[发明专利]一种电动汽车智能充电导航方法

摘要

本发明一种电动汽车智能充电导航方法，包括如下步骤：1）基于无线网络、GPRS，将大量的车辆信息、路况信息、充电站信息上传至控制中心，并进行特征数据挖掘提取；2）对提取的基于目标函数的信息数据进行分析和计算；3）以用户出行时间总成本及距离总成本最小为目标函数，以时间和容量为约束条件，基于Dijkstra算法制定包括充电资源、道路交通网及路况信息三方面的最优充电路径；4）将最优充电路径通过无线通信网络上传给EV车载终端和用户手机APP。本发明能有效减少电动汽车经充电站到最终目的地的总时间成本、总距离成本，同时提高用户的出行便利性。

主权项

1.一种电动汽车智能充电导航方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)基于无线网络、GPRS，将大量的车辆信息、路况信息、充电站信息上传至控制中心，并进行特征数据挖掘提取；

2)对提取的基于目标函数的信息数据进行分析和计算；

3)以用户出行时间总成本及距离总成本最小为目标函数，以时间和容量为约束条件，基于Dijkstra算法制定包括充电资源、道路交通网及路况信息三方面的最优充电路径；

4)将最优充电路径通过无线通信网络上传给EV车载终端和用户手机APP。

2.根据权利要求1所述的一种电动汽车智能充电导航方法，其特征在于，所述步骤1)中，车辆信息包括EV出发点O和目的地G的数据信息、EV初始剩余电量SOC、EV的电池容量E_e以及耗电量μ；

路况信息包括EV所在区域内的路网节点i、两节点之间的路段距离D_ij、道路等级、实时通行速度V_ij,t、道路通行能力C_ij以及实时车流量

充电站信息包括充电站数量K、第k个充电站的充电桩数量m_k、第k个充电站的充电桩的充电功率P_k、EV到达充电站k的数量以及第k个充电站的充电桩的服务数

3.根据权利要求1所述的一种电动汽车智能充电导航方法，其特征在于，所述进行特征数据挖掘提取，包括以下步骤：

1‑1)电动汽车用户连接业务数据和主题词网；

1‑2)基于无线网络、GPRS，收集大量的车辆信息、路况信息、充电站设施信息；

1‑3)对所得信息数据特征进行分析并得出分析结果，根据分析结果对数据特征进行修改，整合输入的特征要素和修改后的数据特征；

1‑4)开始数据挖掘模型自动设计，具体步骤如下：

(41)首先开辟本次中间变量空间，生成本次挖掘序列并开辟本次挖掘模型空间；

(42)初步建立可行挖掘模型集合；

(43)针对每个可行挖掘模型进行调整；

(44)评估调整后的挖掘模型；

(45)推荐评估优秀的挖掘模型，展示挖掘报告。

1‑5)根据挖掘报告，对所得挖掘模型进行评估，满意，则进行1‑7)；若不满意，则进行1‑6)；

1‑6)调整并修改挖掘数据、特征描述以及主题词设计，再转到1‑1)；

1‑7)部署该挖掘模型进行服务；

1‑8)对目标函数进行预处理。

4.根据权利要求2所述的一种电动汽车智能充电导航方法，其特征在于，所述步骤2)中，基于目标函数的信息数据包括实时交通流量、行驶时间、预约时间、排队时间和充电时长；

实时交通流量用路段的实时通行速度表征：

其中，表示t‑1时刻的车流量，表示t时刻路段e_ij的零流速；

路段e_ij的行驶时间T_ij：

则用户从起始点O行驶至充电站k经过的所有路段的行驶时间之和T_Ok为：

其中：

W_a表示被访问的路网节点集合；

K_a表示被访问充电站节点集合。

x_ij表示路径决策变量，若EV由路网节点i行驶至j时，x_ij为1，否则为0。

对于选择预约充电的EV用户，首先根据车速及剩余路程预估到达充电站的时间t_reach，并考虑车辆与充电桩设备的连接时间Δt，则将预约时间定为s_r；

对于非预约EV用户到达充电站，且所有的充电桩都在进行服务时，需要进行排队，根据实时交通信息，计算t时刻充电站k的用户平均到达率η_k,t和充电桩平均服务率ρ_k,t，即：

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