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龙图腾网获悉河北工业大学申请的专利基于车-站-网信息交互的EV智能实时调度方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116345476B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310530556.0，技术领域涉及：H02J3/14；该发明授权基于车-站-网信息交互的EV智能实时调度方法及系统是由李家乐;王贵林;王雪菲设计研发完成，并于2023-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于车-站-网信息交互的EV智能实时调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明为基于车‑站‑网信息交互的EV智能实时调度方法及系统，所述调度方法包括以下内容：用于获取电动汽车用户EVU的充放电相关信息；获得充电站选择指标包括：EVU从出发点到各个充电站的最短路径距离、电量消耗和行程时间，最大等待时间、利用率；获得当前时刻之后的未来24h的电网原负荷信息、实时电价信息和实时碳排放因子信息，作为充放电优化指标；以充电站选择指标和充放电优化指标构成指标体系；假设在同一个充电站不能既充电又放电，构建电动汽车智能实时调度模型的目标函数及约束；根据EVU和电网不同的目标偏好，求解电动汽车智能实时调度模型，获得多个不同偏好的推荐方案。实现了EVU对于充电站的选择和EVU参与充放电的调度的双重优化。

本发明授权基于车-站-网信息交互的EV智能实时调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于车-站-网信息交互的EV智能实时调度方法，其特征在于，所述调度方法包括以下内容： 获取电动汽车用户EVU的充放电请求，获得EV的经纬度、充放电请求的时间T0、电池电量状态SOC0、EV的电池容量Ecap、EV的充放电功率Pchdis、用户离开充电场站时的预期电池电量状态SOCend、EVU预计离开充电站的时间Tl、电动汽车的平均车速信息； 获得充电站选择指标包括：EVU从出发点到各个充电站的最短路径距离Dmin、电量消耗Ec和行程时间Tmin，最大等待时间Tq、利用率Uj； 对电网原负荷值L、实时电价REP和实时碳排因子REF进行当前时刻未来24小时的预测，获得当前时刻之后的未来24h的电网原负荷信息、实时电价信息和实时碳排放因子信息，以预测获得的电网原负荷、实时电价和实时碳排放因子作为充放电优化指标； 以充电站选择指标和充放电优化指标构成指标体系； 假设在同一个充电站不能既充电又放电，构建电动汽车智能实时调度模型的目标函数f1-f8为公式18-25： f1＝Tmin18 f2＝Ec19 f5＝Tq22 f6＝Uj23 其中，T为时间段集合，REPt表示时段t内的实时电价，通过预测获得；表示第i辆EV在时段t内进行充电，反之，不充电；表示第i辆EV在时段t内进行放电，反之，不放电；Δt为单位时段长度；η为充电桩的充放电效率；为第i辆EV的充放电功率；Pmax为电网原负荷叠加上充电负荷的最大值，Pmin为电网原负荷叠加上充电负荷的最小值；REFt表示时段t内实时碳排因子，通过预测获得； 电动汽车智能实时调度模型的约束为公式26和27： |SOCt-SOCend|≤δ26 SOCmin+Ec≤SOC027 其中，SOCmin为EV电池电量状态的最低阈值；SOCt为电动汽车用户取车时的电池电量状态；δ表示EV用户取车离开时的电池电量状态与期望的电池电量状态之间能允许的差值； 若EV的充放电时间ΔT小于EVU预计离开充电站的时间Tl和EVU到达充电站的时间Ta之差，且有放电需求的EVU到达充电站的初始电池电量状态大于55％，则EV的充放电开始时间能优化，按照电动汽车智能实时调度模型进行优化； 根据EVU和电网不同的目标偏好，选择指标体系中的指标，求解电动汽车智能实时调度模型，获得多个不同偏好的推荐方案。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人河北工业大学，其通讯地址为：300401 天津市北辰区西平道5340号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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