一种减少用户等待时间的自适应电动汽车路径规划方法与流程

本发明涉及电动汽车路径规划及动态选站，具体涉及一种减少用户等待时间的自适应电动汽车路径规划方法。

背景技术：

1、电动汽车使用的电池容量正在不断增大，而且预计在未来几年仍会保持上升趋势。电池容量的增加再加上快速充电基础设施的发展，使得电动汽车更适应远距离行驶。然而，随着越来越多的电动汽车使用充电基础设施，用户在充电站的等待时间可能会不断增加，若其在行驶途中需要多次充电，那么漫长的等待时间将逐渐成为电动汽车出行的主要挑战。而充电基础设施又存在很大的异质性，例如在可用充电功率、位置和预计的等待时间等方面。因此，在行驶途中，对充电站的选择会显著影响用户的总出行时间。所以，亟需提出一个帮助用户规划行驶路径以及协调电动汽车充电的一体解决方案。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种减少用户等待时间的自适应电动汽车路径规划方法，解决用户在充电站等待时间过长，致使总出行时间变长的问题。

2、本发明的目的通过以下技术方案予以实现：

3、一种减少用户等待时间的自适应电动汽车路径规划方法，包括以下步骤：

4、步骤一：为协调电动汽车之间对充电站的访问，建立充电站数据库，充电站数据库估算电动汽车未来到达充电站的等待时间，供查询任何充电站和未来任何时间点的估算结果；

5、步骤二：采用收缩层次结构的多目标最短路径搜索算法，为减少计算量，在收缩层次结构的基础上，通过双向a*算法预先计算已知充电站之间的所有帕累托最优路径，形成最短路径树，即预先计算所有充电站之间的最短路径树，并将各路径的成本存储在查询表中以供多次使用；

6、步骤三：在已知充电站之间的最短路径树的基础上，通过a*算法搜索出发地与目的地之间的所有帕累托最优路径，通过自适应充电和路径规划方法找出所有帕累托最优路径中充电时间、行驶时间和等待时间总和最小的路径，使用户的总出行时间最短；同时，本发明建立了一个简化的能耗模型，用于估算电动汽车消耗的电量。

7、前述一种减少用户等待时间的自适应电动汽车路径规划方法，充电站数据库以电动汽车使用的充电桩以及使用充电桩的电动汽车离开时间获取充电站的当前利用率，定义所有充电站组成的集合为s，其中各充电站编号记为s，充电站s内的充电桩集合为cs，其中各充电桩编号记为c；对于充电站s∈s的每个充电桩c∈cs，将使用该充电桩的电动汽车的离开时刻记为对于空闲的充电桩，定义其中t0是用户进行搜索的时刻；

8、充电站数据库还包含所有充电站中的计划充电站p，其中各计划充电站编号记为p，每个计划充电站p∈p均由用户上传的到达时间和充电时间组成，充电起始时间取决于用户到达充电站的时间，如公式(6)所示，其中tstart是的函数，并根据计算得出充电起始时间如果加上充电时间，就可以得到电动汽车的离开时间

9、

10、

11、用户确定计划充电站之后将为其分配充电桩c∈cs，根据用户的到达时间该充电桩将按公式(3)以最快速度空出；其中，是的函数，其表示充电桩c在用户上传的到达时间为的情况下能空出的时刻；argmin表示找出使充电桩c∈cs中能最快空出的充电桩cp：

12、

13、对路径的搜索会遍历充电站内的所有充电桩cs，从给定的到达时间开始，基于数据库中有关其他计划充电站的信息，可由函数计算得到充电桩c的空闲时间，如公式(5)所示；

14、若电动汽车在预计的到达时间tarr之前抵达计划充电站内的充电桩c，则将该计划充电站记为pc(tarr)：

15、

16、将电动汽车到达时间为tarr的充电桩状态变为空闲的时刻定义为电动汽车离开该计划充电站的时间；若该充电桩正在使用，则将当前使用该充电桩的电动汽车的离开时间定义为：

17、

18、其中，表示集合pc(tarr)非空，此时将当前使用充电桩的电动汽车的离开时间设置为所有可用计划充电站集合中电动汽车的离开时间的最大值；若是集合pc(tarr)非空外的其他情况，则当前使用该充电桩的电动汽车的离开时间为当前使用该充电桩的电动汽车的离开时刻；

19、充电起始时间可以从充电桩空闲的最早时间开始，但不能早于到达时间：

20、

21、基于预估的到达时间计算充电起始时间从而计算等待时间如公式(7)、(8)所示；公式(7)中的tstart是的函数，表示在预估到达时间下的充电起始时间：

22、

23、

24、充电站数据库还以充电站每天每小时的平均利用率的形式存储关于充电站利用率的统计数据，通过定期查询充电站的当前使用情况，可以很容易地收集这些信息。为了在估算等待时间时考虑充电站的统计利用率，本文会定期添加一些短期的额外充电车辆，利用率为u且拥有n个充电桩的充电站添加额外充电车辆数据的周期t取决于电动汽车在充电站的充电时间tchr、充电站的利用率u和充电站内充电桩的数量n：

25、

26、前述一种减少用户等待时间的自适应电动汽车路径规划方法，充电站数据库设定三个级别的路径更新时间：

27、等级1：行驶路径只在一开始计算一次，之后便不再更新，电动汽车仅与充电站数据库通信一次，用于估算等待时间并告知其计划的充电站；

28、等级2：电动汽车每到达一个充电站都会更新路线，并且可以选择跳过在充电站充电，除了初始路径的计算外，电动汽车还会在每个充电站与充电站数据库通信以计算当前的预估等待时间，如果与之前的估算有差异，则重新计算路线；如果计划的充电站因此发生变化，则必须告知充电站数据库；

29、等级3：路线可以在途中的任何时间点更新，即充电站数据库会告知电动汽车所有预估等待时间的变化，电动汽车需与充电站数据库保持通信；充电站数据库主动检查为电动汽车估算的等待时间，并在其发生变化时向用户发送更新后的信息；然后电动汽车会从当前位置重新计算路线，如果计划的充电站因此发生变化，则必须告知充电站数据库。

30、前述一种减少用户等待时间的自适应电动汽车路径规划方法，步骤二使用收缩层次结构的多目标最短路径搜索算法如下：

31、通过a*算法搜索满足目标时间和目标能耗的所有多目标最短路径，在每个节点保留一组帕累托标签集，其中每个标签包含所有目标的成本和该节点的前驱节点；

32、使用收缩层次结构来加速多目标最短路径搜索速度，收缩层次结构通过一个接一个地收缩图中的节点从而加快搜索速度，每个被收缩的节点都会被移除；如果该节点是两个相邻节点之间最短路径的一部分，在两个相邻节点之间添加一条捷径边以维持相邻节点之间的最短路径；每个节点根据收缩的顺序分配一个级别，较高的级别表示该节点是较晚被收缩的，并且其捷径边可能已取代了较低级别节点的捷径边；当搜索最短路径时，使用a*算法进行双向搜索，双方只遍历具有更高级别的节点，直到双方相遇。

33、前述一种减少用户等待时间的自适应电动汽车路径规划方法，步骤二中预先计算所有充电站之间的最短路径树方法如下：

34、最短路径树包含所有已探索节点的标签集；每个充电站创建两次最短路径树：一次向前探索，一次向后探索；

35、使用起始节点的前向探索树和目标节点的后向探索树，然后找出被前向探索树和后向探索树同时覆盖的节点，即两棵树中都具有帕累托标签集的节点，再为每个公共节点创建两个帕累托集的合集并删除其中所有非帕累托最优元素，每个集合包含通过该节点的从出发地到目的地的所有最短路径的成本和前驱节点，为了获得从出发地到目的地的所有帕累托最优最短路径的成本，将所有节点的集合结合起来并再次删除所有非帕累托最优元素。

36、前述一种减少用户等待时间的自适应电动汽车路径规划方法，步骤三建立能耗模型，估算电动汽车消耗的电量，用于计算用户的充电量；能耗模型：

37、

38、式中，b为电动汽车的能耗；v为电动汽车的行驶速度。

39、前述一种减少用户等待时间的自适应电动汽车路径规划方法，步骤三建立充电模型，估算电动汽车充电时间，电池充电模型同时支持恒流-恒压和恒功率-恒电压两种充电协议；定义参数如下：充电站的最大充电功率为pmax；电池的荷电状态记为soc，其范围为0≤soc≤1；在第一阶段恒流/恒功率，充电电压从低充电电压ulow＝3.8v增加到高充电电压uhigh＝4.2v，充电阶段切换发生在soc＝0.8时；最大电流imax通过进行计算；

40、恒流-恒压充电方法的电流i(soc)、电压u(soc)以及功率pcc-cv(soc)根据电池的soc计算如下：

41、

42、

43、pcc-cv(soc)＝u(soc)·i(soc)   (13)

44、恒功率-恒电压充电方法的功率pcp-cv(soc)通过以下公式计算：

45、

46、每秒估算一次电量，并在荷电状态达到soc＝0.99时停止充电。

47、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

48、(1)本发明提出建立一个充电站数据库，来协调电动汽车之间对充电站的访问以减少用户的等待时间；

49、(2)本发明提出的多目标最短路径算法与收缩层次结构、最短路径树相结合，显著提升了计算速度；

50、(3)本发明提出的自适应充电和路径规划算法能够利用估算的等待时间使用户的总出行时间最小化。