1、 圖片簡介:本技術涉及一種充電設備的計費方法及設備，通過在啟動充電時下發充電費率模型至設備端，在充電過程中將費率模型保存至設備端，可避免在充電過程中出現費率變更的問題；通過云端遠程下發充電費率，也可避免人為去現場修改設備端中的充電費率，提高運營的效率和降低運營的人工成本；同時向用戶推送充電樁信息時，還包括個性化信息供車主根據所述個性化信息進行充電樁的選擇，以及在充電過程中，根據車主定制的時長進行充電策略的制定，本技術提供的方案提高了車主自主性和娛樂性體驗。技術要求1.一種充電設備的計費方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟一、云端接收到充電請求后，下發充電費率模型到設備端；步驟二、設備端接收到充

2、電費率模型后，開始啟動充電；步驟三、開始充電后，設備端根據接收到的充電費率模型進行充電費用的計算。2.1根據權利要求 所示的計費方法，其特征在于，在所述步驟三之后還包括：步驟四、完成充電后，設備端將充電費用總金額上傳至云端。 3.1根據權利要求 所示的計費方法，其特征在于，云端在每次接收到充電請求后，都會下xn發充電費率模型到設備端；下發的充電費率模型以 分鐘為顆粒，可分為 個時段。4.1根據權利要求 所示的計費方法，其特征在于，設備端能根據接收到的充電費率模型進行分時段計費包括：當開始充電后，檢測當前時間所處的充電時段；在充電過程中，讀取該充電時段下的充電度數；根據該充電時段的充電費率和該時

3、段下的充電度數計算充電費用，并將充電費用實時上報至云端。5.1如權利要求 所述的方法，其特征在于，云端接收到充電請求后，所述方法還包括：從充電請求中獲取車輛的位置信息，以及充電時間信息，確定其周圍充電站中可用的充電樁；然后制定充電策略進行下發；其中，確定其周圍充電站中可用的充電樁包括：從充電請求中獲取電池信息，所述電池信息包括電流最大值定值 ；其中，穩定值 是指電池最佳輸入電流；、最小值以 及穩獲取充電樁的信息，充電樁的信息包括電流最大值；穩定值 是指充電樁的最佳輸出電流；、最小值以及穩定值計算充電樁的可靠性權重，當所述可靠性權重大于特定閾值時，將所述充電樁作為候選充電樁；1的比值，選擇上述比

4、值最接近于 的至少 兩個充計算候選充電樁的與電池穩定值電樁作為匹配充電樁；將確定的至少兩個匹配充電樁的標識發送給車主終端及設備端；以便車主根據推送的個性化信息進行充電樁的選擇。6.5如權利要求 所述的方法，其特征在于， 所述制定充電策略包括：從充電請求中獲取車主定制的充電時長 、剩余電量、SOH；T根據充電時長 、剩余電量、SOH確定充電策略，所述充電策略可以表示為：T*t1+最小值 *t2+穩定值 *t3 t1 t2 t3； 、 、 表示時間，其取值根據充電時 長 、T最大值剩余電量、SOH確定；a b表示取 ， 兩者之間的較小值；其中，a b，表示取 ， 兩者之間的較大值；當充電站處于高峰

5、時段時，當充電站處于非高峰時段時，；Tt1+t2+t3。7.6如權利要求 所述的方法，其特征在于，為所述制定的充電策略生成策略標識；為充電費率模型生成模型標識；將生成的策略標識的編碼值添加到充電費率模型的頭文件中；將生成的模型標識的編碼值添加到所述制定的充電策略的頭文件中；將充電費率模型和充電策略通過不同的通道下發至設備端；設備端接收到充電費率模型和充電策略后，分別進行編碼值的匹配，當策略標識的編碼值和模型標識的編碼值分別與充電策略和充電費率模型匹配成功時，將充電策略和充電費率模型加載至設備端。8.7如權利要求 所述的方法，其特征在于， 其中，下發至車主終端和設備端的信息還包括充電模式系數、充

6、電時段系數以及服務預約的費用，其中，=+*總費用 預約費用 充電模式系數 各時段的充電費用 時段系數；其中，時段系數指示對應時段的忙閑程度；=1+t1/ t1+t2+t3）；充電模式系數（設備端將所述總費用發送至車主終端，車主終端將所述總費用與其自己計算的總費用進行比較，當一致時，發送確認信息至設備端，設備端將所述總費用上傳至云端，然后進入結算流程。9.一種充電設備的計費設備，其特征在于，所述設備包括：存儲器，用于存儲計算機程序；1-8處理器，與存儲器相連，其用于執行所述計算機程序以實現權利要求 任一項所述的方法。10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述存儲介質存儲有計算機程序；當所述計

7、1-8算機程序被處理器執行時，用以實現權利要求 任一項所述的方法。技術說明書一種充電設備的計費方法及設備技術領域本技術涉及電動汽車充電領域，尤其涉及一種充電設備的計費方法及設備。背景技術隨著電動汽車產業的發展，越來越多的資本加入了充電運營這個市場，根據中國電動汽車充電基礎設施促進聯盟的數據，截止2020 2年 月全國規模化充電運營商有 家（充電樁22保有量1000臺）。 1在現有的充電運營行業中，充電計費方法有兩種分別是： 、充電費率模型保存在云端，2由設備端上傳充電電量，在云端計算充電總金額； 、充電費率模型保存在設備端，在設3備端設置、修改充電費率，根據設備端的充電費率來計算充電金額，再上

8、傳給云端； 、充電費率模型保存在設備端，當運營商想修改運營策略時，由云端在某一時刻統一對整個城市或單個場站的設備下發新的充電費率模型，再在設備端完成充電金額的計算上傳1 3至云端。充電計費方式 和 都會存在，在用戶充電過程中發生充電費率變更的現象，使2用戶的權益受到侵犯，雖然充電計費方式 不會出現在充電過程中充電費率變更的現象，但是在設備端修改充電費率會降低效率和增加運營的人工成本。在現有的充電樁的選擇過程中，通常都是由直接分配特定的充電樁，車主無法獲知其他的可選項，其次，充電方式較為單一，無法根據車主需求進行個性化的自動設置；而且，在充電過程中，車主經常會處于一不熟悉的地方，缺少娛樂性，降低

9、了車主的體驗。技術內容本技術的目的在于提供一種充電設備的計費方法，用于解決現有在充電過程中發生費率變更問題和在設備端更改充電費率引起的低效率和增加運營成本的問題；同時能夠向車主推送多個可靠的充電樁，便于車主根據自己的興趣進行選擇；而且，還能夠根據車主定制的充電時長個性化的設置充電策略，提高了車主的體驗。為了實現上述技術目的，本技術提供如下技術方案予以實現：步驟一、當云端接收到充電請求后，下發充電費率模型至發起充電請求的設備端；步驟二、設備端接收到充電費率模型后，開始啟動充電；步驟三、開始充電后，設備端根據接收到的充電費率模型進行充電費用的計算。可選的在所述步驟三之后還包括：步驟四、完成充電后，

10、設備端將充電費用總金額上傳至云端。可選的云端在每次接收到充電請求后，都會下發充電費率模型至發起充電請求的設備端。 3048可選的下發至設備端的充電費率模型以 分鐘為顆粒，共分為 個時段。可選的下發至設備端的充電費率模型以“00:00”為起始時間，以“24:00”為截止時間，即第“ 00:0000:30”，第二個時段為“（00:3001:00”，以此類推，共 個時段。48一個時段為 （可選的設備端能根據接收到的充電費率模型進行分時段計費包括：當開始充電后，檢測當前時間所處的充電時段；在充電過程中，檢測在該充電時段下的充電度數；根據該充電時段的充電費率和該時段下的充電度數來計算充電費用。可選的設備

11、端能根據接收到的充電費率模型進行分時段計費包括：若充電時間跨越了多個充電時段，則根據每個時段的充電費率和充電度數，分別計算各個時段下的充電費用；根據各個時段的充電費用的總和來計算充電總費用。可選的，云端接收到充電請求后，所述方法還包括：從充電請求中獲取車輛的位置信息，以及充電時間信息，確定其周圍充電站中可用的充電樁；然后制定充電策略進行下發；（充電策略和充電費率具有相同的編號，采用不同的方式進行下發，通過編號的匹配進行驗證）其中，確定其周圍充電站中可用的充電樁包括：從充電請求中獲取電池信息，所述電池信息包括電流最大值定值 ；其中，穩定值 是指電池最佳輸入電流；、最小值以及穩獲取充電樁的信息，充

12、電樁的信息包括電流最大值；穩定值 是指充電樁的最佳輸出電流；、最小值以及穩定值計算充電樁的可靠性權重，當所述可靠性權重大于特定閾值時，將所述充電樁作為候選充電樁；1的比值，選擇上述比值最接近于 的兩個 充電樁計算候選充電樁的作為匹配充電樁；與電池穩定值將確定的兩個匹配充電樁的標識發送給車主終端及設備端；以便車主根據推送的個性化信息進行充電樁的選擇。 可選的，所述制定充電策略包括：從充電請求中獲取車主定制的充電時長 、剩余電量、SOH；T根據充電時長 、剩余電量、SOH確定充電策略，所述充電策略可以表示為：T最大值其中，*t1+最小值 *t2+穩定值 *t3；a b表示取 ， 兩者之間的較小值；

13、，a b，表示取 ， 兩者之間的較大值；當充電站處于高峰時段時，當充電站處于非高峰時段時，；Tt1+t2+t3；可選的，為所述制定的充電策略生成策略標識；為充電費率模型生成模型標識；將生成的策略標識的編碼值添加到充電費率模型的頭文件中；將生成的模型標識的編碼值添加到所述制定的充電策略的頭文件中；將充電費率模型和充電策略通過不同的通道下發至設備端；設備端接收到充電費率模型和充電策略后，分別進行編碼值的匹配，當策略標識的編碼值和模型標識的編碼值分別與充電策略和充電費率模型匹配成功時，將充電策略和充電費率模型加載至設備端。可選的，其中，下發至車主終端和設備端的信息還包括充電模式系數、充電時段系數以及

14、服務預約的費用，其中，=+*總費用 預約費用 充電模式系數 各時段的充電費用 時段系數；其中，時段系數指示該時段的忙閑程度； =1+t1/ t1+t2+t3）；充電模式系數（設備端將所述總費用發送至車主終端，車主終端將所述總費用與其自己計算的總費用進行比較，當一致時，發送確認信息至設備端，設備端將所述總費用上傳至云端，然后進入結算流程。本技術通過在啟動充電時下發充電費率模型至設備端，在充電過程中使費率模型保存至設備端，可避免在充電過程中出現費率變更的問題；通過云端遠程下發充電費率，也可避免人為去現場修改設備端中的充電費率，提高運營的效率和降低運營的人工成本；同時向用戶推送充電樁信息時，還包括個

15、性化信息供車主根據所述個性化信息進行充電樁的選擇，以及在充電過程中，根據車主定制的時長進行充電策略的制定，本技術提供的方案提高了車主自主性和娛樂性體驗。附圖說明下面結合附圖和實施例對本技術進一步說明。1圖 為本技術的請求充電流程示意圖；2圖 為本技術實施例提供的充電設備計費方法具體實現流程示意圖。具體實施方式現在結合附圖對本技術作進一步詳細的說明。這些附圖均為簡化的示意圖，僅以示意方式說明本技術的基本結構，因此其僅顯示與本技術有關的構成。1本技術提供一種充電設備的計費方法，如圖 所示，該方法具體步驟如下：步驟一、當云端接收到充電請求后，下發充電費率模型至發起充電請求的設備端；步驟二、設備端接收

16、到充電費率模型后，開始啟動充電；步驟三、開始充電后，設備端根據接收到的充電費率模型進行充電費用的計算。本技術實例提供的充電設備計費方法，可用于各種充電設備，如充電設備可是電動汽車2非車載傳導式充電機、電動汽車交流充電機等充電設備，如圖 所示，具體的步驟如下： 步驟S101，云端接收到充電請求。步驟S102，云端下發充電費率模型至發起充電請求的設備端，具體充電費率模型的協議報文如下：message PowerItem /*時間編號，每半小時一個編號*/int32 timeSlot = 1;int32 price = 2; /該時段內的價格，單位：分 千瓦時字段說明如下： 1“ 00:0000:3

17、0”。本技術實例中，時間編號取值為前開后閉區間，即 時段為 （步驟S103，設備端接收到充電費率模型后開始充電。步驟S104，設備端根據當前充電時間選擇計費模型中相對應的充電時段，讀取該時段下的充電費率。假設當前充電時間為17:15，則讀取時段 中的充電費率。36步驟S105，設備端讀取該時段下的實時充電度數。步驟S106，設備根據該時段的充電費率和充電度數來計算該時段的實時充電費用。假設該時段的充電費率為 ，充電度數為 ，則充電費用S=x*y。“x”“y”步驟S107，若設備端檢測當前的充電時間進入了下個充電時段，則重新回到步驟S104，讀取新時段的充電費率，以此類推。步驟S108，系統完成

18、充電后，根據各個充電時段下充電費用的總和得出充電總費用。下面是充電總費用計算的一種方式：34 35 36假設此次充電跨越了 、 和 這三個時段。 343536S1=“X1”*該時段的充電度數“y1”“X2”*該時段的充電度數“y2”“X3”*該時段的充電度數“y3”時段的充電費用 該時段的充電費率S2=時段的充電費用 該時段的充電費率S3=時段的充電費用 該時段的充電費率充電總費用=S1+S2+S3步驟S109，最終將充電總費用上傳至云端。由此可見，本技術實例中，由于在每次請求充電時，都會下發充電費率模型至設備端，即當用戶開始啟動充電時就鎖定了此次的充電費率，確保費率不會在充電過程中發生變更，

19、保障了用戶的權益。其中，云端接收到充電請求后，所述方法還包括：從充電請求中獲取車輛的位置信息，以及充電時間信息，確定其周圍充電站中可用的充電樁；然后制定充電策略進行下發；T所述充電時間信息中可以包括車主定制的充電時長 ；其中，確定其周圍充電站中可用的充電樁包括：從充電請求中獲取電池信息，所述電池信息包括電流最大值、最小值以及穩定值；其中，穩定值是指電池最佳輸入電流；獲取充電樁的信息，充電樁的信息包括電流最大值；穩定值 是指充電樁的最佳輸出電流；、最小值以及穩定值計算充電樁的可靠性權重，當所述可靠性權重大于特定閾值時，將所述充電樁作為候選充電樁；充電樁可靠性可以由平均故障間隔時間MTBF、異常概

20、率，上次異常的時間等參數中一個或多個進行確定。1的比值，選擇上述比值最接近于 的 至少兩個充計算候選充電樁的與電池穩定值電樁作為匹配充電樁；將確定的兩個匹配充電樁的標識發送給車主終端及設備端；以便車主根據推送的個性化信息進行充電樁的選擇。 其中，所述制定充電策略包括：從充電請求中獲取車主定制的充電時長 、剩余電量、SOH；T根據充電時長 、剩余電量、SOH確定充電策略，所述充電策略可以表示為：T*t1+最小值 *t2+穩定值 *t3 t1 t2 t3； 、 、 的取值根據充電時長 、剩余 電量、T最大值SOH確定；a b表示取 ， 兩者之間的較小值；其中，a b，表示取 ， 兩者之間的較大值；

21、當充電站處于高峰時段時，當充電站處于非高峰時段時，；Tt1+t2+t3；為所述制定的充電策略生成策略標識；為充電費率模型生成模型標識；將生成的策略標識的編碼值添加到充電費率模型的頭文件中；將生成的模型標識的編碼值添加到所述制定的充電策略的頭文件中；將充電費率模型和充電策略通過不同的通道下發至設備端；設備端接收到充電費率模型和充電策略后，分別進行編碼值的匹配，當策略標識的編碼值和模型標識的編碼值分別與充電策略和充電費率模型匹配成功時，將充電策略和充電費率模型加載至設備端。通過編碼值的交叉添加以及匹配驗證，保證了傳輸的可靠性以及數據的準確性。 其中，本技術的方法還包括：將個性化信息、充電策略和充電

22、費率模型下發至車主終端，其中，所述個性化推送信息根據車主預約的充電時長、車主的行為習慣、及娛樂興趣進行定制的；其中，車主的行為習慣、及娛樂興趣可以包括與時段對應的行為信息，可以是餐飲、咖啡、購物等信息。車主終端根據上述個性化信息選擇充電樁，以便車主在汽車充電時，選擇合適的娛樂項目，提高車主的體驗度。其中，充電策略和充電費率模型中還都包括車輛信息，在開始充電前，設備端對車輛信息進行匹配，在匹配成功時，再次向車主終端推送充電策略和充電費率模型，同時包括相車主終端推送充電請求中的預約信息，以及個性化推送信息；其中所述預約信息還可以包括電池狀/態、線路等檢測服務預約；供車主進行充電前服務確認和 或取消。在充電的過程中，根據車主的確認信息進行電池狀態以及線路的檢測；并將檢測結果反饋至車主終端。其中，下發至車主終端和設備端的信息還包括充電模式系數、充電時段系數以及服務預約的費用，以便進行總費用的計算；其中，=+*總費用 預約費用 充電模式系數 各時段的充電費用 時段系數其中，預約費用是車主根據實際的行程需求進行確認是否需要提前預約，以及所需預約的服務，然后根據車主的客戶級別以及信任等級進行費用的定制；其中，時段系數指示該時段的忙閑程度；該系數可以由充電站根據實際的情況進行定制；=1+t1/ t1+t2+t3）；充電模式系數（設備端和車主終端同