CN107323300B 一种基于路-站-车联合模型的电动汽车预约充电方法

本发明公开了一种基于路‑站‑车联合模型电动汽车预约充电方法,包括:1)获取车辆状态信息、路况信息、充电站状态信息及用户设置的优化控制参数;2)根据车辆状态信息、路况信息、充电站状态信息规划电动汽车从当前位置到各充电站的行车路径;3)确定预约充电方案集合;4)根据车辆状态信息、路况信息、充电站状态信息规划电动汽车从充电站到目的地的行车路径;5)根据电动汽车用户需求确定最优行车路径和进行充电预约。本发明综合考虑电动汽车用户行程需求及充电需求,为有充电需求的电动汽车用户选择满足要求的充电站预约充电服务,并为其规划合理的行车路径。

 

CN107323300B 一种基于路-站-车联合模型的电动汽车预约充电方法
技术领域
本发明涉及一种基于路-站-车联合模型的电动汽车预约充电方法,属于电动汽车技术领域。
背景技术
全球能源、资源的枯竭以及生态环境恶化的危机促进了电动汽车产业的发展。相较于传统汽车,电动汽车(electric vehicle,EV)采用电能取代化石能源作为动力,能够有效减小温室气体排放,减缓对化石能源的消耗。在全球倡导节能减排的大环境下,美、日、欧以及中国都相继出台了一系列计划和政策鼓励电动汽车行业的发展,然而现在电动汽车仍处于起步阶段,充电桩等充电基础设施有待完善,充电资源有限,因此,解决电动汽车的充电问题显得尤为重要。
电动汽车和传统的燃油汽车有着很大的不同,主要体现在他们的能源补给方式上,相比较于传统汽车加油,电动汽车充电需要较长的时间,而且由于充电站覆盖不够,充电资源有限,充电站不能及时将充电桩的忙闲状态告知电动汽车车主,可能使电动汽车到达充电站后并不能像传统汽车到达加油站一样马上得到补给。目前电动汽车电池的续航能力也是制约电动汽车发展的一个重要因素,而目前还没有专门为电动汽车研发的导航,为续航能力不足的电动汽车规划合适的路径,将其导航到合适的充电站。因此,现有的关于电动汽车充电方面的技术仍有待改进和发展。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷,提供一种基于路-站-车联合模型的电动汽车预约充电方法,综合考虑电动汽车用户行程需求及充电需求,同时考虑充电站可用充电桩可用情况以及交通侧路况,为有充电需求的电动汽车用户选择满足要求的充电站预约充电服务,并为其规划合理的行车路径,使电动汽车以较小的充电费用尽快完成充电并完成整个行程。
为解决上述技术问题,本发明提供一种基于路-站-车联合模型的电动汽车预约充电方法,包括以下步骤:
1)获取车辆状态信息、路况信息、充电站状态信息及用户设置的优化控制参数;
2)根据车辆状态信息、路况信息、充电站状态信息规划电动汽车从当前位置到各充电站的行车路径;
3)确定预约充电方案集合;
4)根据车辆状态信息、路况信息、充电站状态信息规划电动汽车从充电站到目的地的行车路径;
5)根据电动汽车用户需求确定最优行车路径和进行充电预约。
前述的车辆状态信息包括:电动汽车产生充电需求时的位置信息、电动汽车所要到达的目的地信息、电动汽车当前所剩余的续航里程、电动汽车当前荷电状态信息、充电完成后的期望荷电状态信息、电动汽车电池容量信息、充电功率信息、电动汽车单位里程消耗的电量信息;
所述路况信息包括:道路的拓扑结构信息、各路段长度信息、各路段限速信息、各路段最大通行能力信息和当前各路段车流量信息;
所述充电站状态信息包括:充电站的位置信息、充电站实时充电价格信息、充电站可用充电桩状态信息;
所述优化控制参数是指行车时间和充电费用的权重系数。
前述的步骤2)具体包括以下步骤:
2-1)根据电动汽车当前位置信息、各充电站位置信息,以电动汽车当前位置为起点、各充电站位置为终点,结合道路的拓扑结构信息、各路段长度信息、各路段限速信息、各路段最大通行能力信息、当前各路段车流量信息,计算电动汽车通过各路段所需要的时间:
2-2)将道路的拓扑结构作为一个有向图,电动汽车通过各路段的时间作为有向图对应边的权重,采用Dijkstra算法规划从电动汽车当前位置到各充电站所在位置最小行车时间对应的路径,将对应路径各边权重相加即可得到电动汽车自当前位置至各充电站位置的最小行车时间;
2-3)根据最小行车时间对应路径的各个路段长度信息,将对应路径各个路段长度加即可得到电动汽车自当前位置至各充电站位置的最小行车时间对应的行车路程。
前述的步骤3)确定预约充电方案集合包括以下步骤:
3-1)根据电动汽车当前所剩余的续航里程及所述步骤2)确定的从电动汽车当前位置到各充电站所在位置的路程,排除电动汽车当前剩余续航里程之外的充电站;
3-2)比较电动汽车自初始位置至各充电站的行车时间和从电动汽车在初始位置产生充电需求到所选择充电站为其提供充电服务的时间,选两者中的较大者向充电站预约充电服务;
3-3)根据从电动汽车当前位置到各充电站所在位置的最小行车时间路径信息、电动汽车单位里程消耗的电量信息、电动汽车当前荷电状态信息、电动汽车电池容量信息计算出电动汽车到达各充电站时的荷电状态:
其中,SOCa表示电动汽车到达各充电站时的荷电状态,SOCp表示电动汽车出现充电需求开始决策时的荷电状态,D表示电动汽车从产生充电需求的初始位置到各充电站所在位置的最小行车时间路径对应的行车距离,qkm表示电动汽车行驶每公里耗电量,Qe表示电动汽车电池额定容量;
3-4)根据电动汽车到达各充电站时的荷电状态、充电完成后的期望荷电状态信息、充电功率及电动汽车电池容量信息计算出电动汽车所需要充的电量和充电时间:
Qn=(SOCe-SOCa)·Qe
其中,Qn表示电动汽车所需充电电量,SOCe表示电动汽车充电完成后期望的荷电值,tc为充电时长,Pc为电动汽车的充电功率;
3-5)结合充电电价,计算到各充电站充电所需的充电费用:
C=λ(t)·Qn
其中,C表示充电费用,λ(t)表示与时间t相关的充电电价。
前述的步骤4)具体包括以下步骤:
4-1)根据充电站位置信息、目的地信息,以充电站位置为起点、目的地为终点,结合道路的拓扑结构信息、各路段长度信息、各路段限速信息、各路段最大通行能力信息、当前各路段车流量信息,计算电动汽车通过各路段所需要的时间;
4-2)将道路的拓扑结构作为一个有向图,电动汽车通过各路段的时间作为有向图对应边的权重,采用Dijkstra算法规划电动汽车从各充电站到目的地最小行车时间对应的路径,将对应路径各边权重相加即可得到电动汽车自各充电站至目的地的最小行车时间;
4-3)将对应路径各个路段长度相加即可得到电动汽车自各充电站至目的地的最小行车时间对应的行车路程。
前述的计算电动汽车通过各路段所需要的时间的计算式为:

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THE END
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