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TWI851367B - 充電模組、充電樁及應用其之充電方法 - Google Patents

充電模組、充電樁及應用其之充電方法 Download PDF

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TWI851367B
TWI851367B TW112128817A TW112128817A TWI851367B TW I851367 B TWI851367 B TW I851367B TW 112128817 A TW112128817 A TW 112128817A TW 112128817 A TW112128817 A TW 112128817A TW I851367 B TWI851367 B TW I851367B
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Abstract

充電模組用以透過數個充電樁對數台電動車進行充電且包括充電預測模型及充電排程單元。充電預測模型係依據多筆歷史充電數據而取得。充電排程單元用以：透過充電預測模型，取得各電動車之預測需電量及預測停留期間；及，產生充電排程，包括：對各電動車提供基本充電量；及依據預測需電量及預測停留期間，決定此些電動車的充電優先順序。

Description

充電模組、充電樁及應用其之充電方法
本發明是有關於一種充電模組、充電樁及應用其之充電方法。
國際為了減碳以改善全球暖化，已開始推動電動車的發展以達禁售燃油的目標。充電設備商們看準交通電動化的趨勢，陸續於全國擴建多座充電站以及推出家用充電樁，以供愈來愈多的電動車充電。因此，有需要提出一種有效率的充電方法，除了讓充電站的充電效率最大化，也讓充電站的每台電動車都儘可能地獲取足夠的電量。
因此，本發明提出一種充電模組、充電樁及應用其之充電方法，可改善前述習知問題。
本發明一實施例提出一種充電模組。充電模組用以透過數個充電樁對數台電動車進行充電且包括一充電預測模型及一充電排程單元。充電預測模型係依據一歷史充電數據而取得，其中各歷史充電數據包含一停留時間與一充電時間中至少一者及一實際充電量。充電排程單元用以：透過充電預測模型，取得各電動車之一預測需電量 及一預測停留期間；及，產生一充電排程，包括：對各電動車提供一基本充電量；及依據預測需電量及預測停留期間，決定此些電動車的一充電優先順序。
本發明一實施例提出一種充電模組。充電模組用以透過複數個充電樁對數台電動車進行充電。充電模組包括一充電預測模型及一充電排程單元。充電預測模型係依據數筆歷史充電數據而取得，其中各歷史充電數據包含一停留時間與一充電時間中至少一者及一實際充電量。充電排程單元用以：透過充電預測模型，取得各電動車之一預測需電量及一預測停留期間；及，產生一充電排程，包括：以此些電動車的數個充電比值之總和最大化的方式，決定各電動車之一實際充電量，其中各充電比值為對應之實際充電量與預測需電量之比值。
本發明另一實施例提出一種充電方法。充電方法包括以下步驟：透過一充電預測模型，取得各電動車之一預測需電量及一預測停留期間，其中充電預測模型係依據一歷史充電數據而取得，其中各歷史充電數據包含一停留時間與一充電時間中至少一者及一實際充電量；以及，提出一充電排程，包括：對各電動車提供一基本充電量；及，依據預測需電量及預測停留期間，決定此些電動車的一充電優先順序。
本發明另一實施例提出一種充電方法。充電方法包括以下步驟：透過一充電預測模型，取得各電動車之一預測需電量及一預測停留期間，其中充電預測模型係依據一歷史充電數據而取得，其中各歷史充電數據包含一停留時間與一充電時間中至少一者及一實際充 電量；以及，提出一充電排程，包括：以此些電動車的數個充電比值之總和最大化的方式，決定各電動車之一實際充電量，其中各充電比值為對應之實際充電量與預測需電量之比值。
本發明另一實施例提出一種充電樁。充電樁用以與前述充電模組電性連接，且包括一連接器以及一控制器。連接器用以與此些電動車之一者連接。控制器用以：接收此些電動車之該者之電動車識別資料；及，傳送電動車識別資料、一充電開始時點及一充電地點給充電模組。
為了對本發明之上述及其他方面有更佳的瞭解，下文特舉實施例，並配合所附圖式詳細說明如下：
100:充電系統
110:充電模組
111:充電排程單元
120:充電管理模組
AE1,AE2:實際充電量
BE:基本充電量
CP1,CP2,CPi,CPI:充電樁
CP11,CP21,CPi1,CPI1:連接器
CPi2,CP12,CP22,CPI2:控制器
CS1,CS2,CS3,CSj:充電排程
EV1,EV2,EVn,EVN:電動車
ID1,ID2,IDn,IDN:電動車識別資料
M1:充電預測模型
PEn,PE1,PE2,PEN:預測需電量
PT1,PT2,PTn:預測停留期間
RP1,RP2,RPn:優先比值
RC1,RC2:充電比值
ST1,STn:充電開始時點
SP1:充電地點
S110~S130,S111~S112,S131~S133:步驟
T1,T2,Ti,TI:充電指令
UE1,UE2,UEn:更新需電量
UT1,UT2,UTn:更新停留期間
X1,X2,Xn,XN:輸入
第1圖繪示依照本發明一實施例之充電系統的示意圖。
第2圖繪示依照本發明一實施例之充電站之充電量與時間的關係圖。
第3~5圖繪示第1圖之充電模組或充電系統的充電方法的流程圖。
請參照第1及2圖，第1圖繪示依照本發明一實施例之充電系統100的示意圖，而第2圖繪示依照本發明一實施例之充電站之充電量與時間的關係圖。
如第1圖所示，充電系統100包括充電模組110、充電 管理模組120及至少一充電站10。充電模組110及充電管理模組120可配置在雲端。在一實施例中，充電模組110及充電管理模組120可配置在互聯網的雲端(未繪示)內，其透過互聯網與充電站10通訊。在一實施例中，充電模組110與充電管理模組120可分開配置(如第1圖所示)，二者可透過有線技術或無線通訊技術彼此通訊。在其它實施例中，充電模組110與充電管理模組120可整合成單一模組(未繪示)。
如第1圖所示，每個充電站10可包括I個充電樁CPi，其中i例如是介於1~I之間的正整數，而I可以是大於或等於2的正整數。充電模組110用以透過數個充電樁CPi對N台電動車EVn進行充電，其中n例如是介於1~N之間的正整數，其中N可以是大於或等於1的正整數。在不同時段，進出充電站的電動車的數量是變動，因此N的數值也是變動的。充電模組110及/或充電管理模組120例如是由半導體製程所形成的實體電路，例如半導體晶片、半導體封裝體等。本文的充電方法可由一軟體或韌體實現，並由充電模組110及/或充電管理模組120載入後執行。此外，充電系統100、充電模組110及/或充電管理模組120符合OCPP(Open Charge Point Protocol)協定(例如，符合OCPP 1.6及2.0.1)，其係電動車之充電樁及中央管理系統之間的應用層通訊協定，也稱為充電站網路(charging station network)。此外，電動車EVn例如是電動汽車(小客車、大客車、卡車、貨車等)、電動機車等。
此外，本提案符合能源產業發展趨勢。詳言之，充電系統100或充電管理模組120通過OCPP交流協議，從充電樁收集充電 交易資訊，例如：充電時間(充電開始時點與充電停止時點的時間差)、停留時間、實際充電量及/或電能來源(太陽能、風能等)等。充電系統100或充電管理模組120透過OCPI(Open Charge Point Interface)交流協議將綠色充電交易咨詢發送給三方碳交易管理者。第三方碳交易管理者檢測，並透過OCPI交流協議發回所對應的碳信用額度給充電站營運商(Charge Point Operator,CPO)。
在本實施例中，充電模組110可提供充電排程給充電管理模組120，由充電管理模組120依據充電排程實際控制充電樁CPi對電動車EVn充電。
如第1圖所示，充電模組110包括充電排程單元111及充電預測模型M1。充電排程單元111例如是由半導體製程所形成的實體電路，例如半導體晶片、半導體封裝體等。本文的充電方法可由一軟體或韌體實現，並例如由充電排程單元111載入後執行。充電預測模型M1係依據一歷史充電數據而取得。舉例來說，充電模組110可採用任何合適或甚至是已知的機器學習技術(例如，深度學習(Deep Learning)等)，訓練多筆歷史充電數據，以取得充電預測模型M1。只要能取得充電預測模型M1即可，充電預測模型M1的取得技術及/或過程並非本提案主要訴求，也不影響解決本提案所欲解決的問題以及不影響本提案所能實現的技術功效。在一實施例中，歷史充電數據包含在訓練期間中數台電動車EVn之各者的停留時間、充電時間、充電地點及/或實際充電量等。本文的「時間」例如是包含日期及/或時點(小時、分鐘、秒)。「停留時間」例如是電動車的到站(到達充電站)時點 與離站(離開充電站)時點(離站時點：電動車離開充電站，或者斷開與充電樁的時點)的時間差，而「充電時間」例如是電動車的充電開始時點與充電停止時點的時間差。此外，充電停止時點不等同於離站時點。電動車在停留時間中，視充電排程而定，可能會有至少一次停止充電情況發生。停止充電的原因可能是電動車已充滿電，或者電動車的電池過熱。
如第1圖所示，充電排程單元111更用以：(1).接收充電管理模組120傳來之各電動車EVn之電動車識別資料IDn、充電開始時點STn及充電地點SPn；以及，(2).透過充電預測模型M1，依據電動車識別資料IDn、充電開始時點STn及充電地點SPn，取得電動車EVn之預測需電量PEn及預測停留期間PTn。換言之，對於充電預測模型M1，輸入Xn為電動車識別資料IDn、充電開始時點STn及充電地點SPn，而輸出為對應之預測需電量PEn及預測停留期間PTn。
本文的「電量」例如是「功」，其單位例如是千瓦小時(kWh)或其它功單位。
在一實施例中，電動車識別資料IDn可內存於電動車EVn，不同電動車EVn有不同的電動車識別資料IDn。充電地點SPn例如是表示充電樁CPi的位置，其中充電地點SPn的資訊可內存於充電管理模組120。例如，當電動車EVn連接於充電樁CPi時，充電樁CPi可傳送其充電樁識別資訊(未繪示)給充電管理模組120，充電管理模組120據以查詢到對應之充電地點SPn。雖然未繪示，然於另一實施例中，使用者可透過其通訊裝置(例如，手機)的應用程式(APP)傳送 一用戶充電指令給充電管理模組120，用戶充電指令包含充電樁CPi的充電樁識別資訊或充電地點SPn(例如，使用者可輸入充電樁CPi的充電樁識別資訊或掃描包含充電樁識別資訊的條碼)，充電管理模組120即可依據用戶充電指令取得充電地點SPn。當電動車EVn連接於充電樁CPi時，電動車EVn的電動車識別資料IDn可透過充電管理模組120傳送給充電模組110，而充電管理模組120可傳送各充電樁CPi之充電開始時點STn及充電地點SPn連同電動車識別資料IDn給充電模組110。對於同一個充電樁CPi，與其相關之充電地點SPn、充電開始時點STn與電動車識別資料IDn合稱為輸入X1。例如，輸入X1包含充電樁CP1的充電地點SP1及充電開始時點ST1以及與其連接之電動車EV1的電動車識別資料ID1。
在一實施例中，充電排程單元111更用以：(1).透過充電預測模型M1，取得各電動車EVn之預測需電量PEn及預測停留期間PTn；以及，(2).產生一充電排程CSj，其包括：(2-1).對各電動車EVn提供一基本充電量BE；及(2-2).依據預測需電量PEn及預測停留期間PTn，決定此些電動車EVn的一充電優先順序。透過充電排程CSj，除了讓充電站的充電效率最大化外，也讓充電站的每台電動車都儘可能地獲取足夠或期望的電量。
在一實施例中，基本充電量BE例如是可供電動車一天的需電量，例如是10kWh，然亦可更大或更小。充電站提供給每一台電動車EVn的基本充電量BE都是相同的，然亦可視電動車EVn的規格而不同。基本充電量BE可由充電模組110設定或改變。充電排程 單元111可提供基本充電量BE給充電站內的每台電動車EVn，然後再依據充電優先順序，對每台電動台EVn提供不同的或對應的充電量。每隔一時段，充電排程單元111可產生對應的第j筆充電排程CSj，其中的j的數值(例如是正整數)隨時間而累加。在二時段，若電動車EVn的數量不同，充電排程CSj也可能對應改變。
以電動車EV1及電動車EV2舉例說明，在一時段(例如，充電排程CS1)，充電排程單元111透過充電預測模型M1，取得電動車EV1之預測需電量PE1為50kWh且預測停留期間PT1為5小時，而電動車EV2之預測需電量PE2為20kWh且預測停留期間PT2為6小時。
在一實施例中，充電排程單元111更用以：(a)取得各電動車EVn在充電後之更新需電量UEn及更新停留期間UTn；(b)取得各電動車EVn的更新需電量UEn與更新停留期間UTn的優先比值RPn；以及，(c)依據多筆優先比值RPn由大至小之順序，決定此些電動車EVn的充電順序。
以電動車EV1及電動車EV2舉例說明，在下一時段(例如，充電排程CS2)，例如在充電後(例如，在獲得基本充電量BE後)，電動車EV1之更新需電量UE1為40kWh且更新停留期間UT1為4小時，而電動車EV2之更新需電量UE2為10kWh且更新停留期間UT2為5小時。充電排程單元111可取得電動車EV1之更新需電量UE1及更新停留期間UT1以及電動車EV2之更新需電量UE2及更新停留期間UT2。充電排程單元111可取得電動車EV1的更新需電量UE1與更新 停留期間UT1的優先比值RP1為10，且取得電動車EV2的更新需電量UE2與更新停留期間UT2的比值R2為2。充電模組110可依據優先比值RP1及RP2由大至小的順序，決定電動車EV1及EV2的充電順序。在本實施例中，由於優先比值RP1大於優先比值RP2，充電模組110提供對應之充電排程CSj給充電管理模組120，充電管理模組120依據充電排程CSj優先給電動車EV1充電。
以電動車EV1及電動車EV2舉例說明，在下一時段(例如，充電排程CS3)，假設再充電3小時後，電動車EV1的更新需電量UE1為10kWh且更新停留期間UT1為1小時，而電動車EV2之更新需電量UE2為10kWh且更新停留期間UT2為2小時(以電動車EV1在優先充電的排程中，電動車EV2不充電為例)。充電排程單元111可取得電動車EV1之更新需電量UE1及更新停留期間UT1以及電動車EV2之更新需電量UE2及更新停留期間UT2。充電排程單元111可取得電動車EV1的更新需電量UE1與更新停留期間UT1的優先比值RP1為10，且電動車EV2的更新需電量UE2與更新停留期間UT2的優先比值RP2為5。充電模組110可依據優先比值RP1及RP2由大至小之順序。在本實施例中，由於優先比值RP1大於優先比值RP2，充電模組110提供對應之充電排程CSj給充電管理模組120，充電管理模組120依據充電排程CSj優先給電動車EV1充電。
在下一時段(例如，充電排程CSj，j
Figure 112128817-A0305-02-0012-2
4)，充電模組110可採用相同方法，決定此些電動車EV1及EV2之更新的充電優先順序，直到電動車EVn充飽電，或電動車EVn離開充電站。
此外，在充電過程中，假設電動車只能接受5kWh，充電模組110及/或充電管理模組120可從充電樁所回饋的資料得知電動車是否已滿電或無法再接收更多的電量，若是，充電模組110可據以更新充電排程。例如，當電動車無法再接收電量時，在下一個充電排程中，充電模組110可在將電動車的需電量修改成0。
綜上可知，「充電優先順序」並非依據電動車與充電樁連接或電動車進入充電站的時點決定，而是依據其需電量及/或停留時間而定。
由第2圖可知，對於同一台電動車EVn而言，在不同時段，充電站可能提供不同的充電量給電動車EVn；或者，對於同一台電動車EVn，不是每個時段都能獲得充電站的供電；或者，在同一時段，在充電站內與充電樁連接得所有電動車EVn的一者、一些或全部獲得充電站的供電。以上可變的充電排程都是為了讓充電站的充電效率最大化且讓每台電動車EVn都能獲得足夠或預期的電量。
在一實施例中，充電排程單元111更用以：依據充電站的額定輸出功率，決定可同時充電之此些電動車EVn的最大可充電數量，此最大可充電數量可能等於或小於此些電動車EVn的總數量。詳言之，充電排程單元111可以「所有充電樁CPi之總輸出功率不大於充電站的額定輸出功率」為前提，決定此些電動車EVn的充電優先順序。例如，充電站的所有電動車有8台，依充電優先順序，前6台電動車的總需電量導致充電站的總輸出功率高於其額定輸出功率，但前5台電動車低於額定輸出功率，則充電站僅對前5台電動進行充電。 在此前提下，於同一時段中，並非所有的電動車EVn都在充電狀態，但也可能所有電動車EVn都在充電狀態。在另一實施例中，前6台電動車的總需電量導致充電站的總輸出功率高於其額定輸出功率，雖然前5台電動車的總需電量低於額定輸出功率，則充電站仍可對所有6台電動車進行充電，惟等比例地降低每台電動車的需電量。此外，充電排程單元111可讓充電站的總輸出功率(例如，所有充電樁CPi之總輸出功率)盡可能地接近額定輸出功率，使充電站的充電效率最大化。
在一實施例中，充電排程單元111更用以：以此些電動車EVn之至少一些的此些更新需電量UEn趨近相等為目標，重複前述步驟(a)~(c)。換言之，本發明實施例的充電模組110以「讓充電站的每台電動車都能獲得相同或接近的充電量」為目標。
在一實施例中，充電排程單元111用以：以「充電站內與充電樁連接的所有電動車的總充電比值最大」為目標，決定充電排程CSj。以電動車EV1及EV2舉例來說，電動車EV1之預測需電量PE1為30kWh，而電動車EV2之預測需電量PE2為20kWh，在二車的預測停留期間中充電站可提供40kWh的電量給電動車EV1及EV2。以「充電站內與充電樁連接的所有電動車的總充電比值最大」為目標下，充電排程單元111所提供的充電排程CSj包含：充電樁CP1對電動車EV1的實際充電量AE1為20kWh，而充電樁CP2對電動車EV2的實際充電量AE2為20kWh。如此，電動車EV1的充電比值RC1為0.67(算式：實際充電量AE1/預測需電量PE1=20/30=0.67)，而電動車EV1的充電比值RC2為1(算式：實際充電量AE2/預測需電量 UE2=20/20=1)，總充電比值為最大的1.67。
在一實施例中，在每台電動車皆獲得基本充電量BE後，充電排程單元111再以「充電站內與充電樁連接的所有電動車的總充電比值最大」為目標，決定充電排程CSj。以電動車EV1及EV2舉例來說，假設電動車EV1及EV2在獲得基本充電量BE後，電動車EV1之更新需電量UE1為30kWh，而電動車EV2之更新需電量UE2為20kWh，在二車的更新停留期間中充電站可提供40kWh的電量給電動車EV1及EV2。以「充電站內與充電樁連接的所有電動車的總充電比值最大」為目標，充電排程單元111所提供的充電排程CSj包含：充電樁CP1對電動車EV1的實際充電量AE1為20kWh，而充電樁CP2對電動車EV2的實際充電量AE2為20kWh。如此，電動車EV1的充電比值RC1為0.67(算式：實際充電量AE1/更新需電量UE1=20/30=0.67)，而電動車EV1的充電比值RC2為1(算式：實際充電量AE2/更新需電量UE2=20/20=1)，總充電比值為最大的1.67。
在一實施例中，充電排程單元111更用以：從預測停留期間PTn中，決定電價獲利(例如，對充電系統100的業者而言)最大的一充電時段。舉例來說，電動車EV1的預測停留期間PT1中為5小時，充電排程單元111可從5小時之停留期間中，選擇在電價獲利最大的時段對電動車EV1充電，讓充電站或充電系統管理者可獲得更高的收益。
在一實施例中，充電排程單元111更用以：判斷電動車是否符合一最高優先等級；若電動車符合最高優先等級，以「符合最 高優先等級之電動車優先充電」，決定充電排程CSj。以電動車EV1舉例來說，電動車EV1被設定(此設定預先儲存於充電模組110及/或充電管理模組120)為「最高優先等級」，則於充電排程CSj中將電動車EV1設為第一位充電。若符合最高優先等級的電動車有多台，則充電排程單元111以此些電動車的多個優先比值由大至小之順序，安排此些電動車的充電順序。
在本實施例中，充電管理模組120依據充電排程實際控制充電樁CPi對電動車EVn充電。例如，如第1圖所示，充電排程單元111更用以：傳送充電排程CSj給充電管理模組120，以供充電管理模組120依據充電排程CSj控制至少一充電樁CPi對至少一電動車EVn充電。充電樁CPi受控於充電管理模組120，充電管理模組120依據充電模組110的充電排程CSj控制充電樁CPi的充電模式。
如第1圖所示，充電樁CPi可透過無線或有線通訊技術與充電管理模組120通訊。充電樁CPi包括連接器CPi1及控制器CPi2。連接器CPi1用以與此些電動車EVn之一者連接，電流可透過連接器CPi1提供給電動車EVn。控制器CPi2例如是由半導體製程所形成的實體電路，例如半導體晶片、半導體封裝體等。控制器CPi2用以：接收此些電動車EVn之該者之電動車識別資料IDn；以及，傳送電動車識別資料IDn、充電開始時點STn及充電地點SPn給充電模組110。此外，控制器CPi2更用以：依據充電管理模組120依據傳來之充電指令Ti，對電動車EVn充電。充電指令Ti可由充電模組110依據充電排程CSj產生。充電樁CPi例如是可採用直流或交流充電技術。以直流充電技 術來說，充電樁CPi可從電動車取得其電池的電池荷電狀態(State of Charge,SoC)，充電排程單元111可依據(或運算)電動車之SoC而取得預測需電量及/或更新需電量。以交流充電技術來說，充電樁CPi可提供電動車一小電量，若電動車接收此小電量，表示電動車的電池尚未充飽電；若電動車未接收此小電量，表示電動車的電池已滿電或無法再繼續充電。
請參照第3~5圖，其繪示第1圖之充電模組110或充電系統100的充電方法的流程圖。
在步驟S110中，請同時參照第1圖，充電模組110透過充電預測模型M1，取得各電動車EVn之預測需電量PEn及預測停留期間PTn。
然後，充電模組110提出一充電排程CSj，其例如包含步驟S120及S130。
在步驟S120中，充電模組110對各電動車EVn提供基本充電量BE。
在步驟S130中，充電模組110依據預測需電量PEn及預測停留期間PTn，決定此些電動車EVn的充電優先順序。
在一實施例中，步驟S110可包含如第4圖所示之步驟S111及S112。在步驟S111中，充電管理模組120接收充電樁CPi傳來之各電動車EVn之電動車識別資料IDn，並將充電樁CPi之充電開始時點STn及充電地點SPn連同電動車識別資料IDn傳送給電動車EVn。然後，在步驟S112中，充電模組110透過充電預測模型M1， 依據電動車識別資料IDn、充電開始時點STn及充電地點SPn，取得預測需電量PEn及預測停留期間PTn。
在一實施例中，步驟S130可包含如第5圖所示之步驟S131~S133。在步驟S131中，充電模組110取得各電動車EVn在充電後之更新需電量UEn及更新停留期間UTn。在步驟S132中，取得各電動車EVn的更新需電量UEn與更新停留期間UTn的優先比值RPn。在步驟S133中，依據此些優先比值RPn由大至小之順序，決定此些電動車EVn的充電順序。
綜上，充電系統或充電模組可取得與充電樁連接之電動車的預測停留期間及與停留期間所需的能源，而產生(或建立)充電計畫(例如，充電排成)。充電計畫可依據不同策略進行安排。此外，充電系統或充電模組也可在無法得知電車的額定功率(rated power)的情況下，產生或更新充電排程，而不浪費電力。
綜上所述，雖然本發明已以實施例揭露如上，然其並非用以限定本發明。本發明所屬技術領域中具有通常知識者，在不脫離本發明之精神和範圍內，當可作各種之更動與潤飾。因此，本發明之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。
100:充電系統
110:充電模組
111:充電排程單元
120:充電管理模組
BE:基本充電量
CP1,CP2,CPi,CPI:充電樁
CP11,CP21,CPi1,CPI1:連接器
CPi2,CP12,CP22,CPI2:控制器
CSj:充電排程
EV1,EV2,EVn,EVN:電動車
ID1,ID2,IDn,IDN:電動車識別資料
M1:充電預測模型
PE1,PE2:預測需電量
PT1,PT2:預測停留期間
RP1,RP2:優先比值
ST1:充電開始時點
SP1:充電地點
T1,T2,Ti,TI:充電指令
UE1,UE2:更新需電量
UT1,UT2:更新停留期間
X1,X2,Xn,XN:輸入

Claims (26)

  1. 一種充電模組，用以透過複數個充電樁對複數台電動車進行充電，且包括：一充電預測模型，係依據複數筆歷史充電數據而取得，其中各該歷史充電數據包含一停留時間與一充電時間中至少一者及一實際充電量；以及一充電排程單元，用以：透過該充電預測模型，取得各該電動車之一預測需電量及一預測停留期間；及產生一充電排程，包括：對各該電動車提供一基本充電量；及依據該預測需電量及該預測停留期間，決定該些電動車的一充電優先順序。
  2. 如請求項1所述之充電模組，其中該充電排程單元用以：(a)取得各該電動車在充電後之一更新需電量及一更新停留期間；(b)取得各該電動車的該更新需電量與該更新停留期間的一優先比值；以及(c)依據該些優先比值由大至小之順序，決定該些電動車的充電順序。
  3. 如請求項2所述之充電模組，其中該充電排程單元更用以：依據一充電站的一額定輸出功率，決定可同時充電之該些電動車的一最大可充電數量。
  4. 如請求項2所述之充電模組，其中該充電排程單元更用以：以該些電動車之至少一些的該些更新需電量趨近相等為目標，重複步驟(a)~(c)。
  5. 如請求項1所述之充電模組，其中該充電排程單元更用以：從該預測停留期間中，決定電價獲利最大的一充電時段。
  6. 如請求項1所述之充電模組，其中該充電排程單元更用以：接收一充電管理模組傳來之各該電動車之一電動車識別資料、該充電開始時點及該充電地點；以及透過該充電預測模型，依據該電動車識別資料、該充電開始時點及該充電地點，取得該預測需電量及該預測停留期間。
  7. 如請求項1所述之充電模組，其中該充電排程單元更用以：傳送該充電排程給一充電管理模組，以供該充電管理模組依據該充電排程控制至少一充電樁對至少一該電動車充電。
  8. 一種充電模組，用以透過複數個充電樁對複數台電動車進行充電，且包括：一充電預測模型，係依據複數筆歷史充電數據而取得，其中各該歷史充電數據包含一停留時間與一充電時間中至少一者及一實際充電量；以及一充電排程單元，用以：透過該充電預測模型，取得各該電動車之一預測需電量及一預測停留期間；及產生一充電排程，包括：以該些電動車的複數個充電比值之總和最大化的方式，決定各該電動車之一實際充電量，其中各該充電比值為對應之該實際充電量與該預測需電量之比值。
  9. 如請求項8所述之充電模組其中該充電排程單元更用以：依據一充電站的一額定輸出功率，決定可同時充電之該些電動車的一最大可充電數量。
  10. 如請求項8所述之充電模組，其中該充電排程單元更用以：從該預測停留期間中，決定電價獲利最大的一充電時段。
  11. 如請求項8所述之充電模組，其中該充電排程單元更用以： 接收一充電管理模組傳來之各該電動車之一電動車識別資料、該充電開始時點及該充電地點；以及透過該充電預測模型，依據該電動車識別資料、該充電開始時點及該充電地點，取得該預測需電量及該預測停留期間。
  12. 如請求項8所述之充電模組，其中該充電排程單元更用以：傳送該充電排程給一充電管理模組，以供該充電管理模組依據該充電排程控制至少一充電樁對至少一該電動車充電。
  13. 一種充電方法，用以對複數台電動車進行充電，且包括：透過一充電預測模型，取得各該電動車之一預測需電量及一預測停留期間，其中該充電預測模型係依據複數筆歷史充電數據而取得；以及提出一充電排程，包括：對各該電動車提供一基本充電量；及依據該預測需電量及該預測停留期間，決定該些電動車的一充電優先順序；其中，各該歷史充電數據包含一停留時間與一充電時間中至少一者及一實際充電量。
  14. 如請求項13所述之充電方法，其中在依據該預測需電量及該停留時間決定該些電動車的該充電優先順序之步驟包括： (a)取得各該電動車在充電後之一更新需電量及一更新停留期間；(b)取得各該電動車的該更新需電量與該更新停留期間的一優先比值；以及(c)依據該些優先比值由大至小之順序，決定該些電動車的充電順序。
  15. 如請求項14所述之充電方法，其中在依據該預測需電量及該停留時間決定該些電動車的該充電優先順序之步驟包括：依據一充電站的一額定輸出功率，決定可同時充電之該些電動車的一最大可充電數量。
  16. 如請求項14所述之充電方法，其中在依據該預測需電量及該停留時間決定該些電動車的該充電優先順序之步驟包括：以該些電動車之至少一些的該些更新需電量趨近相等為目標，重複步驟(a)~(c)。
  17. 如請求項13所述之充電方法，其中在依據該預測需電量及該停留時間決定該些電動車的該充電優先順序之步驟包括：從該預測停留期間中，決定電價獲利最大的一充電時段。
  18. 如請求項13所述之充電方法，其中在透過該充電預測模型取得各該電動車之該預測需電量及該預測停留期間之步驟包括：接收一充電管理模組傳來之各該電動車之一電動車識別資料、該充電開始時點及該充電地點；以及透過該充電預測模型，依該電動車識別資料、該充電開始時點及該充電地點，取得該預測需電量及該預測停留期間。
  19. 如請求項13所述之充電方法，更包括：傳送該充電排程給一充電管理模組，以供該充電管理模組依據該充電排程控制至少一充電樁對至少一該電動車充電。
  20. 一種充電方法，用以對複數台電動車進行充電，且包括：透過一充電預測模型，取得各該電動車之一預測需電量及一預測停留期間，其中該充電預測模型係依據複數筆歷史充電數據而取得，其中各該歷史充電數據包含一停留時間與一充電時間中至少一者及一實際充電量；以及提出一充電排程，包括：以該些電動車的複數個充電比值之總和最大化的方式，決定各該電動車之一實際充電量，其中各該充電比值為對應之該實際充電量與該預測需電量之比值。
  21. 如請求項20所述之充電方法，其中在依據該預測需電量及該停留時間決定該些電動車的該充電優先順序之步驟包括：依據一充電站的一額定輸出功率，決定可同時充電之該些電動車的一最大可充電數量。
  22. 如請求項20所述之充電方法，其中在依據該預測需電量及該停留時間決定該些電動車的該充電優先順序之步驟包括：從該預測停留期間中，決定電價獲利最大的一充電時段。
  23. 如請求項20所述之充電方法，其中在透過該充電預測模型取得各該電動車之該預測需電量及該預測停留期間之步驟包括：接收一充電管理模組傳來之各該電動車之一電動車識別資料、該充電開始時點及該充電地點；以及透過該充電預測模型，依該電動車識別資料、該充電開始時點及該充電地點，取得該預測需電量及該預測停留期間。
  24. 如請求項20所述之充電方法，更包括：傳送該充電排程給一充電管理模組，以供該充電管理模組依據該充電排程控制至少一充電樁對至少一該電動車充電。
  25. 一種充電樁，用以與請求項1所述之一充電模組電性連接，且包括：一連接器，用以與該些電動車之一者連接；以及 一控制器，用以：接收該些電動車之該者之該電動車識別資料；及傳送該電動車識別資料給該充電模組。
  26. 如請求項25所述之充電樁，其中控制器更用以：依據一充電管理模組傳來之一充電指令，對該些電動車之該者充電。
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