CN103136600B - 一种电动汽车备选充电设施选择方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种电动汽车备选充电设施选择方法，包括以下步骤：获得电动汽车剩余电量和电压、未来路网的交通状态信息、当前位置信息、目的地位置信息以及充电设施分布信息；通过计算充电设施距离阈值和电动汽车续驶里程，计算备选充电设施选择范围的大小，确定备选充电设施集合；输出备选充电设施集合，通过以上处理，获得电动汽车的备选充电设施集合，为确定电动汽车最终充电设施提供一个合理的选择范围。本发明提高了选择备选充电设施集合的合理性，有效控制了选择最优充电设施时的计算负荷。

Description

一种电动汽车备选充电设施选择方法

技术领域

本发明涉及电动汽车技术领域，尤其涉及一种电动汽车备选充电设施选择方法。

背景技术

随着燃油汽车的保有量迅速增加，由燃油汽车引起的环境污染以及全球燃油枯竭问题也日益严重。为此，各国就加快了新能源汽车的研究进程。目前，电动汽车由于其无污染、效率高以及使用方便等特点，而备受青睐。在电动汽车出行中，当电池余量不能满足出行需求时，需要对电动汽车进行再次充电，这时电动汽车导航系统需要在众多充电设施中为出行者选择最优位置的充电设施进行充电。

目前，现有的充电设施选择方法（专利：CN102009625）是当电动汽车的剩余电量低于某一设定值时，选择距离当前位置最近的充电设施，未考虑充电设施与目的地在方向上的一致性、绕行能耗等，使得现有方法无法从全局上选择最优的充电设施。但是最优充电设施的选择原则应该是基于一定的导航标准（如时间最短），对一定范围内的所有充电设施，考虑电动汽车续驶里程的限制，按照充电设施的服务时间和排队时间、当前位置到充电设施的行驶时间、充电设施至目的地的行驶时间为总和最小的原则，选择最优的充电设施。因此，备选充电设施集合的大小将直接影响最终充电设施的选择结果是否为最优以及系统的运算效率等问题。如果备选集合过大，会导致试算量过多从而降低系统的运算效率；相反，如果备选集合过小，也会使得真正的最优充电设施被错误地排除在选择范围之外，最终的选择结果不是最优解。

发明内容

本发明解决的技术问题在于在路径导航或路径规划时，针对有充电需求的电动汽车，在选择最优充电设施前，根据当前充电设施的分布密度、续驶里程、出行的方向和出行距离等，在众多的充电设施中，选择一定数量的可能的充电设施，形成合理的备选充电设施集合。

本发明实施例公开了一种电动汽车备选充电设施选择方法，包括以下步骤：

1）获得电动汽车剩余电量和电压、未来路网的交通状态信息、当前位置信息、目的地位置信息以及充电设施分布信息；

2）通过计算充电设施距离阈值和电动汽车续驶里程，计算备选充电设施选择范围的大小，确定备选充电设施集合；

3）输出备选充电设施集合，通过以上处理，获得电动汽车的备选充电设施集合，为确定电动汽车最终充电设施提供一个合理的选择范围。

进一步，作为优选，所述步骤2）具体包括以下步骤：首先，根据充电设施分布信息，计算距离阈值；根据剩余电量，计算电动汽车续驶里程；其次，通过比较续驶里程与距离阈值之间的大小，确定备选充电设施的选择形状范围：当续驶里程大于距离阈值时，备选充电设施的选择形状为椭圆形，反之，则为圆形；然后，计算选择范围的大小，圆形选择区域是以当前位置为中心，续驶里程为半径的圆形；椭圆形选择区域是根据电动汽车当前的位置信息、目的地的位置信息、当前路网交通状态以及续驶里程共同确定；最后，通过划定的范围，确定备选充电设施集合。

进一步，作为优选，所述步骤1）具体为利用电动汽车车载检测设备获得电动汽车剩余电量和当前电压。

进一步，作为优选，所述步骤1）具体为利用GPS和GIS获得当前位置信息以及充电设施分布信息。

进一步，作为优选，所述步骤1）具体为利用导航或路径规划系统设定目的地位置信息。

进一步，作为优选，所述步骤1）具体为未来路网的交通状态信息来源于交通状态预测系统。

本发明考虑当前位置与目的地之间的方向性以及充电设施的分布密度，提出了一种电动汽车备选充电设施的选择方法。该方法结合当前剩余电量以及路网的交通状况，动态估计续驶里程，考虑了最优充电设施与规划或导航路径在方向上的一致性，提高了选择备选充电设施集合的合理性，有效控制了选择最优充电设施时的计算负荷。

附图说明

当结合附图考虑时，通过参照下面的详细描述，能够更完整更好地理解本发明以及容易得知其中许多伴随的优点，但此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定，其中：

图1是本发明实施例一种电动汽车备选充电设施选择方法的基本流程图；

图2是本发明实施例一种电动汽车备选充电设施选择方法的具体流程图；

图3是本发明中圆形选择区域的示意图；

图4是本发明中椭圆形选择区域的示意图。

具体实施方式

参照图1-4对本发明的实施例进行说明。

为使上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

如图1所示，一种电动汽车备选充电设施选择方法，包括以下步骤：

S11、获得电动汽车剩余电量和电压、未来路网的交通状态信息、当前位置信息、目的地位置信息以及充电设施分布信息；

S12、通过计算充电设施距离阈值和电动汽车续驶里程，计算备选充电设施选择范围的大小，确定备选充电设施集合；首先，根据充电设施分布信息，计算距离阈值；根据剩余电量，计算电动汽车续驶里程；其次，通过比较续驶里程与距离阈值之间的大小，确定备选充电设施的选择形状范围：当续驶里程大于距离阈值时，备选充电设施的选择形状为椭圆形，反之，则为圆形；然后，计算选择范围的大小，圆形选择区域是以当前位置为中心，续驶里程为半径的圆形；椭圆形选择区域是根据电动汽车当前的位置信息、目的地的位置信息、当前路网交通状态以及续驶里程共同确定；最后，通过划定的范围，确定备选充电设施集合；

S13、输出备选充电设施集合，通过以上处理，获得电动汽车的备选充电设施集合，为确定电动汽车最终充电设施提供一个合理的选择范围。

实施例：

本发明提出的一种电动汽车备选充电设施选择方法，其流程图如图2所示，包括以下步骤：

S21、获得电动汽车剩余电量和当前电压；

S22、未来路网的交通状态信息、当前位置信息、目的地位置信息；

S23、获得充电设施分布信息；

其中，利用电动汽车车载检测设备获得电动汽车剩余电量和当前电压，利用GPS（全球定位系统）和GIS（地理信息系统）等获得当前位置信息以及充电设施分布信息，利用导航或路径规划系统设定目的地位置信息，而未来路网的交通状态信息来源于其它的交通状态预测系统。

S24、计算电动车的续驶里程L与距离阈值L₀。其中，距离阈值的大小与城市中充电设施的分布密度相关，密度较大时，阈值较小，根据控制计算负荷的原则，确定距离阈值L₀，具体是：在以出发地为圆心，半径为L₀的区域内，充电设施的个数小于等于n(n为1以上的正整数，优选为10)座。计算公式如下：

$\mathrm{\π}{L}_0^2\mathrm{\ρ}\≤n$

其中：ρ——指电动汽车充电设施的密度，座/km²。

续驶里程L则是根据路网上链路的交通状况估计所需能耗及当前剩余电量动态估计获得。具体计算过程是：首先计算当前位置为圆心，半径L₀的区域内的所有链路速度的加权平均值V（权重为链路长与所有链路的长度之比）；然后，代入下式计算得到每公里的电能消耗率e（单位是kw·h/km）：

$e=8\×{10}^{-5}\·(T^2-T_0^2)-0.0057\·(T-T_0)+5.4\×{10}^{-5}\·(M-M_0)+7\×{10}^{-6}\·V^2-7\×{10}^{-5}\·V+0.0804$

其中，T为环境温度，℃；T₀为基本环境温度，℃；M为电动汽车质量，kg；M₀电动汽车基本质量，kg；

最后，结合当前剩余电量Q_r、当前电压U_c和每公里的电能消耗率e，按照下式计算得到续驶里程L。

$L=\frac{Q_r\·U_c}{e}$

S25、比较计算得到的电动车的续驶里程L与距离阈值L₀的大小，确定备选充电设施的选择形状范围。当L大于L₀时，备选充电设施的选择形状为椭圆形，反之，则为圆形。

计算选择区域的大小。

S210、圆形选择区域的确定是以电动汽车当前的位置O为中心，当前的续驶里程L为半径的圆，如图3所示，其中1为出发地，2为目的地，2为充电站。

S26、椭圆形选择区域的确定是根据电动汽车当前的位置信息、目的地的位置信息、当前路网交通状态以及续驶里程共同确定：S27、首先，需要通过最短路算法（例如，Dijsktra算法）探索从电动汽车所在地与目的地之间的最短路，通过下式计算得到当前位置与目的地之间非直线系数α。

α＝S_OD/L_OD

其中，L_OD为当前位置和目的地之间的直线距离，km；S_OD为当前位置和目的地之间距离最短路的长度，km。

S28、然后，椭圆形选择区域（图4，其中1为出发地，2为目的地，2为充电站）是以当前位置为焦点，当前位置和目的地之间的连线为x轴的椭圆，其长轴a和短轴b的长度如下：

a＝(L₀+2)/2

$b=\min (\sqrt{({\mathrm{\α}}^2-1)\×{(L_{\mathrm{OD}}/2)}^2}+L_0,\sqrt{L^2-{(L/2-1)}^2})$

S211和S29、通过划定的选择区域，根据电动汽车当前的位置信息、目的地的位置信息以及预先获得的充电设施位置分布信息（主要包括经纬度坐标（x_i,y_i,其中i为充电设施的编号））等，利用解析几何的方法，确定备选充电设施集合。

S212、如果选择区域是圆形，则通过下式判断充电设施是否在圆形区域内，如果充电设施坐标满足下述不等式，说明该充电设施属于圆形区域内，将其纳入备选充电设施集合；不满足，则排除该充电设施。

$\sqrt{{(x_i-x_O)}^2+{(y_i-y_O)}^2}\≤L_0$

如果选择区域是椭圆形，首先通过下式得到椭圆两个焦点的坐标(x_F1,y_F1)，(x_F2,y_F2)：

x_F1＝x_O y_F1＝y_O

$x_{F2}=x_O+2a\·\cos \mathrm{\θ}=x_O+2a\·\frac{x_D-x_O}{L_{\mathrm{OD}}}$ $y_{F2}=y_O+2a\·\sin \mathrm{\θ}=y_O+2a\·\frac{y_D-y_O}{L_{\mathrm{OD}}}$

其中，θ为旋转角度。

然后，通过下式判断充电设施是否在椭圆形区域内：如果满足下述不等式，说明该充电设施属于椭圆形区域内，将其纳入备选充电设施集合；不满足，则排除该充电设施。

$\sqrt{{(x_i-x_{F1})}^2+{(y_i-y_{F1})}^2}+\sqrt{{(x_i-x_{F2})}^2+{(y_i-y_{F2})}^2}\≤2a$

S213、输出备选充电设施集合。通过以上处理，可以获得电动汽车的备选充电设施集合，为确定电动汽车最终充电设施提供的一个合理的选择范围。

虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这些具体实施方式仅是举例说明，本领域的技术人员在不脱离本发明的原理和实质的情况下，可以对上述方法和系统的细节进行各种省略、替换和改变。例如，合并上述方法步骤，从而按照实质相同的方法执行实质相同的功能以实现实质相同的结果则属于本发明的范围。因此，本发明的范围仅由所附权利要求书限定。

Claims (5)

1.一种电动汽车备选充电设施选择方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)、获得电动汽车剩余电量和电压、未来路网的交通状态信息、当前位置信息、目的地位置信息以及充电设施分布信息；

2)、通过计算充电设施距离阈值和电动汽车续驶里程，计算备选充电设施选择范围的大小，确定备选充电设施集合；具体包括以下步骤：

首先，根据充电设施分布信息，根据控制计算负荷的原则，计算距离阈值L₀；根据剩余电量，计算电动汽车续驶里程；其中距离阈值L₀的计算过程具体为：

在以出发地为圆心，半径为L₀的区域内，充电设施的座数小于等于n；计算公式如下：

${\mathrm{\πL}}_0^2\mathrm{\ρ}\≤n---\left(1\right)$

其中：ρ为电动汽车充电设施的密度，座/km²；

其次，通过比较续驶里程与距离阈值之间的大小，确定备选充电设施的选择形状范围：当续驶里程大于距离阈值时，备选充电设施的选择形状为椭圆形，反之，则为圆形；

然后，计算选择范围的大小，圆形选择区域是以当前位置为中心，续驶里程为半径的圆形；椭圆形选择区域是根据电动汽车当前的位置信息、目的地的位置信息、当前路网交通状态以及续驶里程共同确定；具体地：

椭圆形选择区域是以当前位置为焦点，当前位置和目的地之间的连线为x轴的椭圆，其长轴a和短轴b的长度通过公式(2)和(3)来确定：

a＝(L₀+2)/2 (2)

$b=\min (\sqrt{({\mathrm{\α}}^2-1)\×{(L_{OD}/2)}^2}+L_0,\sqrt{L^2-{(L/2-1)}^2})---\left(3\right)$

L为电动汽车续驶里程；

其中，通过最短路算法确定从电动汽车所在地与目的地之间的最短路，通过公式(4)计算得到当前位置与目的地之间的非直线系数α：

α＝S_OD/L_OD (4)

其中，L_OD为当前位置和目的地之间的直线距离；S_OD为当前位置和目的地之间距离最短路的长度；

最后，通过划定的范围，确定备选充电设施集合；

3)、输出备选充电设施集合，通过以上处理，获得电动汽车的备选充电设施集合，为确定电动汽车最终充电设施提供一个合理的选择范围。

2.根据权利要求1所述电动汽车备选充电设施选择方法，其特征在于，所述步骤1)具体为利用电动汽车车载检测设备获得电动汽车剩余电量和当前电压。

3.根据权利要求1所述电动汽车备选充电设施选择方法，其特征在于，所述步骤1)具体为利用GPS和GIS获得当前位置信息以及充电设施分布信息。

4.根据权利要求1所述电动汽车备选充电设施选择方法，其特征在于，所述步骤1)具体为利用导航或路径规划系统设定目的地位置信息。

5.根据权利要求1所述电动汽车备选充电设施选择方法，其特征在于，所述步骤1)具体为未来路网的交通状态信息来源于交通状态预测系统。