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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种物联网感知环境下电动微出行车辆换电需求预测方法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：CN115510672B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202211248941.8，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种物联网感知环境下电动微出行车辆换电需求预测方法是由季彦婕;张凡;吕卉焘;范嘉良;颜旭;张伟超;刘攀设计研发完成，并于2022-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种物联网感知环境下电动微出行车辆换电需求预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种物联网感知环境下电动微出行车辆换电需求预测方法，包括以下步骤：基于居民出行调查数据，提取电动车出行链，建立车辆行驶行为模型；基于待预测区域的交通路网数据，构建路网拓扑模型；基于电动车电池参数，出行特性，建立电动车每公里耗电量模型；基于后悔理论，建立考虑时间消耗和换电费用的换电站选择决策模型；最后，基于电动车出行数据、交通路网、换电站信息和用户决策等多源信息，采用蒙特卡洛仿真方法建立电动车换电需求预测框架，并在集中式和分散式换电站下进行对比分析。本发明能够精准预测电动车换电需求的时空分布，为电动车换电站布局及电网规划提供重要技术支撑。

本发明授权一种物联网感知环境下电动微出行车辆换电需求预测方法在权利要求书中公布了：1.一种物联网感知环境下电动微出行车辆换电需求预测方法，其特征在于，针对目标城市区域中的电动车，执行如下步骤S1-步骤S5，完成目标城市区域中电动车换电需求的预测： 步骤S1：分别针对目标城市区域中的各电动车，根据各电动车的起始地、目的地、出行轨迹、出行时间，构建出行链，并将各电动车的起始地、目的地进行分类，根据各电动车的出行链、初始电池电量，基于概率密度函数，进一步构建各电动车分别所对应表征电动车出行特征的电动车驾驶行为模型； 步骤S2：根据目标城市区域的交通道路网络中各路段的关系、长度、道路阻抗，构建表征交通道路网络路况特征的交通路网拓扑模型； 步骤S3：基于各电动车的电池参数、行驶里程、载客情况、剩余电量，构建各电动车分别所对应电动车每公里耗电量模型； 步骤S4：基于目标城市区域中各换电站位置，结合电动车驾驶行为模型、交通路网拓扑模型、交通路网拓扑模型，计算选择各电动车分别由其实时所在位置到各换电站所对应的电动车换电成本，根据后悔理论，构建各电动车分别所对应以电动车换电成本最小为目标的换电站选择决策模型； 步骤S4中所述电动车换电成本包括时间成本、换电行驶消耗电量、换电费用，根据后悔理论，分别计算时间成本、换电行驶消耗电量、换电费用的后悔值如下： 时间成本后悔值： ； ； 式中，为t时刻，相对于换电站a，电动车选择换电站b所产生的时间成本后悔值，、分别为电动车行驶至换电站a、换电站b的行驶时间；为时间价值的负值；为电动车行驶至换电站a的最小行驶时间； 换电行驶消耗电量后悔值： ； 式中，为t时刻，相对于换电站a，电动车选择换电站b所产生的换电行驶消耗电量后悔值，、分别为电动车行驶至换电站a、换电站b所消耗的电池电量，为单位电价的负值； 换电费用后悔值： ； ； 式中，为t时刻，相对于换电站a，电动车选择换电站b所产生的换电费用后悔值，、分别为电动车行驶至换电站a、换电站b所取得的电池电量差额，为单位电价的负值，为t时刻电动车去换电站的电池差额，为换电后的电池电量，为换电前的电池电量； 根据下式计算t时刻，相对于换电站a，电动车选择换电站b的总后悔值： ； 基于总后悔值，构建以电动车换电成本最小为目标的换电站选择决策模型如下式： ； ； 式中，为可用的换电站的数量； 步骤S5：根据电动车驾驶行为模型、交通路网拓扑模型、电动车每公里耗电量模型、换电站选择决策模型，采用蒙特卡洛仿真方法，分别基于换电站的分散模式和集中模式，完成目标城市区域中电动车换电需求的预测。

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