[发明专利]基于混合多目标粒子群算法的新能源公交车充电调度方法

说明书

本发明公开了一种基于混合多目标粒子群算法的新能源公交车充电调度方法，首先对数据集进行筛选和预处理，删除和过滤数据集中的异常值，然后计算出每台公交车在每个充电枪的充电时间，构建充电时间和充电桩使用偏差两个目标函数，最小化两个适应度函数，使用混合的多目标粒子群算法优化两个目标函数，设置系统参数，优化目标函数，将算法模型部署在服务器中，同gRPC远程调用算法，得到公交车夜间充电调度计划表。本发明利用改机多目标粒子群算法对构建的新能源公交充电时间最小和充电桩利用偏差最小进行优化，实现在保证充电时间最小的同时充电桩利用偏差最小，生成夜间充电排班计划表，方便公交场站充电调度人员调度。

技术领域

本发明涉及新能源交通环保领域，特别是指一种基于混合多目标粒子群算法的新能源公交车调度。

背景技术

随着社会各界对节能环保越来越重视，近年来以风、光为代表的新能源逐渐普及，其在每年发电总量中的占比逐年提升，同时新能源电动汽车的大规模普及。新能源公交占比不断提升，采用纯电动公交车的趋势也越来越强。然而，由于纯电动公交车的续航里程有限，夜间需要充电车辆较多，以往关于夜间充电方式为即到即充，会造成在夜间电价谷底期没有很好利用该时间段电价较低的优势，同时也会造成充电桩没有合理最大效益的使用。夜间充电不充分，造成在日常运营中使用纯电动公交车时，难以在不充电的情况下完成一天的运营任务，常常不能充分发挥纯电动公交车的运力。

公开号为CN 112233452 A的一种公交车的自适应柔性调度方法，对柔性站点需求的调度过程包括：获取乘客需求所处时间、地区并据此判断目标函数权重，目标函数F1为以金钱衡量的公交公司的利益，F2为以时间衡量的乘客的利益，用智能算法求解模型最优解进而规划公交最佳行驶路线，并将更新后的行驶路线反馈到司机端。可见，该调度方法非传统的固定时间发车固定站点停靠，而是分以金钱衡量的公交公司的利益，以时间衡量的乘客的利益两个目标函数，在公交公司不赔本的情况下使乘客利益最大化，以此为目标可变线路地去响应乘客需求。该方法并不是基于多目标粒子群算法对构建的新能源公交充电时间最小和充电桩利用偏差最小进行优化，该方案没有解决新能源公交车夜间排班计划表的问题。

基于此，如何保障待充电新能源公交车夜间最大充满电的同时所需时间最小和充电桩利用偏差最小，同时满足第二天新能源公交运营需求等问题产生。

发明内容

针对上述背景技术中存在的不足，本发明提出了一种基于混合多目标粒子群的新能源公交车充电调度算法，解决了现有新能源公交车充电场站无序充电，效率低，资源分配不均衡等问题。

本发明解决其技术问题的方案是：采用一种基于混合多目标粒子群算法的新能源公交车充电调度方法，首先对公交充电场站基础数据集(其中包括：充电枪输出功率，公交场站的容量，公交车剩余SOC值，当天行驶里程、耗电量等)进行筛选和预处理，删除和过滤数据集中的异常值，然后计算出每台公交车在每个充电枪的充电时间，构建充电时间和充电桩使用偏差两个目标函数，最小化两个目标函数，使用混合的多目标粒子群算法优化两个目标函数，设置系统参数，优化目标函数，将算法模型采用gRPC(google RemoteProcedure Calls,gRPC)远程调用构建算法服务，并部署在服务器中，得到公交车夜间充电调度计划表。

所述的系统参数包括电动公交车的电池容量、充电桩充电效率、电动公交车运营所需总电量、充电桩充电时间、电动公交车首次记录的电池剩余电量百分比。

所述的方法包括步骤如下。

S1、车载机记录各公交车剩余SOC、当天行驶里程、耗电量，依次将进入充电场的公交车作为评估对象，由当前剩余电量、第二天排班计划表、行使里程判断是否需要充电。

S2、筛选出需要充电的公交车，根据每把充电枪每小时输出功率，计算出每辆公交车达到预计SOC所需的时间，构建充电矩阵。