[发明专利]一种电力车联网的信息处理方法及装置有效

专利信息
申请号: 202010498907.0 申请日: 2020-06-04
公开(公告)号: CN111669443B 公开(公告)日: 2023-02-07
发明(设计)人: 司冠林;孙跃;徐小天;陈威;李雄伟;李敏;高冉馨;张月;景森 申请(专利权)人: 华北电力科学研究院有限责任公司;国网冀北电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司
主分类号: H04L67/52 分类号: H04L67/52;H04L67/12;H04L67/51;H04L9/40;G06F18/23213;H04W4/40
代理公司: 北京三友知识产权代理有限公司 11127 代理人: 周永君;王涛
地址: 100045 北京*** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 电力 联网 信息处理 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种电力车联网的信息处理方法,其特征在于,包括:

若判断获知本地车辆为簇心车辆,则向本地车辆所属分组内的每辆电动汽车分配剩余电量干扰量;所述簇心车辆是预先获得的;

获取所属分组内的每辆电动汽车的剩余电量上报量,每辆电动汽车的剩余电量上报量等于每辆电动汽车的实际剩余电量和剩余电量干扰量之和;

根据所属分组内各辆电动汽车的剩余电量上报量,获得所属分组内的剩余电量总额;

将所述剩余电量总额和本地车辆的位置信息上报给服务平台;其中,本地车辆的位置信息作为所属分组内各辆电动汽车的位置信息。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述簇心车辆的获得步骤包括:

接收路边单元发送的聚类指示信息;

加入到车载自组网并接收所述车载自组网内其他电动汽车发送的位置信息;

根据所述车载自组网内各辆电动汽车的位置信息进行聚类,获得本地车辆的所属分组;

根据本地车辆的所属分组内各辆电动汽车的位置信息,获得簇心车辆的位置信息。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述车载自组网内各辆电动汽车的位置信息进行聚类,获得本地车辆的所属分组包括:

采用k-means聚类算法对所述车载自组网内各辆电动汽车的位置信息进行聚类,获得聚类结果;

根据所述聚类结果确定本地车辆的所属分组。

4.根据权利要求1至3任一项所述的方法,其特征在于,本地车辆所属分组内的各辆电动汽车的剩余电量干扰量之和为零。

5.一种电力车联网的信息处理装置,其特征在于,包括:

分配单元,用于在判断获知本地车辆为簇心车辆之后,向本地车辆所属分组内的每辆电动汽车分配剩余电量干扰量;所述簇心车辆是预先获得的;

获取单元,用于获取所属分组内的每辆电动汽车的剩余电量上报量,每辆电动汽车的剩余电量上报量等于每辆电动汽车的实际剩余电量和剩余电量干扰量之和;

第一获得单元,用于根据所属分组内各辆电动汽车的剩余电量上报量,获得所属分组内的剩余电量总额;

上报单元,用于将所述剩余电量总额和本地车辆的位置信息上报给服务平台;其中,本地车辆的位置信息作为所属分组内各辆电动汽车的位置信息。

6.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,还包括:

接收单元,用于接收路边单元发送的聚类指示信息;

加入单元,用于加入到车载自组网并接收所述车载自组网内其他电动汽车发送的位置信息;

聚类单元,用于根据所述车载自组网内各辆电动汽车的位置信息进行聚类,获得本地车辆的所属分组;

第二获得单元,用于根据本地车辆的所属分组内各辆电动汽车的位置信息,获得簇心车辆的位置信息。

7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述聚类单元包括:

获得子单元,用于采用k-means聚类算法对所述车载自组网内各辆电动汽车的位置信息进行聚类,获得聚类结果;

确定子单元,用于根据所述聚类结果确定本地车辆的所属分组。

8.根据权利要求5至7任一项所述的装置,其特征在于,本地车辆所属分组内的各辆电动汽车的剩余电量干扰量之和为零。

9.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4任一项所述方法的步骤。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于华北电力科学研究院有限责任公司;国网冀北电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司,未经华北电力科学研究院有限责任公司;国网冀北电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202010498907.0/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top