一种基于大数据云计算的充电桩后台管理系统，其包括如下组件：充电策略初始单元，用于依据各个充电汽车厂商提供的电池充电曲线作为原始参考制定初始充电策略；充电信息接收单元，用于接收用户实时上传的充电信息；并发送给充电策略更新单元；车辆信息接收单元，用于获取用户在注册后提供的注册车辆使用年限、里程信息；并发送给充电策略更新单元；充电策略更新单元，用于根据用户实时上传的充电信息以及注册车辆使用年限、里程信息对初始充电策略进行优化得到更新后的充电策略；反馈单元，用于将更新后的充电策略反馈给用户，使得用户能够根据更新后的充电策略进行充电管理。本发明还提供一种基于大数据云计算的充电桩后台管理方法。
1.一种基于大数据云计算的充电桩后台管理系统，其特征在于，其包括如下组件：充电策略初始单元，用于依据各个充电汽车厂商提供的电池充电曲线作为原始参考制定初始充电策略；
充电信息接收单元，用于接收用户实时上传的充电信息；并发送给充电策略更新单元；
车辆信息接收单元，用于获取用户在注册后提供的注册车辆使用年限、里程信息；并发送给充电策略更新单元；
充电策略更新单元，用于根据用户实时上传的充电信息以及注册车辆使用年限、里程信息对初始充电策略进行优化得到更新后的充电策略；
反馈单元，用于将更新后的充电策略反馈给用户，使得用户能够根据更新后的充电策略进行充电管理。
2.如权利要求1所述的基于大数据云计算的充电桩后台管理系统，其特征在于，其还包括异常提醒单元，用于对当前电池状态做出评估并根据出现的异常状况提醒用户对电池进行检修。
3.如权利要求2所述的基于大数据云计算的充电桩后台管理系统，其特征在于，所述充电策略更新单元中对初始充电策略进行优化得到更新后的充电策略包括：划分不同的充电模式，充电模式包括电池组使用寿命最长模式、充电时间最短模式，并根据不同的充电模式对初始充电策略进行优化得到各种不同模式下更新后的充电策略。
4.如权利要求3所述的基于大数据云计算的充电桩后台管理系统，其特征在于，所述充电信息接收单元接收用户实时上传的充电信息；并发送给充电策略更新单元包括：充电信息接收单元获取各个用户实时发送的多个网点的充电桩给电池充电的充电信息；将充电信息按照电池的型号、充电参数、品牌进行分类；并获取用户的充电模式选择信息，将充电模式选择信息与充电信息一起发送给充电策略更新单元。
5.一种基于大数据云计算的充电桩后台管理方法，其特征在于，其包括如下步骤：S1、依据各个充电汽车厂商提供的电池充电曲线作为原始参考制定初始充电策略；
S3、获取用户在注册后提供的注册车辆使用年限、里程信息；
S4、根据用户实时上传的充电信息以及注册车辆使用年限、里程信息对初始充电策略进行优化得到更新后的充电策略；
S5、将更新后的充电策略反馈给用户，使得用户能够根据更新后的充电策略进行充电管理。
6.如权利要求5所述的基于大数据云计算的充电桩后台管理方法，其特征在于，其还包括步骤S6、对当前电池状态做出评估并根据出现的异常状况提醒用户对电池进行检修。
7.如权利要求6所述的基于大数据云计算的充电桩后台管理方法，其特征在于，所述步骤S4中对初始充电策略进行优化得到更新后的充电策略包括：划分不同的充电模式，充电模式包括电池组使用寿命最长模式、充电时间最短模式，并根据不同的充电模式对初始充电策略进行优化得到各种不同模式下更新后的充电策略。
8.如权利要求7所述的基于大数据云计算的充电桩后台管理方法，其特征在于，所述步骤S2中接收用户实时上传的充电信息包括：获取各个用户实时发送的多个网点的充电桩给电池充电的充电信息；将充电信息按照电池的型号、充电参数、品牌进行分类；并获取用户的充电模式选择信息。
基于大数据云计算的充电桩后台管理系统及方法
技术领域
[0001] 本发明涉及一种充电桩充电管理技术领域，具体地说，是一种基于云端的能源数据采集系统及方法。
背景技术
[0002] 现有充电桩后台系统只能根据充电桩上传数据进行充电业务结算，不存在对充电桩数据进行分析挖掘。同样更没有电动汽车厂家提供的电池信息等数据，无法对电动汽车实行充电策略的制定与下发。也不能对充电桩充电参数进行修改定制。整个的充电操作是一个开环无反馈的操作，这样用户的充电操作很可能会对电池的使用寿命造成损伤。
发明内容
[0003] 有鉴于此，本发明提出一种基于大数据云计算的充电桩后台管理系统及方法。
[0004] 一种基于大数据云计算的充电桩后台管理系统，其包括如下组件：
[0005] 充电策略初始单元，用于依据各个充电汽车厂商提供的电池充电曲线作为原始参考制定初始充电策略；
[0006] 充电信息接收单元，用于接收用户实时上传的充电信息；并发送给充电策略更新单元；
[0007] 车辆信息接收单元，用于获取用户在注册后提供的注册车辆使用年限、里程信息；并发送给充电策略更新单元；
[0008] 充电策略更新单元，用于根据用户实时上传的充电信息以及注册车辆使用年限、里程信息对初始充电策略进行优化得到更新后的充电策略；
[0009] 反馈单元，用于将更新后的充电策略反馈给用户，使得用户能够根据更新后的充电策略进行充电管理。
[0010] 在本发明所述的基于大数据云计算的充电桩后台管理系统中，
[0011] 其还包括异常提醒单元，用于对当前电池状态做出评估并根据出现的异常状况提醒用户对电池进行检修。
[0012] 在本发明所述的基于大数据云计算的充电桩后台管理系统中，
[0013] 所述充电策略更新单元中对初始充电策略进行优化得到更新后的充电策略包括：划分不同的充电模式，充电模式包括电池组使用寿命最长模式、充电时间最短模式，并根据不同的充电模式对初始充电策略进行优化得到各种不同模式下更新后的充电策略。
[0014] 在本发明所述的基于大数据云计算的充电桩后台管理系统中，
[0015] 所述充电信息接收单元接收用户实时上传的充电信息；并发送给充电策略更新单元包括：
[0016] 充电信息接收单元获取各个用户实时发送的多个网点的充电桩给电池充电的充电信息；将充电信息按照电池的型号、充电参数、品牌进行分类；并获取用户的充电模式选择信息，将充电模式选择信息与充电信息一起发送给充电策略更新单元。
[0017] 本发明还提供一种基于大数据云计算的充电桩后台管理方法，其包括如下步骤：
[0018] S1、依据各个充电汽车厂商提供的电池充电曲线作为原始参考制定初始充电策略；
[0019] S2、接收用户实时上传的充电信息；
[0020] S3、获取用户在注册后提供的注册车辆使用年限、里程信息；
[0021] S4、根据用户实时上传的充电信息以及注册车辆使用年限、里程信息对初始充电策略进行优化得到更新后的充电策略；
[0022] S5、将更新后的充电策略反馈给用户，使得用户能够根据更新后的充电策略进行充电管理。
[0023] 在本发明所述的基于大数据云计算的充电桩后台管理方法中，
[0024] 其还包括S6、对当前电池状态做出评估并根据出现的异常状况提醒用户对电池进行检修。
[0025] 在本发明所述的基于大数据云计算的充电桩后台管理方法中，
[0026] 所述步骤S4中对初始充电策略进行优化得到更新后的充电策略包括：划分不同的充电模式，充电模式包括电池组使用寿命最长模式、充电时间最短模式，并根据不同的充电模式对初始充电策略进行优化得到各种不同模式下更新后的充电策略。
[0027] 在本发明所述的基于大数据云计算的充电桩后台管理方法中，
[0028] 所述步骤S2中接收用户实时上传的充电信息包括：
[0029] 获取各个用户实时发送的多个网点的充电桩给电池充电的充电信息；将充电信息按照电池的型号、充电参数、品牌进行分类；并获取用户的充电模式选择信息。
[0030] 实施本发明提供的基于大数据云计算的充电桩后台管理系统及方法具有以下有益效果：能够依据各个充电汽车厂商提供的电池充电曲线作为原始参考制定初始充电策略，随着用户数量的增长，各个厂商电池品牌的补充完善，用户充电数据的不断积累来不断完善细分各种场景下电池充电曲线数据，并以此为根据不断使用大数据云计算的方式完善充电曲线并对充电策略进行更新，并定期对充电桩进行策略更新。实际上是作为数据的统计分析源，将各个网点充电数据进行汇总分析，将原本数据中被人忽略的潜在价值进行深度挖掘，同时不断扩大样本数据避免小概率误差的存在。利用网点用户优势将不同品牌、使用年限、电池容量的电池类型进行不断的完善细分，将用户的充电体验进行不断提高、不断完善。并最大化的追求对车载电池的使用效率。让传统的充电桩可以进行充电策略调整，用数据去自我学习自我完善。最大的挖掘每一个用户充电数据背后的价值。
[0031] 与现有技术方案相比，本发明注重对充电桩上传信息进行分析和整理，并利用大数据云计算的方法对数据的潜在价值进行挖掘，并对厂家提供的充电曲线进行整理完善，使后台可以依据用户车辆使用情况细制定择最优的充电策略，同时对网络内充电桩策略进行定时更新。
附图说明
[0032] 图1是本发明实施例的基于大数据云计算的充电桩后台管理系统结构框图。
具体实施方式
[0033] 本发明实施例提供一种基于大数据云计算的充电桩后台管理系统，其包括如下组件：
[0034] 充电策略初始单元10，用于依据各个充电汽车厂商提供的电池充电曲线作为原始参考制定初始充电策略；
[0035] 充电信息接收单元20，用于接收用户实时上传的充电信息；并发送给充电策略更新单元40；
[0036] 车辆信息接收单元30，用于获取用户在注册后提供的注册车辆使用年限、里程信息；并发送给充电策略更新单元40；
[0037] 充电策略更新单元40，用于根据用户实时上传的充电信息以及注册车辆使用年限、里程信息对初始充电策略进行优化得到更新后的充电策略；
[0038] 可选地，充电策略更新单元40通过蒙特卡洛树搜索算法对初始充电策略进行优化得到更新后的充电策略。
[0039] 反馈单元50，用于将更新后的充电策略反馈给用户，使得用户能够根据更新后的充电策略进行充电管理。
[0040] 在本发明所述的基于大数据云计算的充电桩后台管理系统中，
[0041] 其还包括异常提醒单元60，用于对当前电池状态做出评估并根据出现的异常状况提醒用户对电池进行检修。
[0042] 在本发明所述的基于大数据云计算的充电桩后台管理系统中，
[0043] 所述充电策略更新单元40中对初始充电策略进行优化得到更新后的充电策略包括：划分不同的充电模式，充电模式包括电池组使用寿命最长模式、充电时间最短模式，并根据不同的充电模式对初始充电策略进行优化得到各种不同模式下更新后的充电策略。
[0044] 在本发明所述的基于大数据云计算的充电桩后台管理系统中，
[0045] 所述充电信息接收单元20接收用户实时上传的充电信息；并发送给充电策略更新单元40包括：
[0046] 充电信息接收单元20获取各个用户实时发送的多个网点的充电桩给电池充电的充电信息；将充电信息按照电池的型号、充电参数、品牌进行分类；并获取用户的充电模式选择信息，将充电模式选择信息与充电信息一起发送给充电策略更新单元40。
[0047] 实施例本发明实施例能够达到对车辆电池系统最优充电的目的，最大化的保证电池组使用寿命最长、充电时间最短等目的。甚至可以对当前电池状态做出评估并根据出现的异常状况提醒用户对电池进行检修。
[0048] 本发明还提供一种基于大数据云计算的充电桩后台管理方法，其包括如下步骤：
[0049] S1、依据各个充电汽车厂商提供的电池充电曲线作为原始参考制定初始充电策略；
[0050] S2、接收用户实时上传的充电信息；
[0051] S3、获取用户在注册后提供的注册车辆使用年限、里程信息；
[0052] S4、根据用户实时上传的充电信息以及注册车辆使用年限、里程信息对初始充电策略进行优化得到更新后的充电策略；
[0053] S5、将更新后的充电策略反馈给用户，使得用户能够根据更新后的充电策略进行充电管理。
[0054] 在本发明所述的基于大数据云计算的充电桩后台管理方法中，
[0055] 其还包括S6、对当前电池状态做出评估并根据出现的异常状况提醒用户对电池进行检修。
[0056] 在本发明所述的基于大数据云计算的充电桩后台管理方法中，
[0057] 所述步骤S4中对初始充电策略进行优化得到更新后的充电策略包括：划分不同的充电模式，充电模式包括电池组使用寿命最长模式、充电时间最短模式，并根据不同的充电模式对初始充电策略进行优化得到各种不同模式下更新后的充电策略。
[0058] 在本发明所述的基于大数据云计算的充电桩后台管理方法中，
[0059] 所述步骤S2中接收用户实时上传的充电信息包括：
[0060] 获取各个用户实时发送的多个网点的充电桩给电池充电的充电信息；将充电信息按照电池的型号、充电参数、品牌进行分类；并获取用户的充电模式选择信息。
[0061] 实施本发明提供的基于大数据云计算的充电桩后台管理系统及方法具有以下有益效果：能够依据各个充电汽车厂商提供的电池充电曲线作为原始参考制定初始充电策略，随着用户数量的增长，各个厂商电池品牌的补充完善，用户充电数据的不断积累来不断完善细分各种场景下电池充电曲线数据，并以此为根据不断使用大数据云计算的方式完善充电曲线并对充电策略进行更新，并定期对充电桩进行策略更新。实际上是作为数据的统计分析源，将各个网点充电数据进行汇总分析，将原本数据中被人忽略的潜在价值进行深度挖掘，同时不断扩大样本数据避免小概率误差的存在。利用网点用户优势将不同品牌、使用年限、电池容量的电池类型进行不断的完善细分，将用户的充电体验进行不断提高、不断完善。并最大化的追求对车载电池的使用效率。让传统的充电桩可以进行充电策略调整，用数据去自我学习自我完善。最大的挖掘每一个用户充电数据背后的价值。
[0062] 与现有技术方案相比，本发明注重对充电桩上传信息进行分析和整理，并利用大数据云计算的方法对数据的潜在价值进行挖掘，并对厂家提供的充电曲线进行整理完善，使后台可以依据用户车辆使用情况细制定择最优的充电策略，同时对网络内充电桩策略进行定时更新。
[0063] 结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机储存器、内存、只读存储器、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其他形式的存储介质中。可以理解的是，对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本发明的技术构思做出其它各种相应的改变与变形，而所有这些改变与变形都应属于本发明权利要求的保护范围。
