[发明专利]基于互助出行系统的电动汽车充电引导和路径规划方法

权利要求书

1.一种基于互助出行系统的电动汽车充电引导和路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1获取EV用户实时信息、交通路网路径信息、充电站服务信息、其他互助EV用户信息；

S2互助出行系统的中央控制端分配给EV用户最优充电站和初始路径；

中央控制端基于步骤S1获得的信息，计算EV用户到达各充电站的时间和充电站排队时长之和的最小总时间成本方案；

中央控制端向EV用户推荐若干个方案，EV用户选择其中一个满意的方案，经中央控制端向EV用户选择的方案对应的最优充电站预约充电，沿EV用户选择的方案对应的初始路径前往预约充电站充电；

S3 EV用户在达到下一节点前，中央控制端根据实时信息动态调整更新路径；

S4每到一个节点，EV用户根据更新的路径行驶，最终到达充电站充电。

2.根据权利要求1所述基于互助出行系统的电动汽车充电引导和路径规划方法，其特征在于，在步骤S1中：

所述EV用户实时信息包括EV用户当前位置信息、剩余电量(SOC)、EV用户车辆的当前速度；

所述交通路网路径信息包括各条道路的路段长度、每条道路的实时车辆数；

所述充电站服务信息包括充电站位置、EV用户申请充电时预约的充电站信息、以及充电站实时的排队车辆数；

所述其他互助EV用户信息包括其他EV用户当前位置信息、其他EV用户车辆的当前速度。

3.根据权利要求1所述基于互助出行系统的电动汽车充电引导和路径规划方法，其特征在于，步骤S2具体包括以下步骤：

S21计算路程时长t₁：

其中，是第i个节点到第j个节点路段的阻抗，单位s；L_ij⁰是第i个节点到第j个节点路段在流量x_ij下的行程时间，单位s；x_ij是第i个节点到第j个节点路段的交通流量，单位pcu/h；C_ij是第i个节点到第j个节点路段的实际通行能力，单位pcu/h；α＝0.15，β＝4；

其中，S_ij为互助车辆标准差，Num为经过第i个节点到第j个节点路段的互助车辆数，r为经过第i个节点到第j个节点路段的互助车辆数的先后顺序，s_r为第r辆互助车辆从第i个节点到第j个节点路段的行驶时间；

式中，w_ij为经修正的路段阻抗估计值，rand(-S_ij，S_ij)为在互助车辆标准差范围内随机生成的一个行驶时间波动值；

从第i个节点到第j个节点路段的路程时长t₁为：

D为EV用户规划路径经过节点的总数；

S22计算排队时长t₂：

其中，P_n(t₁)为EV用户达到第k个充电站前的t₁时间段内到达第k个充电站的车辆数目为n的概率；λ为单位时间车辆到达数的期望，称为平均到达率；n为t₁时间段内到达第k个充电站的车辆数；

s₁＝∫max{P_n(t₁)|n＝0,1,2...}

其中，s₁是t₁时段内第k个充电站对应的概率最大的达到车辆数；

其中，t₄为EV用户达到第k个充电站前的t₁时间段内第k个充电站新增车辆所产生的新增单位充电桩平均排队时长；t₅是每辆车的期望排队时长；s₂是互助出行系统内已经预约的在t₁时段内达到第k个充电站的车辆数，m_k是第k个充电站有m个充电桩；

t₃＝t_k-t₁+t₄

其中，t_k为第k个充电站目前的排队时长；

EV用户在第k个充电站的排队时长t₂为：

t₂＝t₃·C

其中，若t₃为负时，C为0，否则C为1；

S23以EV用户到达充电站的路程时长和排队时长之和总时间成本最小为目标函数，运用最短路径遗传算法计算EV用户到达各充电站的时间和充电站排队时长之和的最小总时间成本方案，生成可选路径集：

EV用户的总时间成本T为：

其中，t₁为路程时长，t₂为排队时长；

S24将不满足电量约束的路径剔除出可选路径集，形成满足电量约束的可选路径集；

剩余电量约束：

其中，SOC_i表示到达第i个节点时EV的剩余电量，P_a表示第a等级道路每公里能耗；l_ij为第i个节点到第j个节点路段长度；D为此EV用户规划路径经过节点的总数

单位里程耗电模型：

其中，P₁、P₂、P₃分别为一级道路、二级道路、三级道路的单位耗电里程，单位为kwh/km；v为道路平均速度，单位为km/h；

S25从满足电量约束的可选路径集中选择最小时间成本的路径为初始路径，分配给EV用户最优充电站，EV用户向分配的最优充电站预约充电。

4.根据权利要求3所述的基于互助出行系统的电动汽车充电引导和路径规划方法，其特征在于：所述步骤S3的具体步骤包括：

在EV用户到达每一节点前，计算到达目标充电站最小路径时间成本；若优于原来的引导路径，则更新该策略，否则不更新；达到充电站则结束更新。