(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211191813.4 (22)申请日 2022.09.28 (71)申请人 广州万城万充新能源科技有限公司 地址 510000 广东省广州市海珠区南 边路 38号大院自编25 栋201 (72)发明人 林漫丰　李子坚　吴建桦　谢杨钟　 (74)专利代理 机构 成都拓荒者知识产权代理有 限公司 51254 专利代理师 王坚敏 (51)Int.Cl. B60L 53/64(2019.01) B60L 53/63(2019.01) B60L 58/12(2019.01) G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) (54)发明名称 一种基于用户行为习惯的充电桩系统优化 方案 (57)摘要 本发明公开了一种基于用户行为习惯的充 电桩系统优化方案， 该方案包括包括： 采集用户 的历史充电数据： 初始充电时剩余电量De1、 结束 充电时剩余电量De2； 然后以分布分析模型为基 础为以下用户分配相应的标签： a.初始充电时剩 余电量少于2 0％的频次超过70％； b.初始充电时 剩余电量高于80％的频次超过70％； c.结束充电 时剩余电量低于80％的频次超 过70％。 最后对具 备上述标签的用户做出提醒， 提醒其应在电池剩 余电量为30％‑60％时充电， 且 充满至80％以上。 权利要求书2页 说明书5页 附图3页 CN 115447433 A 2022.12.09 CN 115447433 A 1.一种基于用户行为习惯的充电桩系统优化方案， 其中， 包括充电行为分析模块， 具体 为： (1)采集用户的历史充电数据： 初始充电时剩余电量De1、 结束充电时剩余电量De2； (2)以分布分析模型进行统计， 为以下 具备不健康充电习惯的用户分配相应的标签： 标签a:初始充电时剩余电量少于20％的频次超过 70％； 标签b:初始充电时剩余电量高于80％的频次超过 70％； 标签c:结束 充电时剩余电量低于80％的频次超过 70％； (3)对具备上述标签的用户做出提醒， 使其清楚自己具 备不健康充电习惯。 2.根据权利要求1所述的一种基于用户行为习惯的充电桩系统优化方案， 对于步骤(2) 所述统计方式具体如下： 3.根据权利要求1所述的一种基于用户行为习惯的充电桩系统优化方案， 对于步骤(3) 所述提醒的内容 为： 初始充电时剩余电量少于20 ％或高于80％， 结束充电时剩余电量低于80％均为不健康 充电， 建议在电池剩余电量 为30％‑60％时充电， 且充满至80％以上。 4.根据权利要求3所述的一种基于用户行为习惯的充电桩系统优化方案， 对于步骤(3) 所述提醒的时间为： 用户下一次使用充电桩的时间。 5.根据权利要求1所述的一种基于用户行为习惯的充电桩系统优化方案， 进一步包括 耗电比例预测模块,其中， 包括： (1)增加采集用户的历史充电数据： 相邻两次的充电时间点Time1和Time2； (2)求得该用户平均每天的电动汽车耗电量Eaverage： 6.根据权利要求5所述的一种基于用户行为习惯的充电桩系统优化方案， 进一步包括 最佳充电日期预测模块， 其中， 包括： (1)以30％‑60％的剩余电量时去充电为对锂电池寿命较为友好的方案， 计算出最合适 的充电天数x。 (2)提醒每个用户在每次充电后， 根据该天数进行下一次充电， 并提示用户充电达到 80％及以上。 7.根据权利要求5所述的一种基于用户行为习惯的充电桩系统优化方案， 步骤(1)所述 计算出最 合适的充电天数， 具体 计算方式为： 8.根据权利要求1所述的一种基于用户行为习惯的充电桩系统优化方案， 进一步包括 最佳充电时长预测模块， 其中， 包括： (1)增加采集用户的历史充电数据： 充电功率Cpn,本次初始充电时电池剩余电量D； (2)计算得到 的平均充电功率为Cp， 若用户电动汽车的电池总储能量为Eall,则最佳充权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115447433 A 2电时长T为： (3)向用户反馈最佳充电时长为T及以上。 9.根据权利要求8所述的一种基于用户行为习惯的充电桩系统优化方案， 其中,所述充 电功率Cp的计算方式为： (1)多次采集电动汽车的充电功率数据， 记作Cp1、 Cp2...Cpn； (2)去除所采集功率中的最大值Cpmax； (3)计算充电功率Cp为： 10.根据权利要求9所述的一种基于用户行为习惯的充电桩系统优化方案， 其中， 所述 多次采集电动汽车的充电功 率数据， 设定为每隔五分钟对电动汽车的功 率数据进 行一次采 集。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115447433 A 3