一种车内互联互投系统及其方法与流程

本发明涉及汽车智能化技术、电动汽车能源管理及区块链，具体涉及一种车内互联互投系统及其方法。

背景技术：

1、随着汽车技术的飞速发展，车内互联互投系统逐渐成为现代汽车智能化的重要组成部分。现有的车内互联互投系统主要依赖于车载网络、无线通信技术和智能设备接口，实现车辆内部各部件、系统与乘客携带的智能设备之间的信息共享与交互。这些系统通常包括娱乐系统、导航系统、车辆状态监测系统以及乘客个人设备与车辆之间的互联功能。

2、对于电动汽车等新能源车型，现有系统未能充分利用车载电池的储能能力，实现车辆能源与电网或其他车辆之间的有效互投，以缓解电网负荷压力或提高能源利用效率，其中特别是在高峰时段电网负荷波动问题日益凸显。电动汽车作为分布式储能单元，其车载电池在充电过程中会显著增加电网负荷，尤其是在用电高峰时段，这一现象尤为明显。这不仅加剧了电网的负荷压力，还可能引发电网不稳定、电压波动甚至停电等风险，对电力系统的安全稳定运行构成威胁。

3、现有的车内互联互投系统主要聚焦于车辆内部各系统之间的数据交换与共享，以及车辆与外部智能设备之间的互联互投，但在解决电动汽车对电网负荷影响方面尚显不足，同时，传统的电网负荷管理手段主要依赖于大型储能设施和发电厂的调度，但这些方法存在响应速度慢、灵活性差、投资成本高等问题。而电动汽车车载电池作为潜在的分布式储能资源，具有数量庞大、分布广泛、响应迅速等优势，若能有效利用，将对缓解电网高峰时段负荷压力起到重要作用。

4、因此，针对电动汽车车载电池在高峰时段对电网负荷的影响，我们公开了一种车内互联互投系统及其方法，旨在解决上述技术问题。

技术实现思路

1、为达到以上目的，本发明采用的技术方案为：

2、一种车内互联互投系统，包括：

3、区块链电网负荷监控模块，用于实时、准确地收集并存储电网的负荷数据；

4、电池状态与需求预测模块，用于接收来自区块链电网负荷监控模块的实时负荷数据，并进行综合分析预测。预测结果将作为输入传递给负荷均衡策略处理模块，以便制定合适的负荷均衡策略；

5、负荷均衡策略处理模块，用于接收来自电池状态与需求预测模块的预测结果，并结合当前电网负荷的实际情况，通过复杂的算法计算得出最优的负荷均衡策略；

6、用户交互与智能调度模块，负责与用户进行交互，展示电网负荷、电池状态以及负荷均衡策略等信息，同时根据负荷均衡策略处理模块的输出自动或手动调整电池的充放电行为。

7、优选地，所述区块链电网负荷监控模块包括负荷监测单元和区块链同步单元，所述负荷监测单元实时监测电网的负荷数据，收集电网实时负荷信息，用于分析负荷波动；所述区块链同步单元将电网负荷数据同步到区块链上，保证负荷数据的不可篡改性和透明性；

8、优选地，所述电池状态与需求预测模块包括电池状态监测单元和需求预测单元，所述电池状态监测单元实时获取车辆电池的充放电状态，用于监测电池的电量、健康状态和充放电能力；所述需求预测单元利用历史数据和机器学习算法预测电网需求，引入短期负荷预测算法，准确预测未来一段时间内的电网负荷，为电池调度提供依据。

9、优选地，所述负荷均衡策略处理模块包括负荷均衡策略单元和策略执行单元，所述负荷均衡策略单元根据电网负荷和电池状态制定均衡策略，用于动态调整电池的充放电策略，以平衡电网负荷；所述策略执行单元执行制定的负荷均衡策略，用于电池在高峰时段向电网馈电，在低谷时段从电网充电，从而平抑电网负荷波动。

10、优选地，所述用户交互与智能调度模块包括用户调度界面单元和智能调度单元，所述用户调度界面单元提供用户操作界面，显示电网负荷和电池状态，允许用户根据电网负荷情况调整电池使用策略；所述智能调度单元根据电网负荷自动调整电池充放电，采用强化学习算法，实现电池充放电策略的自我学习和优化。

11、优选地，所述负荷监测单元采用分布式传感器网络，在电网的关键节点部署高精度传感器，实时监测电网电流、电压和频率参数，并在边缘计算设备上聚合传感器数据，减少数据传输量，提高数据处理速度。

12、优选地，所述需求预测单元中采用边缘计算处理，在数据进入预测模型之前，先对传感器数据进行清洗、转换和标准化，确保预测模型能够基于高质量的数据进行训练和分析，利用边缘计算设备进行实时数据分析，采用深度神经网络机器学习模型，进行实时负荷预测，提高预测的准确性和时效性。

13、优选地，所述需求预测单元中，采用预测模型训练，在边缘计算设备上训练和更新预测模型，模型会根据实时数据不断进行调整和优化，通过交叉验证和实时反馈来评估预测模型的性能，并持续优化模型参数，提高预测的准确性。

14、一种车内互联互投方法，应用于上述的一种车内互联互投系统，所述方法包括以下步骤：

15、步骤s1：部署负荷监测单元，利用分布式传感器网络在电网节点安装高精度传感器，实时监测电流、电压和频率等参数；

16、步骤s2：负荷监测单元实时收集电网负荷数据，并通过区块链同步单元将数据上传至区块链；

17、步骤s3：电池状态监测单元实时获取并处理车辆电池的充放电状态、电量、健康状态和充放电能力信息；

18、步骤s4：需求预测单元接收来自区块链电网负荷监控模块的实时负荷数据和电池状态监测单元的数据；

19、步骤s5：在边缘计算设备上，对传感器数据进行清洗、转换和标准化，提高数据质量；

20、步骤s6：利用深度神经网络模型进行实时负荷预测，根据实时数据调整和优化预测模型，提高预测准确性；

21、步骤s7：负荷均衡策略处理模块接收需求预测单元的预测结果，结合当前电网负荷实际情况；

22、步骤s8：通过复杂算法计算得出最优的负荷均衡策略，动态调整电池的充放电策略；

23、步骤s9：策略执行单元根据负荷均衡策略处理模块的输出，自动调整电池的充放电行为；

24、步骤s10：用户交互与智能调度模块通过用户调度界面单元展示电网负荷、电池状态及负荷均衡策略信息，允许用户根据需要进行手动调整；

25、步骤s11：智能调度单元根据电网负荷自动调整电池充放电策略，并通过强化学习算法持续优化调度策略；

26、与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

27、1.本发明通过动态调整电池充放电策略，实现电网负荷的均衡，有效缓解高峰时段电网负荷压力。充分利用电动汽车车载电池的储能能力，实现车辆能源与电网或其他车辆之间的有效互投，提高能源利用效率。

28、2.采用区块链技术记录每一次策略调整的过程和结果，确保数据的真实性和不可篡改性，增强系统的安全性和稳定性。

技术特征：

1.一种车内互联互投系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种车内互联互投系统，其特征在于，所述区块链电网负荷监控模块包括负荷监测单元和区块链同步单元，所述负荷监测单元实时监测电网的负荷数据，收集电网实时负荷信息，用于分析负荷波动；所述区块链同步单元将电网负荷数据同步到区块链上，保证负荷数据的不可篡改性和透明性。

3.根据权利要求1所述的一种车内互联互投系统，其特征在于，所述电池状态与需求预测模块包括电池状态监测单元和需求预测单元，所述电池状态监测单元实时获取车辆电池的充放电状态，用于监测电池的电量、健康状态和充放电能力；所述需求预测单元利用历史数据和机器学习算法预测电网需求，并利用短期负荷预测算法，准确预测未来一段时间内的电网负荷，为电池调度提供依据。

4.根据权利要求1所述的一种车内互联互投系统，其特征在于，所述负荷均衡策略处理模块包括负荷均衡策略单元和策略执行单元，所述负荷均衡策略单元根据电网负荷和电池状态制定均衡策略，用于动态调整电池的充放电策略，以平衡电网负荷；所述策略执行单元执行制定的负荷均衡策略，用于电池在高峰时段向电网馈电，在低谷时段从电网充电，平抑电网负荷波动。

5.根据权利要求1所述的一种车内互联互投系统，其特征在于，所述用户交互与智能调度模块包括用户调度界面单元和智能调度单元，所述用户调度界面单元提供用户操作界面，显示电网负荷和电池状态，允许用户根据电网负荷情况调整电池使用策略；所述智能调度单元根据电网负荷自动调整电池充放电，采用强化学习算法，实现电池充放电策略的自我学习和优化。

6.根据权利要求2所述的一种车内互联互投系统，其特征在于，所述负荷监测单元采用分布式传感器网络，在电网节点部署高精度传感器，实时监测电网电流、电压和频率参数，并在边缘计算设备上聚合传感器数据，减少数据传输量，提高数据处理速度。

7.根据权利要求3所述的一种车内互联互投系统，其特征在于，所述需求预测单元中采用边缘计算处理，在数据进入预测模型之前，先对传感器数据进行清洗、转换和标准化，确保预测模型能够基于高质量的数据进行训练和分析，利用边缘计算设备进行实时数据分析，采用深度神经网络机器学习模型，进行实时负荷预测，提高预测的准确性和时效性。

8.根据权利要求7所述的一种车内互联互投系统，其特征在于，所述需求预测单元中，采用预测模型训练，在边缘计算设备上训练和更新预测模型，模型会根据实时数据不断进行调整和优化，通过交叉验证和实时反馈来评估预测模型的性能，并持续优化模型参数，提高预测的准确性。

9.一种车内互联互投方法，其特征在于，应用于权利要求1-8任意一项所述的一种车内互联互投系统，所述方法包括以下步骤：

技术总结本发明提出了一种车内互联互投系统及其方法，涉及汽车智能化技术、电动汽车能源管理及区块链技术领域，具体涉及一种车内互联互投系统及其方法，旨在利用电动汽车车载电池作为分布式储能资源，通过区块链电网负荷监控、电池状态与需求预测、负荷均衡策略处理及用户交互与智能调度等模块，实现电网负荷的智能均衡。该系统通过实时收集电网负荷数据，结合电池状态预测电网需求，制定并执行负荷均衡策略，有效缓解电网高峰时段负荷压力，提高能源利用效率。同时，用户可通过交互界面灵活调整电池使用策略，实现智能调度与优化。技术研发人员：刘青,张明俊,朱华亮受保护的技术使用者：润芯微科技（江苏）有限公司技术研发日：技术公布日：2024/12/12