《基于新一代物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智慧電池技術(shù)規(guī)范》

中國國際科技促進會發(fā)布ICS35.240.99CCSL73團體標準X范TechnicalspecificationsforanewgenerationIoTtechnologysmartbattery(征求意見稿)在提交反饋意見時，請將您知道的相關(guān)專利連同支持性文件一并附上。IT/CIXXXX—XXXX 性引用文件 1 5智慧電池產(chǎn)品設(shè)計 16新一代物聯(lián)網(wǎng)智慧電池云腦管理平臺架構(gòu)體系 2 T/CIXXXX—XXXX前言本文件按照GB/T1.1—2020《標準化工作導(dǎo)則第1部分：標準化文件的結(jié)構(gòu)和起草規(guī)則》的規(guī)定起草。本文件由南方科技大學(xué)提出。本文件由中國國際科技促進會歸口。本文件起草單位：南方科技大學(xué)，中國檢驗認證集團深圳有限公司、深圳樹米網(wǎng)絡(luò)科技有限公司、長春理工大學(xué)、中國第一汽車集團有限公司、北京大學(xué)、華為技術(shù)有限公司、深圳市駿嘉科技發(fā)展有限公司、深圳市鎧碩達科技有限公司、深圳渾沌數(shù)字化實驗室科技有限公司、汕頭大學(xué)、吉林省卡思特科技有限公司、吉林省中云數(shù)訊股份有限公司、超智研發(fā)中心(深圳)有限公司、碳獵研發(fā)中心(深圳)有限公司、深圳安視信息技術(shù)有限公司、蘇州奇盈半導(dǎo)體科技有限公司、維旭長電科技(深圳)有限公司。本文件主要起草人：宋軒、張家祺、余慶、謝洪彬、鄧婕文、宋歌、范子沛、張凌宇、張浩然、袁飛、徐政和、盧周廣、高源、孫志海、張昕、宋小龍、劉妍、周時瑩、李長龍、孫宗姚、王中一、謝奕、高亮、陳欣、陳瑤。1T/CIXXXX—XXXX基于新一代物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智慧電池技術(shù)規(guī)范1范圍本文件確立了新一代物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智慧電池技術(shù)規(guī)范，規(guī)定了電池出廠要求、數(shù)據(jù)采樣、數(shù)據(jù)預(yù)處理、構(gòu)建內(nèi)容、性能評估、測試評價的算法構(gòu)建要求。本文件適用于新一代物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智慧電池出廠要求及管理平臺的構(gòu)建。2規(guī)范性引用文件下列文件中的內(nèi)容通過文中的規(guī)范性引用而構(gòu)成本文件必不可少的條款。其中，注日期的引用文件，僅該日期對應(yīng)的版本適用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本(包括所有的修改單)適用于本文件。GB/T35119-2017產(chǎn)品生命周期數(shù)據(jù)管理規(guī)范GB/T35295-2017信息技術(shù)大數(shù)據(jù)術(shù)語GB/T36972-2018電動自行車用鋰離子蓄電池GB/T38637.2-2020物聯(lián)網(wǎng)感知控制設(shè)備接入第2部分：數(shù)據(jù)管理要求GB/T39086-2020電動汽車用電池管理系統(tǒng)功能安全要求及試驗方法3術(shù)語和定義GB/T35119-2017、GB/T35295-2017、GB/T36972-2018、GB/T39086-2020和GB/T38637.2-2020界定的以及下列術(shù)語和定義適用于本文件。荷電狀態(tài)stateofcharge電池存儲電量百分數(shù)。損失函數(shù)lossfunction算法模型輸出和觀測結(jié)果之間的概率分布差異。4縮略語下列縮略語適用于本文件。IoT：物聯(lián)網(wǎng)(InternetofThings)GPS:全球定位系統(tǒng)(GlobalPositioningSystem)MQTT：消息隊列遙測傳輸(MessageQueuingTelemetryTransport)PCA：主成分分析(PrincipalComponentsAnalysis)LDA:線性判別分析(LinearDiscriminantAnalysis)RNN：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RecurrentNeuralNetwork)LSTM：長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LongShort-TermMemory)Attention：注意力機制(Attention)CNN：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ConvolutionalNeuralNetwork)VAE：變分自編碼器(VariationalAuto-Encoder)GCN：圖卷積網(wǎng)絡(luò)(GraphConvolutionalNetwork)SOC：荷電狀態(tài)(StateOfCharge)5智慧電池產(chǎn)品設(shè)計2T/CIXXXX—XXXX硬件為了滿足新一代物聯(lián)網(wǎng)智慧電池需求，我們要求在電池出廠時增加eSIM模塊提供通訊，并在電池中加裝溫度傳感器、GPS傳感器電位傳感器等，并通過區(qū)塊鏈技術(shù)上傳出廠時的電池數(shù)據(jù)，以便故障朔源、售后服務(wù)和報廢回收等需求。數(shù)據(jù)5.2.1傳統(tǒng)交通數(shù)據(jù)包括路網(wǎng)等已結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。5.2.2傳感器數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)形式為時間序列數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)內(nèi)容包括電池位置、電池識別、電池溫度、電池電位、環(huán)境溫度、車輛速度等。6新一代物聯(lián)網(wǎng)智慧電池云腦管理平臺架構(gòu)體系系統(tǒng)架構(gòu)新一代物聯(lián)網(wǎng)智慧電池云腦管理平臺架構(gòu)可包含感應(yīng)層、通訊層、邊緣層、云端層和應(yīng)用層，具體見圖1，能夠為電池的產(chǎn)品設(shè)計、生產(chǎn)制造、售后服務(wù)、充電需求分析、報廢回收等環(huán)節(jié)提供智能化數(shù)據(jù)分析和管理服務(wù)。圖1新一代物聯(lián)網(wǎng)智慧電池云腦管理平臺架構(gòu)3T/CIXXXX—XXXX其中感應(yīng)層可以連接和感應(yīng)到電池的電壓、電阻、溫度和GPS等內(nèi)部傳感器，也可以連接和獲取到充電站、新能源汽車和電網(wǎng)等外部傳感器數(shù)據(jù)。在設(shè)備連接的基礎(chǔ)上，通訊層可提供MQTT、CoAP等物聯(lián)網(wǎng)主流通訊協(xié)議進行數(shù)據(jù)傳輸和控制交互。邊緣層負責(zé)提供本地和就近數(shù)據(jù)處理服務(wù)，能夠提升系統(tǒng)響應(yīng)速度，可包含數(shù)據(jù)接入模塊、設(shè)備控制模塊、本地數(shù)據(jù)庫、邊緣計算和網(wǎng)關(guān)功能。云端層是邊緣層功能的補充和加強，負責(zé)處理數(shù)據(jù)的大量存儲和復(fù)雜分析，可包含數(shù)據(jù)平臺和算法平臺兩大模塊。應(yīng)用層涵蓋了電池整個生命周期各個環(huán)節(jié)的場景應(yīng)用，可包含電池狀態(tài)預(yù)測、電池安全預(yù)警、充電需求預(yù)測、電池軌跡分析、電池回收分析等，整體可以實現(xiàn)電池的智能化管理。整個智慧電池云腦管理平臺在架構(gòu)設(shè)計和落地應(yīng)用上應(yīng)具備可用性、可靠性和可擴展性，能夠?qū)崿F(xiàn)電池傳感器和設(shè)備的智能連接、支持不同的數(shù)據(jù)通訊協(xié)議、提供邊緣側(cè)計算能力和云端智能數(shù)據(jù)分析服務(wù)，可以實現(xiàn)智能化的電池管理服務(wù)。數(shù)據(jù)預(yù)處理在數(shù)據(jù)分析之前，應(yīng)對電池數(shù)據(jù)進行以下預(yù)處理操作：a)數(shù)據(jù)標注：應(yīng)提前對不同來源和種類的電池相關(guān)數(shù)據(jù)進行集中接入和整合，并根據(jù)數(shù)據(jù)分析的需求進行標注；b)數(shù)據(jù)清洗：對于部分電池數(shù)據(jù)中存在缺失、重復(fù)、異常值、不均衡等情況，應(yīng)對應(yīng)采取填補、剔除、濾波修正、過采樣等方法進行處理；c)數(shù)據(jù)變換：可根據(jù)實際的數(shù)據(jù)分析需要對電池數(shù)據(jù)進行格式轉(zhuǎn)換、離散化、獨熱編碼、對數(shù)變換等處理；d)數(shù)據(jù)歸約：可根據(jù)算法模型訓(xùn)練的需要對電池樣本數(shù)據(jù)進行歸一化和標準化等操作處理，將數(shù)之間的范圍或是標準的正態(tài)分布；e)軌跡處理：可在模型訓(xùn)練前對電池中的時空軌跡數(shù)據(jù)進行軌跡壓縮，減少不必要的通訊和計算成本，同時可根據(jù)數(shù)據(jù)分析需要進行地圖匹配，提前將電池位置數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)到路網(wǎng)上；f)特征提?。簩τ诓糠址治鰣鼍爸须姵財?shù)據(jù)特征維度較大的情況，可采用PCA和LDA等方法進行降維處理，同時可采用卡曼濾波、嵌入等方法進行特征選擇。基本功能要求6.3.1電池狀態(tài)預(yù)測6.3.1.1剩余電量預(yù)測針對剩余電量預(yù)測功能，應(yīng)能夠從歷史電池的數(shù)據(jù)中精準預(yù)測電池剩余電量，構(gòu)建流程可包含以下幾個步驟。a)數(shù)據(jù)準備：用于模型訓(xùn)練的樣本數(shù)據(jù)可包含但不限于電池電壓、電流、平均溫度等，同時應(yīng)對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；b)模型設(shè)計：模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計可采用深度學(xué)習(xí)算法模型，常用的有RNN、LSTM、Attention等，能夠接收時間序列信息作為數(shù)據(jù)輸入，同時按照需求輸出剩余電量百分比，具體要求如下：可考慮將天氣數(shù)據(jù)、駕駛行為等因素加入模型中，以提升模型的準確率；模型應(yīng)具備一定的泛化能力，能夠消除數(shù)據(jù)噪聲的干擾。c)確定目標函數(shù)：根據(jù)設(shè)計的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和優(yōu)化目標確定訓(xùn)練的損失函數(shù)，使得電池電量的預(yù)測精度可以滿足需求；d)模型訓(xùn)練：對模型進行迭代訓(xùn)練，更新模型參數(shù)；e)測試評價：選擇評價指標，對訓(xùn)練好的模型進行測試，同時評價模型輸出的剩余電量信息的準確程度，并計算MAE、MSE衡量剩余電量預(yù)測準確性。6.3.1.2剩余行駛里程預(yù)測針對剩余行駛里程預(yù)測功能，應(yīng)能夠從歷史電池的行駛里程數(shù)據(jù)中精準預(yù)測電池在該狀態(tài)下剩余行駛里程，構(gòu)建流程可包含以下幾個步驟。a)數(shù)據(jù)準備：用于模型訓(xùn)練的樣本數(shù)據(jù)可包含但不限于電池電壓、電流、平均溫度、剩余電量等，同時應(yīng)對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；4T/CIXXXX—XXXXb)模型設(shè)計：模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計可采用深度學(xué)習(xí)算法模型，常用的有GCN、CNN、VAE等，能夠接收時間序列信息作為數(shù)據(jù)輸入，同時按照需求輸出電池的剩余行駛里程，具體要求如下： 剩余里程預(yù)測通過利用數(shù)據(jù)庫中包括但不限于電池的總行駛里程數(shù)據(jù)、駕駛員行為數(shù)據(jù)和天氣數(shù)據(jù)，基于機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法構(gòu)建適用于剩余里程的預(yù)測算法，實現(xiàn)對電池剩余里程精準預(yù)測；模型應(yīng)具備一定的泛化能力，能夠消除數(shù)據(jù)噪聲的干擾。c)確定目標函數(shù)：根據(jù)設(shè)計的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和優(yōu)化目標確定訓(xùn)練的損失函數(shù)，使得剩余行駛里程的預(yù)測精度可以滿足需求；d)模型訓(xùn)練：對模型進行迭代訓(xùn)練，更新模型參數(shù)；e)測試評價：選擇評價指標，對訓(xùn)練好的模型進行測試，同時評價模型輸出的行駛里程信息的準確程度。6.3.2電池智能管理6.3.2.1電池充電管理新國標的實施與碳中和的方針增長了我國電動車行業(yè)的高速發(fā)展，貴重電池的安全和管理需求引起政府和社會的高度重視。隨著國家貫徹落實發(fā)展新能源汽車的重大戰(zhàn)略，以純電驅(qū)動為新能源汽車發(fā)展的主要戰(zhàn)略取向，電車在國內(nèi)大量生產(chǎn)并投入使用，這給電車電池充電帶來較大的供應(yīng)壓力，在不斷擴充充電設(shè)施數(shù)量之外，將電動汽車接入物聯(lián)網(wǎng)，通過云平臺，以市級為單位，統(tǒng)一規(guī)劃管理，檢測汽車當(dāng)前電量及運行狀態(tài)，預(yù)測汽車之后的電量消耗狀況，根據(jù)汽車當(dāng)前狀態(tài)及電量消耗狀態(tài)，提前預(yù)測電動汽車需要充電與否及充電所消耗時間，及時提醒車主進行充電并提供就近可用充電樁位置及距離。盡量保證電動汽車在需要使用時擁有充足電量。在充電時，應(yīng)通過各種傳感器及監(jiān)控裝置，對充電過程進行監(jiān)控保護，監(jiān)視并控制充電中電壓、電流等數(shù)據(jù)，在保證電池的安全性和長壽命，保證電池性能的同時，盡可能提高充電效率。電池充電管理流程圖，如圖2所示：a)傳感器收集電車當(dāng)前環(huán)境及電池狀態(tài)，包括但不限于電池電量、電芯溫度、環(huán)境溫度、環(huán)境濕度、電池狀態(tài)、當(dāng)前時間等，將收集信息通過通訊模塊發(fā)送給云平臺；b)云平臺收集當(dāng)前電車相關(guān)信息，通過LSTM、CNN等時序網(wǎng)絡(luò)預(yù)測數(shù)小時后電池電量。根據(jù)當(dāng)前汽車GPS定位，搜索附近可用的充電樁，判斷可用電量是否可以抵達附近充電樁，綜合判斷當(dāng)前是否需要充電；c)若需要充電，則收集附近其他需要充電電車信息，結(jié)合充電樁信息，判斷可行駛范圍內(nèi)最快可用充電樁位置，并根據(jù)優(yōu)先級排序，將充電提示及充電樁信息發(fā)送給車主，提醒車主進行充電；d)若車主同意充電，指定一個目標充電樁，根據(jù)路況及其他信息進行導(dǎo)航，在可行的前提下，盡快抵達指定充電樁位置；e)若車主拒絕充電，則重復(fù)過程6.3.2.1b)，6.3.2.1c)，并根據(jù)需要多次提醒車主，在必要時提供拖車服務(wù)；f)充電過程中，通過傳感器繼續(xù)監(jiān)控汽車電池狀況，確保：1)充電時間應(yīng)在規(guī)定范圍內(nèi)，過長或過短都會影響電池的壽命和性能；2)充電電流的大小應(yīng)適當(dāng)，過大的電流會使電池溫升過高，過小的電流會導(dǎo)致充電效率低；3)充電過程中應(yīng)監(jiān)測電池的溫度、電壓、電流等參數(shù)，并及時調(diào)整充電方式以保證電池的安全和性能；4)充電過程中應(yīng)采用安全保護措施，避免電池過充、過放等情況的發(fā)生；5)充電完成后應(yīng)對電池進行放電平衡，以保證電池的均衡充放電狀態(tài)。5T/CIXXXX—XXXX圖2充電管理建模參考流程6.3.2.2電池安全預(yù)警電池安全問題指外界環(huán)境因素對電池正常使用造成損害，致使電池?zé)o法達到正常使用壽命而造成多余的個人財產(chǎn)損失，除去因自然環(huán)境造成的過熱自燃，碰撞擠壓導(dǎo)致變形、漏液等問題外，也包括電池被竊取等人為影響。通過向電池添加多種傳感器，實時檢測電池周圍環(huán)境信息，將環(huán)境信息上傳至云服務(wù)平臺，通過大數(shù)據(jù)，對此前出現(xiàn)多種電池安全問題進行總結(jié)，經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方式進行訓(xùn)練，判斷當(dāng)前電池是否會出現(xiàn)安全問題，并對可能出現(xiàn)的安全問題進行預(yù)警，提醒車主或有關(guān)部門進行安全檢測，防止安全事故發(fā)生。此外，對于汽車偷竊等問題，除去車主主動報警外，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對汽車非正常啟動，電池異常插拔或汽車異常駕駛問題進行判斷預(yù)測，可以提前警告車主并提供GPS定位。電池安全預(yù)警流程圖，如圖3所示：a)傳感器收集電池當(dāng)前環(huán)境信息，包括但不限于環(huán)境溫度，環(huán)境濕度，GPS信息，壓力信息等，將收集信息通過通訊模塊發(fā)送給云平臺；b)云平臺收集大量電池環(huán)境相關(guān)信息，作為輸入數(shù)據(jù)，輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判斷電池所屬環(huán)境是否存在安全隱患；c)對可能存在安全隱患的電池，判斷可能安全隱患類型，并向車主或相關(guān)部門發(fā)送預(yù)警進行排查，其包括但不限于以下隱患內(nèi)容：1)電池周圍環(huán)境溫度過高，可能出現(xiàn)電池自燃問題；2)電池周圍環(huán)境過于潮濕，可能導(dǎo)致電路短路問題；3)電池承受壓力過大，可能出現(xiàn)擠壓變形；4)電池非正常插拔或汽車非正常啟動，可能存在操作失誤導(dǎo)致其他安全問題或汽車失竊。d)車主或相關(guān)部門在排查過安全問題后，生成安全問題相關(guān)報告書，并提交云服務(wù)平臺，平臺根據(jù)事后提交報告書，結(jié)合預(yù)測安全問題類型，計算損失函數(shù)，通過梯度下降等方式更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。6T/CIXXXX—XXXX圖3安全預(yù)警建模參考流程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其預(yù)測安全隱患類型準確率為標準，判斷模型好壞，若預(yù)測安全隱患類型越準確，則說明安全預(yù)警效果越好。6.3.2.3電池故障預(yù)警伴隨著新能源動力電池的大量投入，電池安全不斷引起重視，通過添加多種傳感器，實時監(jiān)測電池全生命周期的數(shù)據(jù)信息，并上傳云服務(wù)平臺，對電池各項數(shù)據(jù)指標實時監(jiān)測，確認電池是否存在安全故障。對于不安全的電池，及時啟動電池安全機制，若在規(guī)定時間內(nèi)電池?zé)o法過渡到安全狀態(tài)，則警告車主暫時停止駕駛并盡快進行召回，并在召回后進行檢查及追溯，分析安全隱患產(chǎn)生原因。在之后的生產(chǎn)制造及使用過程中，將該安全問題納入考慮范圍內(nèi)，電車電池智能安全預(yù)警標準應(yīng)為電池的安全性提供有效保障，并在發(fā)生安全隱患時及時發(fā)出預(yù)警以便采取措施。通過大數(shù)據(jù)挖掘電池異常特征。主要分為兩類：a)基于信號分析提取異常值，如熵分析、小波變換、模態(tài)分解和相關(guān)性分析等，其中以香農(nóng)熵應(yīng)用最廣泛；b)機器學(xué)習(xí)，如聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機等構(gòu)建分類模型或回歸模型用于故障預(yù)警。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其預(yù)測安全隱患類型準確率為標準，判斷模型好壞，若預(yù)測安全隱患類型越準確，則說明安全預(yù)警效果越好。6.3.2.4電池壽命預(yù)測電池壽命預(yù)測的目的是對鋰離子電池的健康情況進行準確估算，進而確保電動汽車的穩(wěn)定行駛。動力電池在使用過程中，電池健康狀態(tài)會隨著電池老化而減小，在進行電池壽命評估時還需考慮到車輛加減速、氣候條件等實際環(huán)境對電池壽命的影響。一般來說，電池的剩余壽命預(yù)測主要是指電池當(dāng)前狀態(tài)還可用多少個循環(huán)到達循環(huán)終點。對于電池壽命的預(yù)測，可以幫助生產(chǎn)者及時識別出壽命較低的電池，幫助電池的用戶監(jiān)測電池狀態(tài)，及時維護或者更換電池，降低電池故障率。7T/CIXXXX—XXXX為了能夠精確的預(yù)測出正常情況下電池的電壓，必須要選擇較為合理且精確的預(yù)測模型。利用數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型進行電池的電壓預(yù)測。常見的數(shù)據(jù)驅(qū)動模型包括決策樹，支持向量機，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。并通過計算RMSE和MAPE衡量電池壽命估計的準確性。6.3.2.5充放電需求分析充放電需求分析是從電池歷史軌跡數(shù)據(jù)中提取識別確定電動汽車的充電與放電過程。通過對電動汽車充電與放電過程的識別提取，能夠準確地確定電動汽車的充電需求，充電負荷的時間與空間分布情況，并為相關(guān)部門提供決策支持。對于充電需求，電動車在完全充電后會保持插電的狀態(tài)，此時雖然電池電量已滿，但車輛的充電狀態(tài)仍顯示為充電中。為了更精確地提取和評估電動車的充電負荷，對充電過程需求分析時，應(yīng)將充電的過程分為充電中和充電完成兩個階段，電動汽車主要在充電中階段消耗電力。充電中階段的需求識別結(jié)果可表示為公式(1)：Ecl,tS,te,SocS,Soce…………(1)式中：l——充電所在位置；tS——充電起始時間；te——充電結(jié)束時間；SocS——充電起始時剩余電量；Soce——充電結(jié)束時剩余電量。對于放電需求，主要發(fā)生在電動車行駛時，電池中的電力將被消耗。由于車輛在行駛過程中可能會存在短時間停車，在提取放電需求時應(yīng)設(shè)置時間閾值6，當(dāng)兩個相鄰的行程之間的時間間隔小于6，且間隔時間內(nèi)不存在充電行為時，他們將被合并為一個單獨的放電過程。放電階段的需求識別結(jié)果可表示為公式(2)：EdlS,le,tS,te,SocS,Soce…………(2)式中：lS——放電起始時車輛位置；le——放電結(jié)束時車輛位置；tS——放電起始時間；te——放電結(jié)束時間；SocS——放電起始時剩余電量；Soce——放電結(jié)束時剩余電量。6.3.2.6潛在充放電需求挖掘基于電動汽車的軌跡數(shù)據(jù)和電池信息能夠推斷出潛在的充電需求，幫助企業(yè)和政府指定合理的充電計劃，規(guī)劃充電設(shè)施建設(shè)，提高充電服務(wù)的利用率與效率，改善電動汽車充電服務(wù)。電動車的潛在充電需求可以用以下規(guī)則來估計：當(dāng)電動車在某一位置停放時長超過T，停放開始時電池剩余電量低于SocT，且車輛停放過程中沒有進入充電狀態(tài)，則可以將這一過程視為潛在充電需求。同時，潛在充電需求的識別需要在基于電動車停放情況，為了消除短期停車，對應(yīng)于放電事件的識別，只有當(dāng)電動車在某一位置停留的時間超過6，才能夠被識別為停車。潛在充電需求識別結(jié)果可以表示為公式(3)：Epl,tS,te,ce………………(3)式中：l——潛在充電需求所在位置；tS——潛在充電需求起始時間；te——潛在充電需求結(jié)束時間；ce——最大可充電能量。6.3.2.7充放電需求預(yù)測8T/CIXXXX—XXXX充電需求預(yù)測是從電動汽車用戶個體與群體角度估計未來需要充電服務(wù)的用戶數(shù)量、充電發(fā)生的位置與電力負荷強度等。通過對電動汽車充電需求的預(yù)測，可以有效地指導(dǎo)電力供應(yīng)計劃，避免由于電動汽車充電需求突增導(dǎo)致的電網(wǎng)緊張和電力供應(yīng)不足等問題。同時，為電動汽車充電提供便利，提升用戶體驗。充電需求預(yù)測可以分為個體與群體兩類。個體充電需求預(yù)測需結(jié)合單一電動車輛長期觀測的歷史充放電行為，預(yù)測電動汽車個體將在何時、何地產(chǎn)生多大的充電需求。群體充電需求預(yù)測則需要結(jié)合大量電動汽車個體充電整體需求的歷史情況，預(yù)測未來特定時間段內(nèi)城市各區(qū)域?qū)a(chǎn)生多大的充電需求。6.3.3充放電設(shè)施分析6.3.3.1充放電供需分析充放電供需分析根據(jù)電動汽車的充電行為與所挖掘的潛在充電需求，在給定的區(qū)域與時間段內(nèi)，統(tǒng)計分析電力供應(yīng)與充電需求的滿足情況。通過充放電供需的分析，能夠精確地評估城市內(nèi)不同區(qū)域的充電供給與需求平衡情況，為電網(wǎng)電力供應(yīng)提供定量依據(jù)，同時也能夠為充電設(shè)施的規(guī)劃選址提供支持。充放電供需分析可以提供以下方面功能：區(qū)域充放電供需的地圖展示：給定時間與空間范圍，在地圖上展示充電需求、潛在充電需求的數(shù)量、能耗與空間分布。充放電站點的供需展示：選定充放電站點，展示并統(tǒng)計該站點周邊的潛在充電需求，評估該充電站充電設(shè)施的利用情況。6.3.3.2共享充電站選址隨著國內(nèi)電動車載具的發(fā)展，公共充電站需求日益增大，戰(zhàn)略性地部署充電站和充電點成為城市規(guī)劃者和電力公司面臨的一個新興且具有挑戰(zhàn)性的問題。自然地，交通流量和車輛軌跡旅等交通數(shù)據(jù)在解決這個問題中起著重要作用。結(jié)合周邊公共設(shè)施用途類別及位置信息、周邊社區(qū)用能情況等數(shù)據(jù)，建立充電樁建設(shè)合理性評價分析模型，自動判斷擬建設(shè)充電樁選址可行性，進一步優(yōu)化充電樁位置布局，合理配置空間資源，提升充電樁利用率。在進行充電站選址規(guī)劃時，應(yīng)該考慮以下幾點：a)根據(jù)電動汽車的使用情況與潛在充