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龍圖騰網獲悉南方電網科學研究院有限責任公司;廣東電網有限責任公司廣州供電局申請的專利基于交通與碳排放的引導電動汽車充放電的方法以及設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119928638B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510165190.0，技術領域涉及：B60L53/60；該發明授權基于交通與碳排放的引導電動汽車充放電的方法以及設備是由唐建林;余志文;錢斌;趙穎;林曉明;范杏元;張帆;黎金峰;王曉彬;梁宇博設計研發完成，并于2025-02-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于交通與碳排放的引導電動汽車充放電的方法以及設備在說明書摘要公布了：本申請涉及一種基于交通與碳排放的引導電動汽車充放電的方法以及設備。所述方法包括：獲取待引導路網?電網在任意一個當前時段內的燃油車數據、時間約束、資源約束和碳減排約束、以及獲取電動汽車的充電量、時間數據、資源數據和碳數據，將時間數據輸入時間成本獲取模型，得到時間成本，以及將資源數據輸入資源成本獲取模型，得到資源成本，以及將碳數據和燃油車數據輸入預先構建的碳減排量獲取模型，得到碳減排量，并根據碳減排量獲取對應的碳減排收益，將充電量、時間成本、資源成本和碳減排收益輸入目標模型，獲取滿足約束的目標數據，根據目標數據對待引導路網?電網進行充放電引導。采用本方法能夠提高路網?電網的耦合系統的系統穩定性。

本發明授權基于交通與碳排放的引導電動汽車充放電的方法以及設備在權利要求書中公布了：1.一種基于交通與碳排放的引導電動汽車充放電的方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取待引導路網-電網在任意一個當前時段內的燃油車數據、所述待引導路網-電網在所述當前時段內的時間約束、資源約束和碳減排約束，以及獲取所述當前時段內的電動汽車的充電數據、行駛用電數據和放電數據；將所述充電數據輸入預先構建的充電量獲取模型中的充電功率獲取模塊，通過所述充電功率獲取模塊得到所述當前時段內的第一充電量；將所述行駛用電數據輸入所述充電量獲取模型中的用電功率獲取模塊，通過所述用電功率獲取模塊得到所述當前時段內的用電量；將所述放電數據輸入所述充電量獲取模型中的放電功率獲取模塊，通過所述放電功率獲取模塊得到所述當前時段內的第一放電量；根據所述第一充電量、所述用電量和所述第一放電量，得到所述當前時段內的充電量，獲取所述電動汽車的時間數據、資源數據和碳數據；所述時間數據包括充電時間數據、放電時間數據和出行時間數據：所述充電時間數據包括充電持續時間和充電等待時間，所述放電時間數據包括放電持續時間和放電等待時間，所述出行時間數據包括途徑任意一段道路的路段延誤時間和交叉路口延誤時間；所述碳數據包括充電節點碳勢和充電節點損耗碳流率； 將所述充電持續時間、充電等待時間、路段延誤時間和交叉路口延誤時間輸入預先構建的時間成本獲取模型中的充電時間成本獲取模塊，得到所述當前時段內的充電時間成本；將所述放電持續時間、放電等待時間、路段延誤時間和交叉路口延誤時間輸入所述時間成本獲取模塊中的放電時間成本獲取模塊，得到所述當前時段內的放電時間成本；基于所述充電時間成本和所述放電時間成本，得到所述當前時段內的時間成本，以及將所述資源數據輸入預先構建的資源成本獲取模型，得到所述當前時段內的資源成本； 將所述充電節點碳勢和所述充電節點損耗碳流率輸入預先構建的碳減排量獲取模型中的碳排放量獲取模塊，通過所述碳排放量獲取模塊得到第一碳排放量和第二碳排放量；所述第一碳排放量用于表征所述電動汽車與電網雙向互動情景下的碳排放量，所述第二碳排放量用于表征所述電動汽車雙向充電情景下的碳排放量；根據所述第一碳排放量和所述第二碳排放量，得到所述當前時段內的碳排放量；基于所述碳排放量和所述燃油車數據，獲取所述當前時段內的碳減排量，并根據所述碳減排量獲取對應的碳減排收益； 將所述充電量、所述時間成本、所述資源成本以及所述碳減排收益輸入預先構建的目標成本數據獲取模型，獲取滿足所述時間約束、所述資源約束和所述碳減排約束的目標充電量、目標時間成本、目標資源成本和目標碳減排收益； 根據所述目標充電量、目標時間成本、目標資源成本和目標碳減排收益，對所述待引導路網-電網中的電動汽車進行充放電引導。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南方電網科學研究院有限責任公司;廣東電網有限責任公司廣州供電局，其通訊地址為：510663 廣東省廣州市蘿崗區科學城科翔路11號J1棟3、4、5樓及J3棟3樓；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。