CN106197459B - 考虑航程及充电站位置的电动汽车路径寻优方法 - Google Patents

考虑航程及充电站位置的电动汽车路径寻优方法 Download PDF

Info

Publication number
CN106197459B
CN106197459B CN201610668268.1A CN201610668268A CN106197459B CN 106197459 B CN106197459 B CN 106197459B CN 201610668268 A CN201610668268 A CN 201610668268A CN 106197459 B CN106197459 B CN 106197459B
Authority
CN
China
Prior art keywords
electric car
dep
scs
route
des
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201610668268.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106197459A (zh
Inventor
何若虚
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhejiang Aichong Network Science & Technology Co Ltd
Original Assignee
Zhejiang Aichong Network Science & Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zhejiang Aichong Network Science & Technology Co Ltd filed Critical Zhejiang Aichong Network Science & Technology Co Ltd
Priority to CN201610668268.1A priority Critical patent/CN106197459B/zh
Publication of CN106197459A publication Critical patent/CN106197459A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN106197459B publication Critical patent/CN106197459B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34Route searching; Route guidance
    • G01C21/3453Special cost functions, i.e. other than distance or default speed limit of road segments
    • G01C21/3469Fuel consumption; Energy use; Emission aspects
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34Route searching; Route guidance
    • G01C21/3446Details of route searching algorithms, e.g. Dijkstra, A*, arc-flags, using precalculated routes

Abstract

本发明涉及一种考虑航程及充电站位置的电动汽车路径寻优方法,解决了现有技术的不足,技术方案为:提出一种“电动汽车辅助路线”明确最佳路径搜索思路;建立以起点终点位置为自变量的路线、里程、用时函数;根据电动汽车当前状态将电动汽车分成四类;考虑路径中潜在的充电站属性,包括慢充电站及快充电站,并通过充电效率差异的方法对其加以区分;根据电动汽车分类分别给出四类电动汽车的最优路径搜索方法。

Description

考虑航程及充电站位置的电动汽车路径寻优方法
技术领域
本发明涉及一种电动汽车路径寻优方法,特别涉及一种考虑航程及充电站位置的电动汽车路径寻优方法。
背景技术
随着能源与环境危机的加剧,新能源技术获得的广泛的发展与关注。近年来,电动汽车作为交通领域新能源革命的先驱获得了广泛的推广与应用。制约电动汽车发展的首要问题是蓄电池容量及寿命问题,随着蓄电池技术的不断提高,电动汽车的续航能力及使用寿命有了大幅提高。就续航能力而言,目前最先进的电动汽车已可达约几百公里,但是与常规汽车相比仍有差距。
电动汽车充电站的出现特别是快速充电技术的出现极大地改善了电动汽车出行受自身续航能力制约的缺陷。对电动汽车而言,就其当前位置可以有三种可能:第一种,电动汽车当前剩余电量足以到达目的地;第二种,电动汽车目前处于电动汽车充电站;第三种,电动汽车续航能力已不足,必须先就近寻找电动汽车充电站进行充电再向目的地行驶。对于第三种电动汽车,如何合理规划行驶路线,选取最佳的电动汽车充电站进行充电是亟待解决的问题。对驾驶员个体而言,这有利于节省出行时间节约出行成本,对汽车产业而言,也有利于电动汽车的推广与普及。
在解决上述问题时不能把电动汽车或者电动汽车充电站孤立地考虑,电动汽车当前状态、充电站位置、充电站属性(慢充、快充、换电)等因素皆应纳入考虑。并且,在电动汽车一次行驶中可能面临多次“寻站寻路”过程,算法需有良好的适应性并能给出全程而非局部的最优方案。目前,虽然已有学者提出了相应的一些算法,但已有的算法或多或少存在难以求得最优解、计算时间长的缺陷。为此,亟需研究相应的电动汽车路径寻优方法。
发明内容
本发明的目的在于解决上述现有技术虽然已有学者提出了相应的一些算法,但已有的算法或多或少存在难以求得最优解、计算时间长的问题,提供了一种考虑航程及充电站位置的电动汽车路径寻优方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:一种考虑航程及充电站位置的电动汽车路径寻优方法,包括以下步骤:
步骤一,获取电动汽车蓄电池剩余电量、单位电量所能行驶的距离、电动汽车蓄电池总电量、获取当前位置和目标位置,出发点和目的地之间不存在充电站且电动车初始电量无法行驶至终点,或当打算停靠至某一充电站充电时,通过计算得到的行驶成本无穷大,则给出无法到达目的地的提示;
步骤二,选择路径时,先计算电动汽车蓄电池剩余电量BLR是否大于目标电量BLA,BLA由公式:BLA=BLF-D(Dep,Des)/EM计算得出,其中BLF为电动汽车蓄电池满电量,EM为电动汽车单位电量所能行驶的距离,是电动汽车固有参数,Dep为起点,Des为终点,D(Dep,Des)表示终点与起点之间的距离,若BLR大于等于目标电量BLA则直接给出起点与终点间的路线,并退出考虑航程及充电站位置的电动汽车路径寻优方法,若BLR小于目标电量BLA则执行步骤三;
步骤三,若电动汽车中途停车充电一次,则首先以电动汽车当前位置为圆心,当前剩余电量可行驶距离RR为半径作一个圆,其中,RR=BLR×EM,再以终点位置为圆心,以电动汽车满充电量可行驶距离RF为半径再作一个圆,在这两个圆重叠的区域寻找电动汽车充电站,当重叠范围内只有一个充电站时,电动汽车行驶过程中必须经过该充电站,否则无法顺利抵达目的地;当重叠范围内有多个充电站时,计算较长路径所需要的额外的行驶时间以及不同充电方式用时上的差异:
从A点行驶至充电站CSi且在充电站充满电,若A点为出发点Dep,则相应的充电用时CT(Dep,CSi)用下式计算:
CT(Dep,CSi)=(BLF-BLR+D(Dep,CSi)/EM)/CEi
其中,CEi表示第i个充电站的充电效率。
若A点为另外一个充电站CSh,则相应的充电用时CT(CSh,CSi)用下式计算:
CT(CSh,CSi)=(D(CSh,CSi)/EM)/CEi
汽车完整行程的总用时EVT(Dep,Des)可以表示为:
EVT(Dep,Des)=T(Dep,CSi)+CT(Dep,CSi)+T(CSi,Des)
根据使用者对总的旅行时间的选择,确定是选择慢充电站或者快充电站,行驶路线确定;若电动汽车中途停车充电超过一次,则执行步骤四;
步骤四,比较L/2与RR两者的大小,其中L为行程起点与终点之间的直线距离,选取两者间的较大值作为半径且分别以起点和终点为圆心作两个圆,并采用两个圆的公切线将圆相连,搜索的可充电的充电站,位置处于两圆及其公切线包围范围内的充电站为选定的潜在充电站;
从P1点至P2点的行驶成本表示为C(P1,P2),若P1为出发点,则行驶时间成本表示为行驶时间和充电时间的叠加:
C(Dep,CSi)=CT(Dep,CSi)+T(Dep,CSi)
P1,P2均为充电站,则有:
C(CSi,CSj)=CT(CSi,CSj)+T(CSi,CSj);
充电站组合确定,包含相应充电站的路线组合:
EVR(Dep,Des)=R(Dep,SCS1)+R(Dep,SCS1)+…+R(SCSj,Des);
总行驶距离:
EVD(Dep,Des)=D(Dep,SCS1)+D(Dep,SCS1)+…+D(SCSj,Des);
总行驶时间:
EVT(Dep,Des)=T(Dep,SCS1)+T(Dep,SCS1)+CT(Dep,SCS1)+T(SCS1,SCS2)+CT(SCS1,SCS2)+…+T(SCSj-1,SCSj)+CT(SCSj-1,SCSj)+T(SCSj,Des);
根据使用者对行驶时间和行驶距离的优先级选择,若选择行驶时间优先则以总行驶时间进行排序,若选择行驶距离优先则以总行驶距离进行排序,给出自动选择的路径。
本发明能够根据电动汽车用户出行偏好为其搜索最佳的行驶路径,保证用户已最低的出行成本抵达目的地,另外,本发明也可应用于对电动汽车充电站布局的考察评估,确认电动汽车充电站的布局是否合理。
作为优选,在步骤一中,通过Dijkstra算法计算得到的行驶成本无穷大,则给出无法到达目的地的提示。
作为优选,所述电动汽车充电方式可以分为慢充和快充两种,快充电站需要置备快速充电电力设施,在十几分钟至几十分钟内将电动汽车电量补充至较高水平的。
作为优选,在步骤四中,电动汽车到达终点时电动汽车剩余电量:
BLR=BLF-D(SCSj,Des)/EM
若选定总行驶距离进行排序,计算得出总行驶距离最短的行驶路线,选取所有与总行驶距离最短相差在阈值内的线路,并以电动汽车剩余电量高的路线为自动选择路线;
若选定总行驶时间进行排序,计算得出总行驶时间最短的行驶路线,选取所有与总行驶距离时间相差在阈值内的线路,并以电动汽车剩余电量高的路线为自动选择路线。
作为优选,若在步骤四中,使用者选择最为经济的行驶路线,则对总行驶距离和总行驶时间分别增加预设的权重值,总行驶距离乘以权重值和总行驶时间乘以权重值之后相加获得总值进行排序,以总值最高的路线作为自动选择路线。
作为优选,所述总值排序时,以最高总值的预设百分比数为及格值,在所有及格值中以电动汽车剩余电量高的路线为自动选择路线。
本发明的实质性效果是:本发明能够根据电动汽车用户出行偏好为其搜索最佳的行驶路径,保证用户已最低的出行成本抵达目的地,另外,本发明也可应用于对电动汽车充电站布局的考察评估,确认电动汽车充电站的布局是否合理。
附图说明:
图1电动汽车经过一次充电到达终点路径搜索原理图;
图2潜在充电站搜索原理图;
图3电动汽车经两次及两次以上充电到达终点的路径搜索原理图。
具体实施方式:
下面通过具体实施例,对本发明的技术方案作进一步的具体说明。
实施例:
本实施例根据电动汽车当前状态将电动汽车分成四类。
考虑路径中潜在的充电站属性,包括慢充电站及快充电站,并通过充电效率差异的方法对其加以区分。
根据电动汽车分类分别给出四类电动汽车的最优路径搜索方法。
电动汽车辅助路线的最佳路径搜索思路为:
电动汽车辅助路线是指一种可行的电动汽车行驶路线方案,在该路线上电动汽车可以保证在电量耗完前及时进行充电从而顺利抵达终点。因此,本发明的主要思路是先搜索潜在的可进行充电的电动汽车充电站,然后在包含这些充电站的所有可行路径中通过比较总的行驶公里数或者行驶时间(包括行驶时间和充电时间)来确定最佳的行驶路线。
建立以起点终点位置为自变量的路线、里程、用时函数的方法为:
本发明在寻找两点之间的自路线时采用了传统的Dijkstra搜索算法。在此,首先简要地介绍相应物理量的表示方法,本发明定义了一组路径搜索函数来建立各种物理量之间的联系:
R(P1,P2)表示两个地点之间可能的通行路径,P1,P2分别表示路径的起点和终点;同样地,定义T(P1,P2)表示从起点P1至终点P2所需要的时间;D(P1,P2)表示从起点P1至终点P2的行驶距离。
另外,用“+”来表示子路线的相连,如:
R(A,B)=R(A,C)+R(C,B)
上式表示从A点至B点的路径可以表示为从A点至C点路径与从C点至B点路径的组合,其中C点为起点A与终点B之间的一个停靠点。
电动汽车当前状态可持续的航程是选择线路的重要依据,电动汽车剩余电量可行驶的里程RR可表示为:
RR=BLR×EM
其中,BLR表示电动汽车蓄电池剩余电量,EM表示电动汽车单位电量所能行驶的距离,是电动汽车固有参数。
同理,电动汽车在充满电的情况下可行驶里程RF可表示为:
RF=BLF×EM
其中,BLF表示电动汽车充满电时的电量。
所述的步骤0中根据电动汽车当前状态将电动汽车分为四类,具体分类方法如下:
本发明将电动汽车分为四种情况分别加以讨论:第一种,电动汽车不需要中途充电可直接到达终点;第二种,电动汽车中途停车充电一次;第三种,电动汽车中途停车充电两次或两次以上;第四种,电动汽车不存在成功通行路径,在到达终点或到达最近充电站前电量已经耗完。
所述的步骤0中考虑路径中潜在的电动汽车充电站属性,采用充电效率差异来区分慢充电站与快充电站具体为:
除电动汽车当前可持续的航程外,电动汽车充电站属性也是选择路径的重要因素。电动汽车充电方式可以分为慢充和快充两种。慢充通常需要消耗几个小时,不适合作为行驶过程中的临时充电。快充速度快,可以在十几分钟至几十分钟内将电动汽车电量补充至较高水平。快充电站通常需要置备专门的电力设施,这也是制约快充电站发展的主要原因,本发明采用为慢充和快充电站设置不同充电效率的方法对两者加以区别。
所述的步骤0中根据电动汽车分类分别给出四类电动汽车最优路径的搜索方法,具体如下:
第一种,电动汽车不需要中途充电直接到达终点,则电动汽车剩余电量至少为BLR
BLR=BLF-D(SCSj,Des)/EM
其中,Dep,Des分别表示起点和终点。
第二种,电动汽车中途停车充电一次。首先以电动汽车当前位置为圆心,当前剩余电量可行驶距离RR为半径作一个圆,再以终点位置为圆心,以电动汽车满充电量可行驶距离RF为半径再作一个圆,在这两个圆重叠的区域寻找电动汽车充电站,当重叠范围内只有一个充电站时,电动汽车行驶过程中必须经过该充电站,否则无法顺利抵达目的地;当重叠范围内有多个充电站时,可根据用户倾向提供相应的路线参考。若用户倾向于更少的行驶距离,则提供经过充电站1的路线;若用户倾向于更短的旅行时间,则提供经过充电站2的路线。
因此非常有必要计算较长路径所需要的额外的行驶时间以及不同充电方式用时上的差异:
从A点行驶至充电站CSi且在充电站充满电,若A点为出发点Dep,则相应的充电用时CT(Dep,CSi)可用下式计算:
CT(Dep,CSi)=(BLF-BLR+D(Dep,CSi)/EM)/CEi
其中,CEi表示第i个充电站的充电效率。
若A点为另外一个充电站CSh,则相应的充电用时CT(CSh,CSi)可用下式计算:
CT(CSh,CSi)=(D(CSh,CSi)/EM)/CEi
汽车完整行程的总用时EVT(Dep,Des)可以表示为:
EVT(Dep,Des)=T(Dep,CSi)+CT(Dep,CSi)+T(CSi,Des)
比较不同路线总的旅行时间可以确定究竟是选择慢充电站或者快充电站。一旦充电电站确定,行驶路线、行驶距离以及电动汽车到达终点时剩余电量便可以依次得到:
EVR(Dep,Des)=R(Dep,CS)+R(CS,Des)
EVD(Dep,Des)=D(Dep,CS)+D(CS,Des)
BLR=BLF-D(SCSj,Des)/EM
第三种,动汽车中途停车充电两次或两次以上。首先需要搜索潜在的可进行充电的充电站。定义L为行程起点与终点之间的直线距离,比较L/2与RR两者的大小,选取两者间的较大值作为半径且分别以起点和终点为圆心作两个圆,并采用两个圆的公切线将圆相连,如图2所示,本实施例中图2潜在充电站搜索原理图时,((a)RR>L/2的情况(b)RR<L/2的情况)。位置处于两圆及其公切线包围范围内的充电站为选定的潜在充电站。当L/2>RR时选取L/2作为圆的半径是为了避免搜索到的潜在充电站数目过少;当L/2<RR时选取RR作为圆的半径是为了将当前电动汽车所能到达范围内的全部充电站纳入潜在充电站。搜索出的潜在充电站越多遗漏最佳行驶路线的可能性越小。
若从P1点至P2点的行驶成本表示为C(P1,P2),若P1为出发点,则行驶时间成本可以表示为行驶时间和充电时间的叠加:
C(Dep,CSi)=CT(Dep,CSi)+T(Dep,CSi)
如果P2为终点,则有:
C(CSi,Des)=T(CSi,Des)
如果P1,P2均为充电站,则有:
C(CSi,CSj)=CT(CSi,CSj)+T(CSi,CSj)
若用户希望行驶距离最短(或表述为距离短的优先级比时间短的优先级高),则应该选择途经充电站CS1,CS2的行驶路线,若用户希望旅程时间最短(或表述为时间短的优先级比距离短的优先级高),则应该选择途经CS3,CS4,CS5充电站的线路,因为CS3,CS4均为快充电站。一旦充电站组合确定,包含相应充电站的路线组合、总行驶距离、总行驶时间以及到达终点时电动汽车剩余电量均可确定:
EVR(Dep,Des)=R(Dep,SCS1)+R(Dep,SCS1)+…+R(SCSj,Des)
EVD(Dep,Des)=D(Dep,SCS1)+D(Dep,SCS1)+…+D(SCSj,Des)
EVT(Dep,Des)=T(Dep,SCS1)+T(Dep,SCS1)+CT(Dep,SCS1)+T(SCS1,SCS2)+CT(SCS1,SCS2)+…+T(SCSj-1,SCSj)+CT(SCSj-1,SCSj)+T(SCSj,Des)
BLR=BLF-D(SCSj,Des)/EM
第四种,电动汽车不存在成功通行路径。以下两种情况可以归入这一类型:1.出发点和目的地之间不存在充电站且电动车初始电量无法行驶至终点;2.当打算停靠至某一充电站充电时,Dijkstra算法得到的行驶成本无穷大。
具体实施步骤如下:
一种考虑航程及充电站位置的电动汽车路径寻优方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤一,获取电动汽车蓄电池剩余电量、单位电量所能行驶的距离、电动汽车蓄电池总电量、获取当前位置和目标位置,出发点和目的地之间不存在充电站且电动车初始电量无法行驶至终点,或当打算停靠至某一充电站充电时,通过计算得到的行驶成本无穷大,则给出无法到达目的地的提示;
步骤二,选择路径时,先计算电动汽车蓄电池剩余电量BLR是否大于目标电量BLA,BLA由公式:BLA=BLF-D(Dep,Des)/EM计算得出,其中BLF为电动汽车蓄电池满电量,EM为电动汽车单位电量所能行驶的距离,是电动汽车固有参数,Dep为起点,Des为终点,D(Dep,Des)表示终点与起点之间的距离,若BLR大于等于目标电量BLA则直接给出起点与终点间的路线,并退出考虑航程及充电站位置的电动汽车路径寻优方法,若BLR小于目标电量BLA则执行步骤三;
步骤三,若电动汽车中途停车充电一次,则首先以电动汽车当前位置为圆心,当前剩余电量可行驶距离RR为半径作一个圆,其中,RR=BLR×EM,再以终点位置为圆心,以电动汽车满充电量可行驶距离RF为半径再作一个圆,在这两个圆重叠的区域寻找电动汽车充电站,当重叠范围内只有一个充电站时,电动汽车行驶过程中必须经过该充电站,否则无法顺利抵达目的地;当重叠范围内有多个充电站时,计算较长路径所需要的额外的行驶时间以及不同充电方式用时上的差异:
从A点行驶至充电站CSi且在充电站充满电,若A点为出发点Dep,则相应的充电用时CT(Dep,CSi)用下式计算:
CT(Dep,CSi)=(BLF-BLR+D(Dep,CSi)/EM)/CEi
其中,CEi表示第i个充电站的充电效率。
若A点为另外一个充电站CSh,则相应的充电用时CT(CSh,CSi)用下式计算:
CT(CSh,CSi)=(D(CSh,CSi)/EM)/CEi
汽车完整行程的总用时EVT(Dep,Des)可以表示为:
EVT(Dep,Des)=T(Dep,CSi)+CT(Dep,CSi)+T(CSi,Des)
根据使用者对总的旅行时间的选择,确定是选择慢充电站或者快充电站,行驶路线确定;若电动汽车中途停车充电超过一次,则执行步骤四;
步骤四,比较L/2与RR两者的大小,其中L为行程起点与终点之间的直线距离,选取两者间的较大值作为半径且分别以起点和终点为圆心作两个圆,并采用两个圆的公切线将圆相连,搜索的可充电的充电站,位置处于两圆及其公切线包围范围内的充电站为选定的潜在充电站;
从P1点至P2点的行驶成本表示为C(P1,P2),若P1为出发点,则行驶时间成本表示为行驶时间和充电时间的叠加:
C(Dep,CSi)=CT(Dep,CSi)+T(Dep,CSi)
如果P2为终点,则有:
C(CSi,Des)=T(CSi,Des)
P1,P2均为充电站,则有:
C(CSi,CSj)=CT(CSi,CSj)+T(CSi,CSj);
充电站组合确定,包含相应充电站的路线组合:
EVR(Dep,Des)=R(Dep,SCS1)+R(Dep,SCS1)+…+R(SCSj,Des);
总行驶距离:
EVD(Dep,Des)=D(Dep,SCS1)+D(Dep,SCS1)+…+D(SCSj,Des);
总行驶时间:
EVT(Dep,Des)=T(Dep,SCS1)+T(Dep,SCS1)+CT(Dep,SCS1)+T(SCS1,SCS2)+CT(SCS1,SCS2)+…+T(SCSj-1,SCSj)+CT(SCSj-1,SCSj)+T(SCSj,Des);
根据使用者对行驶时间和行驶距离的优先级选择,若选择行驶时间优先则以总行驶时间进行排序,若选择行驶距离优先则以总行驶距离进行排序,给出自动选择的路径。
在步骤一中,通过Dijkstra算法计算得到的行驶成本无穷大,则给出无法到达目的地的提示。
所述电动汽车充电方式可以分为慢充和快充两种,快充电站需要置备快速充电电力设施,在十几分钟至几十分钟内将电动汽车电量补充至较高水平的。
实施例2:
与实施例1基本相同,不同之处在于,在步骤四中,电动汽车到达终点时电动汽车剩余电量:
BLR=BLF-D(SCSj,Des)/EM;
若选定总行驶距离进行排序,计算得出总行驶距离最短的行驶路线,选取所有与总行驶距离最短相差在阈值内的线路,并以电动汽车剩余电量高的路线为自动选择路线;
若选定总行驶时间进行排序,计算得出总行驶时间最短的行驶路线,选取所有与总行驶距离时间相差在阈值内的线路,并以电动汽车剩余电量高的路线为自动选择路线。
实施例3:
与实施例2基本相同,不同之处在于,在步骤四中,若在步骤四中,使用者选择最为经济的行驶路线,则对总行驶距离和总行驶时间分别增加预设的权重值,总行驶距离乘以权重值和总行驶时间乘以权重值之后相加获得总值进行排序,以总值最高的路线作为自动选择路线。
实施例4:
与实施例3基本相同,不同之处在于,所述总值排序时,以最高总值的预设百分比数为及格值,在所有及格值中以电动汽车剩余电量高的路线为自动选择路线。
本发明能够根据电动汽车用户出行偏好为其搜索最佳的行驶路径,保证用户已最低的出行成本抵达目的地,另外,本发明也可应用于对电动汽车充电站布局的考察评估,确认电动汽车充电站的布局是否合理。
以上所述的实施例只是本发明的一种较佳的方案,并非对本发明作任何形式上的限制,在不超出权利要求所记载的技术方案的前提下还有其它的变体及改型。

Claims (6)

1.一种考虑航程及充电站位置的电动汽车路径寻优方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤一,获取电动汽车蓄电池剩余电量、单位电量所能行驶的距离、电动汽车蓄电池总电量、获取当前位置和目标位置,出发点和目的地之间不存在充电站且电动车初始电量无法行驶至终点,或当打算停靠至某一充电站充电时,通过计算得到的行驶成本无穷大,则给出无法到达目的地的提示;
步骤二,选择路径时,先计算电动汽车蓄电池剩余电量BLR是否大于目标电量BLA,BLA由公式:BLA=BLF-D(Dep,Des)/EM计算得出,其中BLF为电动汽车蓄电池满电量,EM为电动汽车单位电量所能行驶的距离,是电动汽车固有参数,Dep为起点,Des为终点,D(Dep,Des)表示终点与起点之间的距离,若BLR大于等于目标电量BLA则直接给出起点与终点间的路线,并退出考虑航程及充电站位置的电动汽车路径寻优方法,若BLR小于目标电量BLA则执行步骤三;
步骤三,若电动汽车中途停车充电一次,则首先以电动汽车当前位置为圆心,当前剩余电量可行驶距离RR为半径作一个圆,其中,RR=BLR×EM,再以终点位置为圆心,以电动汽车满充电量可行驶距离RF为半径再作一个圆,在这两个圆重叠的区域寻找电动汽车充电站,当重叠范围内只有一个充电站时,电动汽车行驶过程中必须经过该充电站,否则无法顺利抵达目的地;当重叠范围内有多个充电站时,计算较长路径所需要的额外的行驶时间以及不同充电方式用时上的差异:
从A点行驶至充电站CSi且在充电站充满电,若A点为出发点Dep,则相应的充电用时CT(Dep,CSi)用下式计算:
CT(Dep,CSi)=(BLF-BLR+D(Dep,CSi)/EM)/CEi
其中,CEi表示第i个充电站的充电效率,
若A点为另外一个充电站CSh,则相应的充电用时CT(CSh,CSi)用下式计算:
CT(CSh,CSi)=(D(CSh,CSi)/EM)/CEi
汽车完整行程的总用时EVT(Dep,Des)可以表示为:
EVT(Dep,Des)=T(Dep,CSi)+CT(Dep,CSi)+T(CSi,Des)
根据使用者对总的旅行时间的选择,确定是选择慢充电站或者快充电站,行驶路线确定;若电动汽车中途停车充电超过一次,则执行步骤四;
步骤四,比较L/2与RR两者的大小,其中L为行程起点与终点之间的直线距离,选取两者间的较大值作为半径且分别以起点和终点为圆心作两个圆,并采用两个圆的公切线将圆相连,搜索的可充电的充电站,位置处于两圆及其公切线包围范围内的充电站为选定的潜在充电站;
从P1点至P2点的行驶成本表示为C(P1,P2),若P1为出发点,则行驶时间成本表示为行驶时间和充电时间的叠加:
C(Dep,CSi)=CT(Dep,CSi)+T(Dep,CSi)
如果P2为终点,则有:
C(CSi,Des)=T(CSi,Des)
P1,P2均为充电站,则有:
C(CSi,CSj)=CT(CSi,CSj)+T(CSi,CSj);
充电站组合确定,包含相应充电站的路线组合:
EVR(Dep,Des)=R(Dep,SCS1)+R(Dep,SCS1)+…+R(SCSj,Des);
总行驶距离:
EVD(Dep,Des)=D(Dep,SCS1)+D(Dep,SCS1)+…+D(SCSj,Des);
总行驶时间:
EVT(Dep,Des)=T(Dep,SCS1)+T(Dep,SCS1)+CT(Dep,SCS1)
+T(SCS1,SCS2)+CT(SCS1,SCS2)
+…
+T(SCSj-1,SCSj)+CT(SCSj-1,SCSj)
+T(SCSj,Des);
根据使用者对行驶时间和行驶距离的优先级选择,若选择行驶时间优先则以总行驶时间进行排序,若选择行驶距离优先则以总行驶距离进行排序,给出自动选择的路径。
2.根据权利要求1所述的考虑航程及充电站位置的电动汽车路径寻优方法,其特征在于:在步骤一中,通过Dijkstra算法计算得到的行驶成本无穷大,则给出无法到达目的地的提示。
3.根据权利要求1所述的考虑航程及充电站位置的电动汽车路径寻优方法,其特征在于:所述电动汽车充电方式可以分为慢充和快充两种,快充电站需要置备快速充电电力设施,在十几分钟至几十分钟内将电动汽车电量补充至较高水平的。
4.根据权利要求1所述的考虑航程及充电站位置的电动汽车路径寻优方法,其特征在于:在步骤四中,电动汽车到达终点时电动汽车剩余电量:
BLR=BLF-D(SCSj,Des)/EM;
若选定总行驶距离进行排序,计算得出总行驶距离最短的行驶路线,选取所有与总行驶距离最短相差在阈值内的线路,并以电动汽车剩余电量高的路线为自动选择路线;
若选定总行驶时间进行排序,计算得出总行驶时间最短的行驶路线,选取所有与总行驶距离时间相差在阈值内的线路,并以电动汽车剩余电量高的路线为自动选择路线。
5.根据权利要求4所述的考虑航程及充电站位置的电动汽车路径寻优方法,其特征在于:若在步骤四中,使用者选择最为经济的行驶路线,则对总行驶距离和总行驶时间分别增加预设的权重值,总行驶距离乘以权重值和总行驶时间乘以权重值之后相加获得总值进行排序,以总值最高的路线作为自动选择路线。
6.根据权利要求5所述的考虑航程及充电站位置的电动汽车路径寻优方法,其特征在于:所述总值排序时,以最高总值的预设百分比数为及格值,在所有及格值中以电动汽车剩余电量高的路线为自动选择路线。
CN201610668268.1A 2016-08-15 2016-08-15 考虑航程及充电站位置的电动汽车路径寻优方法 Active CN106197459B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610668268.1A CN106197459B (zh) 2016-08-15 2016-08-15 考虑航程及充电站位置的电动汽车路径寻优方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610668268.1A CN106197459B (zh) 2016-08-15 2016-08-15 考虑航程及充电站位置的电动汽车路径寻优方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106197459A CN106197459A (zh) 2016-12-07
CN106197459B true CN106197459B (zh) 2019-05-21

Family

ID=57522049

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610668268.1A Active CN106197459B (zh) 2016-08-15 2016-08-15 考虑航程及充电站位置的电动汽车路径寻优方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106197459B (zh)

Families Citing this family (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107067564A (zh) * 2016-12-22 2017-08-18 安徽杰瑞信息科技有限公司 一种新能源汽车租赁管理方法
CN106767868A (zh) * 2016-12-22 2017-05-31 安徽杰瑞信息科技有限公司 一种新能源汽车充电系统
CN106643783B (zh) * 2016-12-28 2020-06-09 国网天津市电力公司东丽供电分公司 基于最短路径泰森多边形的电动汽车充电站搜索方法
CN106871918B (zh) * 2017-01-23 2020-07-24 深圳充电网科技有限公司 电动车路线规划方法及装置
CN106767878A (zh) * 2017-03-10 2017-05-31 威马汽车技术有限公司 一种基于充电桩数据融合的移动终端的导航方法及装置
CN107139741B (zh) * 2017-04-17 2019-07-23 东南大学 一种电动汽车充电引导方法
CN107144287B (zh) * 2017-04-28 2020-05-05 简单充(杭州)科技有限公司 一种电动车的出行规划方法和装置
WO2018201355A1 (zh) * 2017-05-03 2018-11-08 深圳市元征科技股份有限公司 智能滑板的控制方法、设备及存储介质
CN107180281B (zh) * 2017-06-19 2020-06-26 简单充(杭州)科技有限公司 一种电动汽车的路径规划优化方法、装置及设备
CN107464016B (zh) * 2017-07-27 2020-09-08 北京交通大学 考虑电池剩余电量的电动汽车充电路线诱导方法
CN108162771B (zh) * 2017-11-09 2020-11-10 贵州电网有限责任公司电力科学研究院 一种电动汽车智能充电导航方法
CN108199100B (zh) * 2018-01-08 2021-12-24 哈尔滨工程大学 智能交通中电动汽车长途运行充电规划方法
CN108470224A (zh) * 2018-03-20 2018-08-31 李琰 基于电动汽车充电的充电站选择方法、介质以及设备
CN110435474A (zh) * 2018-05-03 2019-11-12 南宁富桂精密工业有限公司 充电方法、服务器及计算机可读存储介质
CN109511150B (zh) * 2018-06-20 2021-09-28 河海大学常州校区 一种基于单对多充电技术的移动充电车路径规划方法
CN109141448A (zh) * 2018-06-30 2019-01-04 深圳市元征科技股份有限公司 一种电动车充电站搜索方法及智能车载终端
CN109228898A (zh) * 2018-09-26 2019-01-18 广州华跃电力工程设计有限公司 一种电动汽车充电系统、充电方法、装置和存储介质
CN109668571B (zh) * 2018-12-28 2020-11-17 武汉理工大学 基于电量预测和智能能量管理的纯电动垃圾车路径规划方法
CN109840624B (zh) * 2019-01-08 2020-10-30 浙江工业大学 一种基于狄克斯特拉算法的电动汽车充电调度优化方法
KR102238043B1 (ko) * 2019-10-16 2021-04-09 현대자동차주식회사 차량용 충전장치가 구비된 주차장의 주차안내 시스템 및 이를 이용한 주차안내 방법
CN111209494A (zh) * 2020-01-15 2020-05-29 山东理工大学 电动汽车充电站动态搜索方法、装置、存储介质及设备
CN111609867B (zh) * 2020-06-19 2022-02-22 北京交通大学 一种电动汽车路径规划方法
CN113989952B (zh) * 2021-10-22 2023-10-24 国网山东省电力公司利津县供电公司 基于分布式电源网点的电力设备巡视系统
CN115824248B (zh) * 2023-02-15 2023-04-21 交通运输部规划研究院 一种纯电动重型卡车的导航方法及装置

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102207393A (zh) * 2010-03-31 2011-10-05 爱信艾达株式会社 车辆用行驶引导装置、车辆用行驶引导方法及计算机程序
CN102867430A (zh) * 2011-07-06 2013-01-09 歌乐株式会社 电动汽车用的信息终端以及巡航控制装置
CN103136600A (zh) * 2013-03-13 2013-06-05 北京交通大学 一种电动汽车备选充电设施选择方法
CN103512580A (zh) * 2012-06-21 2014-01-15 日电(中国)有限公司 一种电动汽车路径规划方法及装置
CN103703343A (zh) * 2011-07-22 2014-04-02 奥迪股份公司 用于在计划以电动车辆行驶时支持人员的方法以及具有导航装置的机动车
CN105160428A (zh) * 2015-08-19 2015-12-16 天津大学 高速公路电动汽车快速充电站的规划方法
DE102014214806A1 (de) * 2014-07-29 2016-02-04 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Laden an Ladestationen zur Reichweitenverlängerung

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102207393A (zh) * 2010-03-31 2011-10-05 爱信艾达株式会社 车辆用行驶引导装置、车辆用行驶引导方法及计算机程序
CN102867430A (zh) * 2011-07-06 2013-01-09 歌乐株式会社 电动汽车用的信息终端以及巡航控制装置
CN103703343A (zh) * 2011-07-22 2014-04-02 奥迪股份公司 用于在计划以电动车辆行驶时支持人员的方法以及具有导航装置的机动车
CN103512580A (zh) * 2012-06-21 2014-01-15 日电(中国)有限公司 一种电动汽车路径规划方法及装置
CN103136600A (zh) * 2013-03-13 2013-06-05 北京交通大学 一种电动汽车备选充电设施选择方法
DE102014214806A1 (de) * 2014-07-29 2016-02-04 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Laden an Ladestationen zur Reichweitenverlängerung
CN105160428A (zh) * 2015-08-19 2015-12-16 天津大学 高速公路电动汽车快速充电站的规划方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN106197459A (zh) 2016-12-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106197459B (zh) 考虑航程及充电站位置的电动汽车路径寻优方法
Jaramillo et al. Transport (Chapter 10)
Ramadan et al. Energy management improvement of hybrid electric vehicles via combined GPS/rule-based methodology
CN103935259B (zh) 基于耗电量的电动汽车最优路径查找方法
CN102248946B (zh) 具有电机驱动的车辆的可到达范围的管理的方法以及装置
CN101888940A (zh) 车辆
Adnan et al. An overview of electric vehicle technology: a vision towards sustainable transportation
CN108199100A (zh) 智能交通中电动汽车长途运行充电规划方法
CN101920702A (zh) 控制车辆动力系的方法和车辆控制系统
US10829104B2 (en) Hybrid vehicle control system
Çatay et al. The impact of quick charging stations on the route planning of electric vehicles
CN111609867B (zh) 一种电动汽车路径规划方法
CN106696954A (zh) 插电式混合动力汽车的控制方法及系统
Lu et al. Integrated route planning algorithm based on spot price and classified travel objectives for EV users
González et al. Public transportation with electric traction: Experiences and challenges in an Andean city
Salah et al. Simultaneous electric vehicles scheduling and optimal charging in the business context: case study
Buzzoni et al. New prospects for public transport electrification
Mkahl et al. A linear optimization approach for electric vehicles charging
Barbosa Battery only electric traction for freight trains-A technical and operational assessment
CN110015127A (zh) 电动车的充电站搜寻方法
Ali et al. Effect of Optimal Energy Management Strategy on Parallel Hybrid Electric Vehicle Performances
US20220252402A1 (en) Route Planning Device, Route Planning Method, and Route Planning System
Kumar et al. A Comprehensive Power Management Approach for Hydrogen Fuel-cell-Based Hybrid EVs Using PID Controller
Emura et al. Automotive Technologies for Smart Cities and their Global Deployment
Sheikhi et al. Evaluation of intelligent distribution network response to plug-in hybrid electric vehicles

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant