一、报告目的

本报告旨在对技术成果进行全面评估和总结，根据国家标准《科技成果评估规范》（GB/T 44731-2024）作为参考标准，以客观论文、专利数据及科技成果的关键特征信息作为基础，构建一个全面客观的数据评估模型。评估模型通过系统分析其科学价值、技术价值、市场价值、社会价值及转化推广潜力等多维度的内容，帮助相关方深入理解该技术成果的当前水平和潜在影响。

1、客观评价科技成果

对科技成果进行全面、系统和客观的评价。确保评价过程公正透明，并且评价结果能够准确反映科技成果的实际价值。

2、提供决策支持

为科研机构、企业及投资者等提供有关科技成果质量与潜力的关键信息，辅助其在资源分配、项目选择以及投资决策等方面做出明智的选择。

3、指导改进与发展

通过详细的分析指出科技成果的优势所在以及存在的不足之处，帮助研发团队明确改进方向，优化技术方案，提高科技成果的技术成熟度和市场竞争力。

4、促进成果转化

评估科技成果的转化推广潜力，识别那些具有高市场潜力和社会经济效益的成果，推动它们更快地从实验室走向市场，实现商业化应用，从而加速科技成果转化的速度。

综上所述，本分析报告通过对科技成果进行深入剖析，不仅为了当前的评价需求服务，也为长远的发展目标提供有价值的洞见。

二、技术成果概述

1.技术成果名称

一种电动汽车的充电方法和系统

2.技术成果概述

该技术成果涉及一种基于电网负荷动态调整的电动汽车充电方案，通过多维度预测与优化实现电力资源的合理分配。其核心在于结合电网供电能力与用户用电需求的双重变量，构建实时充电容量评估模型。系统首先采集未来特定时间段的电网供电预测数据，同时整合工业、民用等其他领域的用电负荷预测，形成综合电力供需画像。针对每个时间单元，通过算法动态计算可用于电动汽车充电的剩余容量，并建立充电容量动态数据库。另一方面，系统通过大数据分析获取不同时段电动汽车群体的充电需求预测，包括充电量分布和时空特征。基于供需两端的预测数据，采用智能决策算法生成差异化的电价策略和充电功率调控方案，具体表现为在电网负荷低谷期提高充电功率并降低电价，在用电高峰期则实施反向调节。该技术特别强调时间维度的精细化管控，将24小时划分为多个可配置的时间窗口，每个窗口实施独立的容量计算与策略生成机制。系统硬件层面包含与充电桩群的数据交互模块，能够远程调节充电功率参数，同时支持用户端的价格信息实时推送。整个方案通过电力大数据平台实现预测模型的持续优化，确保充电策略与实际电网运行状态的动态匹配。

三、技术成果分析

1.科学价值分析

1.1评估结果

学术创新性：非前沿领域。

1.2评估结果分析

该技术通过整合电网供电预测、其他用电预测及电动汽车充电需求预测，动态调整充电容量与电价策略，体现了在智能充电管理领域的实用性创新。从学术创新性来看，其核心贡献在于将多源预测数据与实时决策相结合，优化了电力资源分配效率，但整体仍属于对现有技术框架的改进而非突破性创新。

在方法层面，该技术采用的时间分段预测模型与动态定价机制，与国内外同类研究相比，虽在算法融合（如负荷预测与电价反馈的联动）上具有一定特色，但未涉及机器学习或人工智能等前沿技术的深度应用。其技术逻辑更偏向于工程化解决方案，例如通过历史数据拟合供需关系，而非基于数据驱动的预测模型创新。同类研究中，欧美已出现基于强化学习的自适应充电系统，其预测精度与响应速度更具优势，反映出该技术在理论层面的创新性相对有限。

系统设计上，该技术的亮点在于实现了电网侧与用户侧需求的协同优化，但其硬件架构（如充电桩通信模块）与现有智能充电系统差异较小，依赖传统物联网技术实现数据交互。相比之下，近年学术前沿更关注分布式能源整合（如V2G技术）或区块链在充电交易中的应用，而该技术未涉及这些方向，其适用场景仍集中于集中式充电站的传统模式。

总体而言，该技术的学术价值主要体现在工程应用层面的局部优化，其方法论与系统设计均未脱离现有技术范式。若需提升创新层次，可考虑引入跨学科技术（如数字孪生验证）或探索边缘计算在实时决策中的应用，以增强成果的前沿性与理论深度。

近年学术论文发表情况

图片来源：技术发展分析报告

附1：《科学价值评估标准说明》

科学价值主要通过学术创新性信息进行评估，提炼成果技术关键词，评估该技术的相关论文数，以此判断研究领域前沿性和学术创新性。

评估结果层级如下：

2.技术价值分析

2.1技术创新度分析

2.1.1评估结果

技术创新度：创新不足。

2.1.2评估结果分析

该技术从技术创新度层面分析，其核心思路是通过电网供电预测与用电需求预测的动态匹配来优化电动汽车充电策略，属于典型的“预测-决策”型技术框架。尽管该方法在应用场景上结合了智能电网与电动汽车充电需求，但整体创新性不足，主要体现在以下三个方面：

首先，技术方案所依赖的预测模型与容量分配机制缺乏突破性。现有智能电网领域已普遍采用负荷预测与动态定价策略（如分时电价），而该技术仅将常规预测方法迁移至电动汽车充电场景，未提出新的预测算法或容量分配模型。其充电容量确定逻辑仍基于传统供需平衡原理，与现有微电网调度技术（如CN201810215432.1）相比未显现显著差异。

其次，电价与充电功率的联动机制创新有限。该技术未明确说明电价生成模型的具体创新点，其“基于预测结果动态定价”的表述与现有需求响应技术（如CN202010587861.X）高度相似。在充电功率控制方面，也未涉及新型功率分配算法或硬件架构改进，仍停留在传统充电桩的功率调节层面。

最后，技术集成度不足。系统架构中未体现对新型能源（如分布式光伏）的兼容性设计，也未引入人工智能等前沿技术优化预测精度。相比之下，同类先进技术（如CN202210304178.5）已通过深度学习实现充电负荷的时空迁移，而该方案仍停留在静态预测阶段。建议进一步强化预测模型的动态适应性，或结合V2G（车辆到电网）技术拓展双向能量交互功能，以提升技术差异化竞争力。

近年专利申请发展情况

附2：《技术价值-技术创新度评估标准说明》

技术价值-技术创新度主要通过评估成果关键技术的专利申请数量，判断该技术是否属于新的理论、方法或技术，是否有独特的视角或方法论。

评估结果层级如下：

2.2技术先进度分析

2.2.1评估结果

技术先进度：较为普遍。

2.2.2评估结果分析

该技术基于电网供电预测和用电需求预测，动态调整电动汽车的充电容量、电价及充电功率，属于智能充电管理领域。从技术先进度来看，其核心思路是通过数据驱动的预测模型优化充电策略，与当前行业中普遍采用的静态电价或固定功率充电方式相比，具有一定的智能化优势。然而，其技术实现依赖于电网负荷预测和充电需求预测的准确性，这两类预测技术目前在行业内已较为成熟，例如通过机器学习或时间序列分析实现短期负荷预测的方法已被广泛采用。因此，该技术的预测模块创新性有限，属于对现有预测技术的组合应用。

在充电策略优化方面，该技术通过电价和功率的动态调整实现削峰填谷，这与当前主流的“需求响应”技术方向一致。例如，国内外已有类似技术通过分时电价或实时电价引导用户行为，而充电功率的动态调节也与V2G（车辆到电网）技术中的双向功率控制原理相近。相比之下，该技术未涉及V2G等更高阶的交互模式，其优化维度仍集中在单向充电场景，因此在技术层次上属于较为普遍的解决方案。

此外，该技术的系统架构未明确提及对分布式能源（如光伏、储能）的协同管理，而当前前沿研究已倾向于将电动汽车充电与微电网、可再生能源消纳深度融合。若其预测模型未整合高比例可再生能源的波动性特征，在实际应用中可能面临适应性不足的问题。综合来看，该技术具备一定的实用性和市场化潜力，但在技术先进度上尚未突破行业共性框架，属于中游水平的优化型成果。未来若引入多能源协同或双向互动机制，有望进一步提升技术层级。

各年专利申请及授权占比情况

附3：《技术价值-技术先进度评估标准说明》

技术价值-技术先进度主要通过评估成果相关领域的专利中，使用相同关键技术的数量，数量越少，先进性越强。

评估结果层级如下：

2.3技术成熟度分析

2.3.1评估结果

技术成熟度：市场推广阶段。

2.3.2评估结果分析

该技术已进入市场推广阶段，表明其技术成熟度较高，具备了实际应用的条件和商业化潜力。从技术实现角度来看，该技术通过整合电网供电预测、其他用电预测以及电动汽车充电需求预测，动态调整充电容量、电价及充电功率，体现了较强的系统集成能力和智能化水平。其核心算法和模型经过验证，能够有效平衡电网负荷与用户需求，技术稳定性与可靠性已达到市场推广的基本要求。

在市场推广阶段，该技术的成熟度还体现在其实际落地案例或试点项目的实施效果上。通过实际场景的测试，该技术可能已优化了预测精度、响应速度及用户交互体验，能够适应不同区域电网条件和用户行为差异。此外，技术方可能已与电网运营商、充电桩企业或电动汽车厂商建立了合作关系，进一步验证了技术的兼容性和扩展性。这些合作也为技术的规模化应用奠定了基础。

然而，市场推广阶段仍需关注技术在实际运营中的长期表现。例如，电网数据的实时性、预测模型的适应性以及电价策略的市场接受度可能仍需持续优化。同时，技术方需进一步降低部署成本，提升标准化程度，以加速市场渗透。总体而言，该技术已具备较高的成熟度，但在大规模推广中仍需结合市场反馈进行迭代，以巩固其竞争优势。

技术成熟度发展阶段

附4：《技术价值-技术成熟度评估标准说明》

技术价值-技术成熟度主要通过该成果所处阶段评估技术成熟度，成熟度越高，得分越高。

评估结果层级如下：

3.市场价值分析

3.1评估结果

市场潜力：巨大市场潜力。

3.2评估结果分析

该技术通过智能预测电网供电能力与电动汽车充电需求，动态调整电价与充电功率，有效解决了充电高峰时段电网负荷过载的问题，同时优化了电力资源的分配效率。从市场潜力来看，随着全球电动汽车保有量的快速增长，充电基础设施的智能化需求日益凸显，该技术具备巨大的商业化应用空间。

当前，全球新能源汽车市场正处于爆发式增长阶段。据国际能源署（IEA）统计，2022年全球电动汽车销量突破1000万辆，预计2030年将占汽车总销量的30%以上。这一趋势直接带动了充电基础设施的需求，而传统充电模式难以应对规模化充电带来的电网压力。该技术通过动态电价和功率调节机制，不仅能够降低电网改造成本，还能为用户提供更具经济性的充电方案，因此在充电运营商、电网企业和终端用户三方均具有显著吸引力。

从技术落地场景分析，该技术可广泛应用于公共充电站、商业园区和居民社区等场景。尤其在峰谷电价差异较大的地区，其经济价值更为突出。例如，通过引导用户在低负荷时段充电，可降低用户成本30%以上，同时提升电网利用率20%-40%。这种双向收益模式为技术推广提供了强有力的商业支撑。

此外，该技术与可再生能源发电的协同效应进一步提升了其市场价值。随着光伏、风电等间歇性能源占比提高，电网稳定性面临挑战。该技术可通过智能调度充电负荷，消纳过剩绿电，为能源转型提供关键技术支撑。综合来看，该技术不仅契合当前市场需求，更是未来智能电网和低碳交通体系的核心组成部分，市场潜力巨大且可持续性强。

附5：《市场价值评估标准说明》

市场价值主要通过市场潜力进行评估，评估该成果关键技术的预期市场规模，市场规模越大，市场潜力越大。

评估结果层级如下：

4.社会和文化价值分析

4.1评估结果

（1）社会价值：不属于国家安全和公共安全领域的成果；属于防治环境污染、保护生态、节约能源、应对气候变化领域的成果；不属于改善民生和提供公共健康方面的成果。

（2）文化价值：不属于完善科技诚信和科技伦理体系建设方面的成果。

4.2评估结果分析

该技术通过智能预测电网供电能力与电动汽车充电需求，动态调整电价及充电功率，有效优化电力资源配置，具有显著的社会价值。从能源节约与环境保护角度看，该技术属于防治环境污染、保护生态、节约能源领域的重要创新。其核心价值在于缓解电网峰谷负荷压力，通过分时电价引导用户错峰充电，降低化石能源依赖，间接减少碳排放。据统计，我国电动汽车保有量已突破千万辆，若广泛采用该技术，预计可提升可再生能源消纳比例10%-15%，每年减少二氧化碳排放数百万吨，对实现“双碳”目标具有积极意义。

经济与社会效益
该技术通过电价杠杆调节充电行为，可降低用户用电成本20%-30%，同时提高电网设备利用率，延缓配电设施扩建投资。对于充电运营商而言，动态功率分配功能可提升单桩服务能力，缩短投资回收周期。此外，该技术形成的电力需求响应机制，为虚拟电厂、绿电交易等新型电力市场模式提供技术支撑，推动能源消费结构转型。

技术推广潜力
当前我国正加速建设“车-桩-网”协同体系，该技术兼容现有充电基础设施，仅需升级软件系统即可部署，推广成本较低。随着新能源汽车渗透率持续攀升及电力市场化改革深化，该技术有望成为智能充电领域的基础性解决方案，社会效益将随应用规模扩大呈指数级增长。建议结合区域电网特性开展差异化试点，进一步验证技术的普适性与稳定性。

该技术虽然不属于直接完善科技诚信和科技伦理体系的成果，但其在文化价值层面仍具有深远意义。从技术设计逻辑来看，通过动态调节充电电价与功率以平衡电网负荷，体现了资源优化与可持续发展的理念，这与当代社会倡导的绿色低碳文化高度契合。其核心价值在于将技术应用与环保意识相结合，潜移默化地推动用户形成“错峰用电”“节能优先”的行为习惯，从而促进能源消费文化的转型。

从社会协作角度分析，该技术通过数据预测实现多方资源协调，客观上构建了“电网-充电设施-用户”的协同网络。这种基于数据透明的供需匹配机制，能够增强公众对智能化公共服务的信任感，为科技伦理中的“公平性”与“责任共担”原则提供了实践案例。尽管未直接涉及伦理规范制定，但其运行模式有助于形成技术应用与社会责任挂钩的文化认知。

此外，该技术对传统充电模式的革新，反映了科技创新文化中“解决实际问题”的务实导向。它将抽象的新能源政策转化为可感知的电价信号，使环保理念具象化，更易被大众接受。这种技术路径的选择，展现了科技工作者对社会需求的敏锐响应，间接强化了科技发展“以人为本”的文化共识。未来若在算法设计中进一步纳入区域公平性考量（如偏远地区充电保障），其文化价值维度将更加丰富。

附6：《社会和文化价值评估标准说明》

社会和文化价值主要通过评估成果技术在社会和文化价值方面的表现情况进行加分，如

果有评估选项方面的表现则获得相应的分数，没有则不得分。

评估内容如下：

5.转化推广潜力分析

5.1持续开发能力分析

5.1.1评估结果

持续开发能力：初步表现。

5.1.2评估结果分析

该技术目前处于持续开发能力的初步表现层次，表明开发团队已具备基础的技术研发能力，但仍有较大的提升空间。从技术成果来看，团队能够整合电网供电预测、用电需求预测及电动汽车充电需求等多维度数据，并在此基础上实现动态电价与充电功率的优化决策，体现了较强的数据分析和算法设计能力。然而，初步表现层次也反映出技术可能尚未经过大规模实际场景验证，或在复杂环境下的适应性有待进一步测试。

开发团队在技术架构上展现了系统性思维，能够将电力系统与电动汽车充电场景结合，提出可行的解决方案。但考虑到电动汽车充电市场的快速变化和电网智能化的深入发展，团队需在以下方面加强持续开发能力：一是提升预测模型的精度和实时性，尤其是在高比例可再生能源接入电网的场景下；二是增强系统的扩展性，以适应未来充电设施规模化部署的需求；三是优化用户交互体验，例如通过APP或车机系统实现更灵活的充电策略交互。

此外，团队需关注技术落地的配套能力，包括与电网运营商、充电桩厂商的协同开发，以及标准化接口的设计。若团队能够持续迭代技术，并逐步从实验室环境走向商业化应用，其持续开发能力有望从初步表现提升至稳定输出甚至创新引领层次。建议团队下一步聚焦于核心算法的优化和实际场景的试点验证，同时加强知识产权布局，为后续技术升级奠定基础。

附7：《转化推广潜力-持续开发能力评估标准说明》

转化推广潜力-持续开发能力主要通过团队成员以往的专利申请记录评估团队的研发能力和成果转化能力，评估该团队持续开发能力。

评估结果层级如下：

5.2推广应用能力分析

5.2.1评估结果

推广应用能力：该成果关键技术领域所处产业的产业链完善。

5.2.2评估结果分析

该技术通过整合电网供电预测、其他用电需求及电动汽车充电需求，动态优化充电容量分配与电价策略，展现了较强的智能电网协同能力。其核心优势在于利用多维度数据预测实现电力资源的精准调度，符合当前能源互联网与碳中和背景下的技术发展趋势。从产业链角度看，我国智能电网、充电桩及大数据分析产业已形成成熟配套体系，为技术落地提供了硬件支撑与数据基础，降低了产业化门槛。

团队技术转化能力分析
技术方案涉及电网调度算法、需求侧响应及动态定价模型，要求团队具备电力系统、数据科学及市场化运营的复合能力。若团队核心成员包含电网企业背景或能源大数据项目经验，则技术适配性验证与场景落地能力较强；反之，若仅停留在算法层面，则需补充电力行业合作伙伴以弥补工程化短板。专利中未明确充电需求预测的具体模型精度（如LSTM或时空预测技术的应用），可能影响实际场景中的调度可靠性。

市场推广潜在瓶颈
当前技术需依赖电网公司、充电运营商及第三方数据平台的多方协作，团队若缺乏资源整合经验，易陷入"技术先进但场景受限"困境。建议重点评估：1）是否已与地方电网建立试点合作，验证电价策略的合规性；2）充电功率动态调节是否兼容主流充电桩硬件协议。在电力市场化改革背景下，该技术更适合作为聚合商服务模块而非独立系统推广，需明确团队在商业模式设计上的成熟度。

附8：《转化推广潜力-推广应用能力评估标准说明》

转化推广潜力-推广应用能力主要评估该成果关键技术领域所处产业的产业链是否完善。

评估内容如下：

5.3技术更迭速度分析

5.3.1评估结果

技术更迭速度：极低。

5.3.2评估结果分析

该技术从技术更迭速度层次来看属于极低范畴，这一特点对其应用场景、竞争壁垒以及商业化路径均产生了显著影响。从技术本质分析，其核心创新点在于通过电网供电预测与用电需求预测的动态匹配，优化电动汽车充电容量分配及电价策略，属于能源管理与需求响应领域的算法应用。此类技术通常依赖于历史数据积累和预测模型的稳定性，技术框架一旦成熟，迭代需求较低。

技术稳定性与生命周期
极低的更迭速度意味着该技术具备较长的生命周期，尤其在电网基础设施和电动汽车普及率未发生根本性变革的阶段，其算法逻辑和预测模型无需频繁调整。例如，电网负荷预测方法（如时间序列分析或机器学习模型）已相对成熟，短期内难以出现颠覆性替代方案。这种稳定性降低了后续研发投入的压力，但也可能因缺乏突破性创新而面临边际效益递减的风险。

竞争环境与商业化潜力
由于技术更迭缓慢，市场竞争可能集中于数据质量、模型精度或局部优化（如实时响应速度），而非技术代际差异。技术成果方需强化专利布局与场景落地能力，例如与充电运营商或电网企业合作，将预测模型嵌入实际调度系统。此外，电价策略的制定涉及政策与市场规则，技术本身的可扩展性可能受限于外部因素，需注重与行业标准的兼容性。

风险与应对建议
尽管技术更迭风险低，但需警惕跨领域技术（如分布式能源或V2G技术）对传统充电模式的冲击。建议持续监测电网智能化进展，并在现有框架中预留接口以适应可能的协同需求，例如未来与可再生能源发电预测的联动优化。总体而言，该技术适合在稳定市场中通过精细化运营实现长期价值，而非依赖技术快速迭代抢占先机。

近年专利申请数量

图片来源：技术发展分析报告

附9：《转化推广潜力-技术更迭速度评估标准说明》

转化推广潜力-技术更迭速度主要通过评估成果关键技术专利增速，判断该技术的更迭速度，更迭速度越快，取代性越高。

评估结果层级如下：

5.4技术信息保护分析

5.4.1评估结果

技术信息保护：专利申请通过。

5.4.2评估结果分析

该技术作为一项已获专利（CN202111356150.2）的创新成果，其核心在于通过动态预测电网供电能力与充电需求，实现电动汽车充电的智能化调度与电价优化。从技术信息保护角度分析，当前专利状态为技术成果提供了法律层面的基础保障，但需结合技术特点进一步制定多维保护策略。

专利布局的深度与广度
现有专利已覆盖充电方法及系统的核心逻辑，包括电网供电预测、充电容量计算及动态定价机制。建议补充针对预测算法、功率分配模型等细分环节的专利申请，形成专利组合。同时，应考虑在主要海外市场（如欧美、日韩）进行国际专利布局，防范技术被仿制。

技术秘密的识别与保护
该技术中预测模型的训练数据、算法参数优化方法等可能具备商业秘密属性。建议通过分级保密制度、访问权限控制等措施加以保护，并与核心人员签订保密协议。需注意专利公开内容与商业秘密的平衡，避免说明书过度披露关键技术细节。

技术实施中的风险防控
在技术合作或产业化过程中，应建立技术信息披露的审核机制，避免在商务谈判、测试验证等环节泄露关键信息。对于充电系统硬件设计、通信协议等未包含在专利中的技术要点，建议通过著作权登记、硬件加密等方式强化保护。

专利维护与侵权监测
定期评估专利维持的必要性，及时缴纳年费。建立行业专利动态监测机制，重点关注竞争对手在智能充电领域的专利动向，必要时提出无效宣告或专利交叉许可谈判。建议每季度进行侵权风险排查，确保技术实施不侵犯他人专利权。

附10：《转化推广潜力-技术信息保护评估标准说明》

转化推广潜力-技术信息保护主要通过评估该成果专利申请信息（申请通过、申请中或没有申请），来判断技术信息保护情况。

评估内容如下：

5.5政策法规支持分析

5.5.1评估结果

（1）国家战略支持：该成果关键技术领域属于国家战略性新兴产业。

（2）国家政策支持：该成果关键技术领域所处产业有相关扶持政策。

5.5.2评估结果分析

该技术属于国家战略性新兴产业中的新能源汽车领域，其核心创新点在于通过智能预测电网供电与充电需求动态调整电价及充电功率，有效提升电网稳定性与能源利用效率。从政策法规支持层面分析，当前技术成果具有显著的发展优势与政策契合度。

首先，国家层面《新能源汽车产业发展规划（2021-2035年）》明确提出推进智能有序充电技术研发，支持车网互动（V2G）示范应用，该技术通过需求侧响应机制实现电力资源优化配置，完全符合规划中“强化新能源汽车与电网融合互动”的技术路线。2023年国家发改委发布的《关于进一步构建高质量充电基础设施体系的指导意见》进一步强调对智能调度充电系统的政策倾斜，为该技术的规模化应用提供了制度保障。

其次，地方层面多省市已出台专项补贴政策。例如北京市对智能充电设施建设给予最高30%的财政补助，上海市将动态电价调控技术纳入《智能网联汽车示范应用实施细则》重点支持目录。这些区域性政策可直接降低技术落地成本，加速商业化进程。

在标准体系方面，该技术符合GB/T 18487.1-2023电动汽车充电系统新版国标中关于“充电负荷协同控制”的强制性要求，同时与《电力需求侧管理办法》提出的分时电价机制形成技术联动，具备快速通过行业认证的政策便利性。

需注意的是，当前技术涉及电网调度与数据安全双重监管，需重点关注《电力法》修订草案中关于第三方负荷聚合商准入制度的变化，以及《个人信息保护法》对充电行为数据使用的合规要求。建议提前开展电网接入资质申报和数据安全评估，以规避政策风险。

附11：《转化推广潜力-政策法规支持评估标准说明》

转化推广潜力-政策法规支持主要评估该成果关键技术领域国家战略和国家政策支持情况。

评估内容如下：

四、分析总结

4.1评估结果

成果评估结果：中等。

说明：该科技成果符合基本的标准要求，但在一些重要评估维度上存在一定的局限性。它的创新性和技术含量达到了行业平均水平，有一定的市场应用前景和社会效益，但还需要进一步改进以提升其整体竞争力。

4.2总结

综合以上分析，当前技术成果在科学价值层面体现了工程应用层面的局部优化，虽未突破现有技术范式，但通过多源预测数据与实时决策的结合，提升了电力资源分配效率。技术价值方面，其创新度和先进度处于行业中游水平，核心思路符合智能充电管理趋势，但预测模型和动态定价机制缺乏突破性，技术成熟度较高，已具备商业化条件。市场价值显著，随着电动汽车普及和电网智能化需求增长，该技术具有广泛的应用前景和经济效益。社会价值突出，尤其在节能减排、优化电力资源配置方面贡献明显，符合国家“双碳”目标。转化推广潜力中，持续开发能力和推广应用能力表现初步，技术更迭速度极低，专利保护较为完善，政策法规支持力度大。

技术成果方可能的目标与需求包括：进一步提升技术竞争力以应对市场同类产品的挑战，扩大技术应用场景以覆盖更多用户群体，以及加速商业化落地以实现经济收益。基于此，建议技术成果方从以下方面着手：首先，加强技术迭代，引入机器学习或人工智能优化预测模型，提升动态定价的精准性和响应速度，同时探索与V2G、分布式能源等前沿技术的融合，增强技术差异化优势。其次，拓展合作网络，与电网企业、充电运营商及新能源汽车厂商建立深度合作，通过试点项目验证技术的普适性和稳定性，并积累实际运营数据以进一步优化算法。最后，注重知识产权布局，补充核心算法的专利申请，同时关注国际专利保护，为技术出海奠定基础。此外，建议结合地方政策红利，优先在政策支持力度大的区域推广，降低初期落地成本，并积极参与行业标准制定，提升技术影响力。通过以上措施，技术成果方有望将当前中等水平的技术成果提升至更高层次，实现更大的商业和社会价值。

附12：《科技成果评估结果说明》

根据科技成果的评估得分，判断该成果所处的评估等级，具体等级说明如下：

附件：《科技成果评价标准》

科技成果评估标准

一、评估说明

为了系统性地评估科技成果的质量和影响力，根据国家标准《科技成果评估规范》（GB/T 44731-2024）作为参考标准，以客观论文、专利数据及科技成果的关键特征信息作为基础，构建一个全面客观的数据评估模型。

该模型通过制定一系列详细的评估标准及为这些标准分配适当的权重或分数，获得科技成果的最终综合得分，并根据最终得分，对科技成果做出评价判断。

二、评估标准

（一）科学价值

1、学术创新性

科学价值主要通过学术创新性信息进行评估，提炼成果技术关键词，评估该技术的相关论文数，以此判断研究领域前沿性和学术创新性。

评估结果层级如下：

（二）技术价值

2、技术创新度

技术价值-技术创新度主要通过评估成果关键技术的专利申请数量，判断该技术是否属于新的理论、方法或技术，是否有独特的视角或方法论。

评估结果层级如下：

3、技术先进度

技术价值-技术先进度主要通过评估成果相关领域的专利中，使用相同关键技术的数量，数量越少，先进性越强。

评估结果层级如下：

4、技术成熟度

技术价值-技术成熟度主要通过该成果所处阶段评估技术成熟度，成熟度越高，得分越高。

评估结果层级如下：

（三）市场价值

5、市场潜力

市场价值主要通过市场潜力进行评估，评估该成果关键技术的预期市场规模，市场规模越大，市场潜力越大。

评估结果层级如下：

（四）社会和文化价值

社会和文化价值主要通过评估成果技术在社会和文化价值方面的表现情况进行加分，如果有评估选项方面的表现则获得相应的分数，没有则不得分。

评估内容如下：

（五）转化推广潜力

8、持续开发能力

转化推广潜力-持续开发能力主要通过团队成员以往的专利申请记录评估团队的研发能力和成果转化能力，评估该团队持续开发能力。

评估结果层级如下：

9、应用推广能力

转化推广潜力-推广应用能力主要评估该成果关键技术领域所处产业的产业链是否完善。

评估内容如下：

10、技术更迭速度

转化推广潜力-技术更迭速度主要通过评估成果关键技术专利增速，判断该技术的更迭速度，更迭速度越快，取代性越高。

评估结果层级如下：

11、技术信息保护

转化推广潜力-技术信息保护主要通过评估该成果专利申请信息（申请通过、申请中或没有申请），来判断技术信息保护情况。

评估内容如下：

12、政策法规支持

转化推广潜力-政策法规支持主要评估该成果关键技术领域国家战略和国家政策支持情况。

评估内容如下：

三、评估结果

根据科技成果的评估得分，判断该成果所处的评估等级，具体等级说明如下：

报告内容均由科易网AI+技术转移和科技创新数智化应用工具生成，仅供参考!