高的测试用例，验证得到引起异常的测试样本，显著提高CAN协议检测的效率和准确度。
摘要：本发明提供一种车辆全周期中碳减排量的检测装置及车辆。该装置包括：电池生产碳排放测试单元测算电池生产过程中碳的第一排放量；电池生命周期内测试单元测算电池生命周期内充电总量和充电过程中损耗的碳的第二排放量；里程测试单元测算电池生命周期对应车辆行驶的总里程；电池报废碳排放测试单元测算电池报废过程中碳的第三排放量；总测算单元分别与电池生产碳排放测试单元、电池生命周期内测试单元、里程测试单元和电池报废碳排放测试单元连接，用于根据接收的第一排放量、充电总量、第二排放量、总里程和第三排放量计算碳减排量。本发明能够对车辆全周期中的碳排放量进行全面测试，准确测量电动汽车全周期中碳排放量。
摘要：考虑用户市场响应潜力的电动汽车用户画像方法及系统，包括：将获取的电动汽车的剩余电量、分时电价输入到预先构建的时间响应潜力模型得到时间响应潜力类型；将电动汽车的距离、时间和电价输入到预先训练好的空间响应潜力模型中，得到空间响应潜力类型；基于电动汽车在设定时间内的需求电量确定电量响应潜力类型；由时间响应潜力类型、空间响应潜力类型和电量响应潜力类型得到电动汽车用户画像；其中，时间响应潜力模型是基于剩余电量和分时电价，以及时间潜力类型结合支持向量机构建的；空间响应潜力模型是影响因素和空间响应潜力类型对神经网络训练得到的。从时间和空间两个维度对电动汽车用户进行全面分析，得到电动汽车用户的市场响应潜力。
摘要：本发明涉及电力需求响应调度技术领域，具体提供了一种基于V2G充电站的电力调度方法及装置，包括：求解预先构建的电力调度优化模型，获取参与需求响应调度电动车的放电决策量；基于参与需求响应调度电动车的放电决策量控制参与需求响应调度电动车向V2G充电站放电；所述电力调度优化模型包括：以参与需求响应调度电动车的平均放电率最小为目标的第一目标函数、以配电网负荷的峰谷差最小为目标的第二目标函数以及为所述第一目标函数和第二目标函数配置的约束条件。本发明提供的技术方案避免了电动汽车接入电网后加大了负荷峰谷差，引发一系列如变压器过载、电压偏差等负面影响，解决了现有策略调度方法对用户响应调度的能力未能进行全面考虑的问题。
摘要：本发明公开了一种电动汽车充电负荷预测系统、方法及存储介质，涉及电动汽车有序充放电领域，解决现有的负荷预测不精确导致配电网负荷过高的问题，同时也解决由于大规模电动汽车充电造成交通拥堵的问题，系统包含一个管理平台和四个子系统；其中云监控管理平台：实时接收并显示路网数据管理系统、交通流量预测管理系统、车载数据采集控制系统、用户管理系统的相关数据及运行状态，处理这些数据得出电动汽车充电时空负荷预测信息，并将其传给负荷预测显示界面，本发明对能影响电动汽车充电负荷的各种因素进行了全面的数据挖掘，定量分析各个因素对电动汽车充电负荷的影响，使得本发明方法电动汽车充电负荷预测模型预测更准确。
摘要：本发明公开了一种山地城市充电站规划系统、方法及存储介质，涉及电动汽车充电站规划领域，解决山地城市电动汽车耗电量模型缺失，对山地城市电动汽车充电负荷无法进行精细化时空间预测的技术问题，通过本申请文件能够进行充电站规划，包括一个云监控平台和四个子系统：云监控平台：实时接收电动汽车运行状态，对电动汽车短期充电负荷进行预测，再结合充电站、配电网相关数据及电动汽车的增长数据，对规划年路网各节点处电动汽车充电需求进行预测，进而以充电负荷波动最小与配电网最优潮流为目标，对规划区作出最优充电站布局规划；本发明可以准确地预测区域电动汽车充电设施的负荷。
摘要：本发明公开了一种电动汽车充电控制方法、装置、充电桩和电动汽车，涉及电动汽车充电技术领域，解决在建立电动汽车、充电桩和云端的通信连接时存在数据丢失风险的问题，包括以下步骤：将充电枪插入电动汽车；桩控制模块与充电桩、电动汽车和云端服务器通信连接；桩控制模块电接收车辆基本信息；桩控制模块将车辆基本信息上传到云端服务器；校验车辆基本信息，若校验通过则下发充电指令，否则下发断开连接指令；桩控制模块执行对应操作；充电结束后，桩控制模块从充电桩读取充电数据信息并传输到云端服务器；云端服务器进行结算费用，向用户提供云端支付功能；本发明具有适应性广且数据不易丢失的优点。
摘要：本发明涉及一种基于ASTUKF‑GRA‑LSTM模型的新能源汽车锂电池健康状态评估方法，首先获得平滑的IC曲线，然后选取IC曲线的部分区域，利用灰色关联分析法提取电池退化特征；其次，基于输入的特征数据，利用长短期记忆网络LSTM对锂电池的SOH进行在线估计；最后，通过基于实际工程实验数据，验证了该方法具有较强的SOH评估精度。本发明方法对新能源汽车动力SOH评估具有较高的正确率，平均绝对百分误差为0.96％，均方根误差为0.57％，平均评估耗时2.1s，远小于传统LSTM模型评估耗时8.9s、GAN‑CNN‑LSTM模型耗时4.6s。能够有效满足直流充电桩对新能源汽车锂电池健康状态的精确快速动态评估的安全分析需求。该方法具有较高的准确率，这在一定程度上解决了锂电池的SOH估计的准确率较低的问题，具备一定的工程应用价值。
摘要：本发明涉及一种面向直流充电桩充电监测数据的新能源汽车电池SOC抗扰评估方法，以新能源汽车、60KW直流充电桩为例，将本发明提出的方法与带噪声的安时积分法、EKF法、ASTUK法分别进行实验室环境与工程实际环境新能源汽车充电实验测试，并对SOC评估误差进行分析。面向流充电桩充电监测数据，应用本方法对不良数据阈值进行自适应更新，然后剔除不良数据，提高原始数据准确性，最终结合二级动力电池Thevenin模型应用鲁棒性卡尔曼滤波法进行评估，实现SOC精确评估。充分利用直流充电桩的分析计算优势，以直流充电桩充电监测数据为基础，提高SOC评估精度，增强新能源汽车充电安全性能。
