本发明属于新能源汽车技术领域。具体涉及一种用于新能源汽车与充电站匹配的通讯优化系统。
背景技术
在一定区域内充电站数量有限且电动汽车时长有爽约的情况发生，电动汽车充电的匹配就显得尤为重要。将电动汽车、充电站通过各种感知设备和传输介质接入物联网，可确保信息的实时采集、调度算法的有效执行；但是现有的匹配方法很难达到资源分配的最优状态。
技术实现要素：
本发明的目的是为了克服上述不足提供一种用于新能源汽车与充电站匹配的通讯优化系统，包括多个充电站和多个电动汽车，所述多个充电站和多个电动汽车通过物联网互联：
充电站与电动车还包括优化通讯模块，用于选择充电站以及第一电动车，从充电站至第一电动车的路由经过路径中选择第二电动车，根据充电站至第二电动车的代价指标向量计算充电站至第三电动车的代价指标向量，其中第三电动车与第二电动车相邻；通过遍历充电站至第三电动车的所有代价指标向量，进行路由首次删除优化得到充电站至第三电动车的剩余代价指标向量以及剩余路由集合；对充电站至第三电动车的剩余路由进行再次删除优化；以此类推，搜索到充电站到第一电动车的路由并进行优化选择。
本发明优点效果如下：
充分地利用了互联网的互联互通特性，在双向选择中能稳定匹配，既能使充电站和电动车达到稳定的匹配，又能实现资源的合理分配，具有重要的应用价值。
具体实施方式
以下结合具体实施例对本发明作进一步的说明：
一种用于新能源汽车与充电站匹配的通讯优化系统，包括多个充电站和多个电动汽车，所述多个充电站和多个电动汽车通过物联网互联，
充电站与电动车还包括优化通讯模块，用于选择充电站以及第一电动车，从充电站至第一电动车的路由经过路径中选择第二电动车，根据充电站至第二电动车的代价指标向量计算充电站至第三电动车的代价指标向量，其中第三电动车与第二电动车相邻；通过遍历充电站至第三电动车的所有代价指标向量，进行路由首次删除优化得到充电站至第三电动车的剩余代价指标向量以及剩余路由集合；对充电站至第三电动车的剩余路由进行再次删除优化；以此类推，搜索到充电站到第一电动车的路由并进行优化选择。
电动汽车包括：
站排序模块，用于所有的电动车对去过的区域内的所有充电站按频率进行由高到低的排序。
所述车排序模块和站排序模块之间还包括：
评估模块，用于根据电动车对充电站的历史搜索浏览信息的热度进行三级指标评估体系；
分级模块，用于计算每条历史充电站搜索浏览信息三级指标的权重从而实现分级评估的数据化；
爽约推荐模块，用于标记每个搜索浏览信息的级别，并根据对应充电站预约历史获取电动车爽约的信息，进而构建基于电动车历史爽约的推荐，将该推荐中保存的信息进行关键词的提取，然后以链接的形式推荐给其它充电站；
禁止放行模块，用于分离出浏览过当前所有爽约电动车的信息，并对浏览过当前所有爽约电动车进行设定时间的充电站搜索浏览痕迹跟踪，根据这些电动车的浏览记录向所有充电站发送预警信息，或查封电动车的通信ip，或重点通知电动车去的最高频率的充电站等方式来禁止电动车预约，直到电动车在固定时间内不再发生爽约行为，才不再禁止电动车预约。
所述禁止放行模块还包括动态调整模块，用于当爽约的电动车增加时，减少车辆网络节点中第一层的用户码道数量并增加爽约信息网络节点中剩余节点的用户码道数量；若爽约的电动车数量继续增加且无法满足爽约信息数量时，扩张爽约信息网络的码树结构；若爽约的电动车数减少时，减少车辆网络节点中最后一层的用户码道数量并增加爽约信息网络节点中剩余节点的用户码道数量；若爽约的电动车数量继续减少且无法浏览到当前有爽约电动车，重启浏览状态进入值机状态即可。
一种用于新能源汽车与充电站匹配的调控系统，包括多个充电站和多个电动汽车，所述多个充电站和多个电动汽车通过物联网互联，其特征在于：
电动汽车包括：
站排序模块，用于所有的电动车对去过的区域内的所有充电站按频率进行由高到低的排序；
所述车排序模块和站排序模块之间还包括：
评估模块，用于根据电动车对充电站的历史搜索浏览信息的热度进行三级指标评估体系；
分级模块，用于计算每条历史充电站搜索浏览信息三级指标的权重从而实现分级评估的数据化；
爽约推荐模块，用于标记每个搜索浏览信息的级别，并根据对应充电站预约历史获取电动车爽约的信息，进而构建基于电动车历史爽约的推荐，将该推荐中保存的信息进行关键词的提取，然后以链接的形式推荐给其它充电站；
禁止放行模块，用于分离出浏览过当前所有爽约电动车的信息，并对浏览过当前所有爽约电动车进行设定时间的充电站搜索浏览痕迹跟踪，根据这些电动车的浏览记录向所有充电站发送预警信息，或查封电动车的通信ip，或重点通知电动车去的最高频率的充电站等方式来禁止电动车预约，直到电动车在固定时间内不再发生爽约行为，才不再禁止电动车预约。
所述爽约推荐模块还包括关键词提取模块，用于将单个词作为节点添加到图中；设置语法过滤器，将通过语法过滤器的词汇添加到图中，出现在一个窗口中的词汇之间相互形成一条边；设置迭代阈值，迭代直至收敛；根据顶点的分数降序排列，初步筛选可能的关键词；如果两个词汇在文本中前后连接，那么就将这两个词汇连接在一起，作为关键短语，继续迭代，直到不同的节点出现不同的权重，权重高的语法单元即作为关键词。
所述优先级调模块还包括权值计算模块，用于完成多级评判每条搜索浏览信息对应的级别，任一搜索浏览信息的评判模型可以表示为:h＝∑(ai*∑(bj*∑(ck*h)))其中ai表示一级指标权重，bj为二级指标权重，ck为三级指标权重，h为三级指标的计算值，评判的结果h为整数自然数，数字越大表示该搜索浏览信息对应的充电站热度越高。
充电站与电动车还包括优化通讯模块，用于选择充电站以及第一电动车，从充电站至第一电动车的路由经过路径中选择第二电动车，根据充电站至第二电动车的代价指标向量计算充电站至第三电动车的代价指标向量，其中第三电动车与第二电动车相邻；通过遍历充电站至第三电动车的所有代价指标向量，进行路由首次删除优化得到充电站至第三电动车的剩余代价指标向量以及剩余路由集合；对充电站至第三电动车的剩余路由进行再次删除优化；以此类推，搜索到充电站到第一电动车的路由并进行优化选择。
所述禁止放行模块还包括动态调整模块，用于当爽约的电动车增加时，减少车辆网络节点中第一层的用户码道数量并增加爽约信息网络节点中剩余节点的用户码道数量；若爽约的电动车数量继续增加且无法满足爽约信息数量时，扩张爽约信息网络的码树结构；若爽约的电动车数减少时，减少车辆网络节点中最后一层的用户码道数量并增加爽约信息网络节点中剩余节点的用户码道数量；若爽约的电动车数量继续减少且无法浏览到当前有爽约电动车，重启浏览状态进入值机状态即可。
一种新能源汽车与充电站匹配方法，包括以下步骤：
001.一个固定区域内的所有充电站对电动汽车进入本充电站进行充电的频率进行由高到低的排序，所有的电动车对去过的区域内的所有充电站按频率进行由高到低的排序；
002.电动汽车按排序的频率由高到低依次对还没对自己发出邀请的充电站发出充电申请；
003.接到充电申请的充电站如果还没有满负荷，则对向其发出充电申请中进入本充电站频率最高的电动车发出预约；
004.将本次预约与所述充电站之前已经处于预约状态的表单进行对比，若后一辆车在该充电站的频率大于前一辆车，则将后一辆车充电优先级调的大于前一辆车，否则还是按预约时间先后顺序来安排；
005.重复步骤003，直到区域内所有电动车都匹配一遍，调度结束。
所述固定区域为一个行政区。
当充电站对电动汽车匹配好，且电动汽车进入匹配好的充电站完成充电后，充电站和电动汽车各自更新自己预约对象的频率并保存。
所述步骤001具体为：
011.根据电动车对充电站的历史搜索浏览信息的热度进行三级指标评估体系；
012.计算每条历史充电站搜索浏览信息三级指标的权重从而实现分级评估的数据化；
013.标记每个搜索浏览信息的级别，并根据对应充电站预约历史获取电动车爽约的信息，进而构建基于电动车历史爽约的推荐，将该推荐中保存的信息进行关键词的提取，然后以链接的形式推荐给其它充电站；
014.分离出浏览过当前所有爽约电动车的信息，并对浏览过当前所有爽约电动车进行设定时间的充电站搜索浏览痕迹跟踪，根据这些电动车的浏览记录向所有充电站发送预警信息，或查封电动车的通信ip，或重点通知电动车去的最高频率的充电站等方式来禁止电动车预约，直到电动车在固定时间内不再发生爽约行为，才不再禁止电动车预约。
所述步骤013中将该推荐中保存的信息进行关键词的提取包括以下步骤：
0131:将单个词作为节点添加到图中；
0132:设置语法过滤器，将通过语法过滤器的词汇添加到图中，出现在一个窗口中的词汇之间相互形成一条边；
0133:设置迭代阈值，迭代直至收敛；
0134:根据顶点的分数降序排列，初步筛选可能的关键词；
0135:如果两个词汇在文本中前后连接，那么就将这两个词汇连接在一起，作为关键短语，继续迭代，直到不同的节点出现不同的权重，权重高的语法单元即作为关键词。
所述步骤012中实现分级评估的数据化以后，根据计算的权值完成多级评判每条搜索浏览信息对应的级别，任一搜索浏览信息的评判模型可以表示为:h＝∑(ai*∑(bj*∑(ck*h)))其中ai表示一级指标权重，bj为二级指标权重，ck为三级指标权重，h为三级指标的计算值，评判的结果h为整数自然数，数字越大表示该搜索浏览信息对应的充电站热度越高。
步骤005中，充电站与电动车匹配时采用以下步骤：
051.选择充电站以及第一电动车，从充电站至第一电动车的路由经过路径中选择第二电动车，根据充电站至第二电动车的代价指标向量计算充电站至第三电动车的代价指标向量，其中第三电动车与第二电动车相邻；
052.通过遍历充电站至第三电动车的所有代价指标向量，进行路由首次删除优化得到充电站至第三电动车的剩余代价指标向量以及剩余路由集合；
053.对充电站至第三电动车的剩余路由进行再次删除优化；
054.以此类推，搜索到充电站到第一电动车的路由并进行优化选择。
其中，s(s∈[1,n])为充电站，t(t∈[1,n])为第一电动车，n为电动车和充电站数量总和，u(u∈[1,n])为第二电动车，充电站至第二电动车的代价指标向量
wsu,l＝(wsu,l,1,wsu,l,2,...,wsu,l,k)s∈[1,n],u∈[1,n],l∈[1,|psu|],s≠u
其中，wsu,l为充电站至第二电动车第l条路由的代价指标向量，psu为充电站至第二电动车的路由集合，|pxy|为充电站至第二电动车的代价指标向量的数量，n为电动车和充电站数量总和，k为指标的数量,wsu,l,kk∈[1,k]为充电站至第二电动车第l条路由的代价指标向量的第k个代价指标；
第二电动车至第三电动车的代价指标向量为：
wuv,o＝(wuv,o,1,wuv,o,2,...,wuv,o,k)u∈[1,n],v∈[1,n],o∈[1,|puv|],u≠v
其中，wuv,o为第二电动车至第三电动车第o条路由的代价指标向量，psu为第二电动车至第三电动车的路由集合，|pxy|为第二电动车至第三电动车的代价指标向量的数量，n为电动车和充电站数量总和，k为指标的数量，wuv,o,kk∈[1,k]为第二电动车至第三电动车第o条路由的代价指标向量的第k个代价指标；
充电站至第三电动车的代价指标向量为：
其中，wsv,q(q∈[1,|psv|])为充电站至第三电动车第q条路由的代价指标向量，psv为充电站至第三电动车的路由集合，|psv|为充电站至第三电动车的路由数量；
遍历充电站至第三电动车的所有代价指标向量，
所述步骤014中，当爽约的电动车增加时，减少车辆网络节点中第一层的用户码道数量并增加爽约信息网络节点中剩余节点的用户码道数量；若爽约的电动车数量继续增加且通过步骤014无法满足爽约信息数量时，扩张爽约信息网络的码树结构；若爽约的电动车数减少时，减少车辆网络节点中最后一层的用户码道数量并增加爽约信息网络节点中剩余节点的用户码道数量；若爽约的电动车数量继续减少且通过步骤014无法浏览到当前有爽约电动车，重启浏览状态进入值机状态即可。