An approach is provided for dynamically controlling power distribution amongst a plurality of charging station ports based on one or more objectives. A method includes obtaining at least one of: user data associated with one or more current charging station users, and non-user data that is not associated with the current charging station users. The method includes processing the at least one of: the user data or the non-user data, wherein the processing is through one or more machine learning engines, wherein the one or more machine learning engines are trained to achieve one or more objectives to generate a power distribution for the plurality of charging station ports. The method includes configuring the plurality of charging station ports according to the power distribution. The power distribution specifies a maximum charging rate or a percentage of a power budget for each of the plurality of charging station ports.
La présente invention concerne une approche pour commander de manière dynamique la distribution d'énergie parmi une pluralité de ports de station de charge sur la base d'un ou de plusieurs objectifs. Un procédé comprend l'étape consistant à obtenir au moins l'un des éléments suivants : des données d'utilisateur associées à un ou à plusieurs utilisateurs de station de charge actuelle et des données non-d'utilisateur qui ne sont pas associées aux utilisateurs de la station de charge actuelle. Le procédé comprend l'étape consistant à traiter le ou les éléments parmi les éléments suivants : les données d'utilisateur ou les données non-d'utilisateur, dans lequel le traitement est effectué par l'intermédiaire d'un ou de plusieurs moteurs d'apprentissage machine, dans lequel le ou les moteurs d'apprentissage machine sont entraînés pour atteindre un ou plusieurs objectifs afin de générer une distribution d'énergie pour la pluralité de ports de station de charge. Le procédé comprend l'étape consistant à configurer la pluralité de ports de station de charge en fonction de la distribution d'énergie. La distribution d'énergie spécifie un taux de charge maximal ou un pourcentage d'un budget d'énergie pour chacun des ports de la pluralité de ports de station de charge.
MACHINE LEARNING FOR OPTIMIZATION OF POWER DISTRIBUTION TO ELECTRIC VEHICLE CHARGING PORTS
APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE POUR L'OPTIMISATION DE LA DISTRIBUTION D'ÉNERGIE À DES PORTS DE CHARGE DE VÉHICULE ÉLECTRIQUE
22.12.2022
Patent
Elektronische Ressource
Englisch
MACHINE LEARNING FOR OPTIMIZATION OF POWER DISTRIBUTION TO ELECTRIC VEHICLE CHARGING PORTS
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