CN108171353B 一种基于时间片的电动汽车快速预约匹配方法

本发明提出了一种基于时间片电动汽车充电预约匹配方法,基于物联网平台设计。首先通过获取电动汽车位置、电动汽车剩余电量、充电桩位置以及道路交通情况的信息,确定用户电量耗尽前可到达的所有充电桩集合。其次计算出到达充电桩的最小有效路程、充电费用、充电等待时间,剔除不满足用户要求的充电桩,形成参与匹配的电动汽车与充电桩集合。然后基于Hall婚配定理,综合考虑剩余电量和申请时间,对拥挤集中多余的电动汽车进行剔除。最后采用人机交互的方式获取偏重系数,建立综合满意度矩阵,基于进化匈牙利算法得到用户综合满意度最高的匹配结果,并通过网络分别发送给电动汽车和充电桩。本发明能有效的提高充电桩资源利用率,满足充电汽车用户的需求,具有广泛的适应性。

 

CN108171353B 一种基于时间片的电动汽车快速预约匹配方法
技术领域
本发明涉及一种基于时间片的电动汽车充电预约匹配方法,属于新能源汽车服务与信息处理技术领域。
背景技术
随着社会的发展,电动汽车已经成为未来汽车产业的发展趋势,并为世界能源的可持续发展带来了重大的经济效益,具有深远的影响。然而,目前电动汽车充电问题对于充电汽车用户、充电站运营商甚至政府部门都是亟待解决的难题,传统的按需就近充电是一种无序的充电策略,其处理和控制无序,难以满足大量用户的充电需求,充电桩的利用率不高,会造成资源浪费、等待时间较长等问题。物联网技术的发展给电动汽车的充电问题带来了很好的解决办法,通过物联网平台,对电动汽车的充电申请实现集中有序调度,更有利于达到资源配置效率最大化,满足用户的充电需求,从而推动充电汽车的发展。在物联网环境下,可通过车载通讯设备实时获得电动汽车位置、电动汽车剩余电量,同时也能从现有的地图导航软件获取充电桩的地理位置和道路的实时交通情况。在此基础上设计高效的算法来快速地优化匹配预约申请,并通过物联网平台将结果发送给充电汽车和充电桩,此发明能大幅度提高资源利用率,稳定电动汽车充电秩序,解决用户充电难题。
发明内容
针对目前无序的充电现象,本发明基于物联网平台设计,提出了一种基于时间片的电动汽车充电预约匹配方法;首先通过获取电动汽车位置、电动汽车剩余电量、充电桩位置以及道路的交通情况的信息,确定用户电量耗尽前可到达的所有充电桩集合;其次计算出到达充电桩的最小有效路程、充电费用、充电等待时间,剔除不满足用户要求的充电桩,形成参与匹配的电动汽车与充电桩最终可行集合;然后基于Hall 婚配定理,综合考虑剩余电量和申请时间,对拥挤集中多余的电动汽车进行剔除;最后采用人机交互的方式获取偏重系数,建立综合满意度矩阵,基于进化匈牙利算法得到用户综合满意度最高的匹配结果,并通过网络分别发送给电动汽车和充电桩。主要内容分为以下四个步骤:
步骤一、启动时间片内充电服务匹配预约计时器
步骤二、确定每个充电汽车用户所对应的充电桩可行集
1.确定电量耗尽前可到达的所有充电桩集合:
1)通过物联网平台,实时获取电动汽车位置、电动汽车剩余电量、充电桩位置以及道路的交通情况;
2)根据电动汽车的单位时间耗电量、剩余电量、平均速度,计算出申请充电的电动汽车所能行驶到的充电桩,确定初步可行集合。
2.剔除超出用户接受范围的充电桩,确定最终可行集合:
1)获取用户的预约充电量、能接受的最大路程、最大充电费用、最大排队等待时间;
2)计算可行集中每个充电桩所需的等待时间;
3)计算出用户到其可行集中每个充电桩的充电费用;
4)剔除不满足用户要求的充电桩,确定最终集合。
3.若某电动汽车用户的可行集为空集时,则直接拒绝该用户的预约申请。
步骤三、基于Hall婚配定理来确定参与匹配的充电汽车集合以及充电桩集合,并结束预约
1.对申请充电的电动汽车用户是否产生拥挤集进行判断:
1)如果Hall条件成立,即不存在拥挤集,则参与匹配的充电汽车集合以及充电桩原集合(EV,CI)中的数据会被新的集合(EV*,CI*)数据所取代;
2)如果Hall条件不成立,即第i辆电动汽车与此前的某辆或某些电动汽车会产生拥挤状态,导致这几辆电动汽车无法与不同的充电桩进行匹配,因此充分考虑申请时间、剩余电量两个因素,从拥挤集CS中剔除一辆电动车,使集合(EV,CI)满足Hall条件。
2.判断电动汽车的申请时间是否达到每轮计时器的固定时间片T、接受预约申请的电动汽车数量是否达到充电桩的最大值N,若满足其中任意一个条件,则平台关闭预约申请通道,并对接受申请的电动汽车进行预约匹配,若不满足,则反复执行步骤二、三。
步骤四、建立综合满意度矩阵,基于进化匈牙利算法确定最终的匹配结果
1.采用人机交互的方式获取偏重系数,建立综合满意度矩阵:
1)构建行程矩阵与费用矩阵;
2)对矩阵每一行进行归一化处理,确定相对满意度矩阵;
3)用户输入偏重系数,形成最终的综合满意度矩阵;
4)判断上述步骤产生的充电汽车数目n与所对应的充电桩数目m是否相同:
a.若n和m相同,则综合满意度矩阵Z不需修改;
b.若n<m,则采用加边补M法对综合满意度矩阵增加m-n行,相应的综合满意度值以M代替,M 的具体数值在不影响进化匈牙利算法的情况下根据实际进行确定,M在此处应取0;
c.考虑到预约申请的电动汽车数量达到充电桩的最大值时,物联网平台会关闭预约申请通道,故不存在n>m这种情况。
2.基于进化匈牙利算法求取用户综合满意度最高的匹配结果:
1)初始化种群规模及进化最大代数,寻求评价矩阵与目标分配方案;
2)上述得到的目标分配方案对其先进行均匀变异方式的操作,得到该轮内其他个体;
3)其后对所有的个体进行交叉操作:对该轮内的个体,每隔两代进行局部交叉操作,其他各代进行均匀交叉操作,其后再对种群中的个体采用均匀变异的方式进行操作;
4)在上述步骤后得到的结果中选择评价值最大的解作为当轮预约的结果,评价值由以下公式得:

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THE END
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