CN107640049A - 一种针对充电站的电动汽车有序充电的移动终端系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种针对充电站的电动汽车有序充电的移动终端系统，包括：全球定位单元，所述全球定位单元包括设置于电动汽车内监测电动汽车的位置信息和速度信息的定位装置；智能叫号排队单元，智能叫号排队单元包括准叫号模块和叫号模块；充电状态单元，所述充电状态单元用于接收各个充电站上传的各充电桩使用状态信息；路径规划单元，所述路径规划单元通过改进型蚁群算法。本发明的所述针对充电站的电动汽车有序充电的移动终端系统，能够实现充电调度，为电动车找到适合的充电站，能够规划适合的行驶路线，能够选择排队时间短的充电站，合理规划目标位置。本发明适用于充电桩控制技术领域，具有广阔的用前景。

Description

一种针对充电站的电动汽车有序充电的移动终端系统
技术领域
本发明属于充电桩控制技术领域，具体涉及一种针对充电站的电动汽车有序充电的移动终端系统。
背景技术
现在电动车的数量快速增加，充电站对应于传统的加油站，具有为电动车提供续航能力的重要技术支持，但是先有充电站问题很多，例如先有充电桩缺乏充电调度，充电桩为电动车充电需要一定的时间，远远长于传统加油站为汽车加油的时间，于此相对应的是，充电桩与电动车的比例，以及充电桩的准入条件优于传统的加油站，这使得合理调度电动车，使电动车能够及时找到相对应的充电桩成为急需解决的问题，此外，去往充电站的充电路线缺乏规划，一旦在路途中电量耗尽，电动车将无法到达充电站，另外在现有的充电站已满情况下，缺乏如何选择排队时间短的充电站，目前技术无法解决。
发明内容
本发明研发出一种针对充电站的电动汽车有序充电的移动终端系统，解决了上述提出的技术问题。
本发明采用的技术手段如下：一种针对充电站的电动汽车有序充电的移动终端系统，包括：
全球定位单元，所述全球定位单元包括设置于电动汽车内监测电动汽车的位置信息和速度信息的定位装置，所述全球定位单元用于对车辆行进的位置信息和速度信息进行在线跟踪及将位置信息和速度信息作为历史数据进行记录，所述历史数据用于分析电动汽车的驾驶习惯与充电高低峰及指导电动车的优化充电调度；
智能叫号排队单元，智能叫号排队单元包括准叫号模块和叫号模块，所述准叫号模块用于根据所述定位装置监测的位置信息和速度信息计算到达被叫号充电站的时间以及排队等待时间，叫号模块用于具体分配排队的充电桩；
充电状态单元，所述充电状态单元用于接收各个充电站上传的各充电桩使用状态信息，进而在线监测充电站内各充电桩的使用状态及当前充电桩上的充电电动车的充电状态，进而得到充电站内最优的待机充电桩位置信息，然后输出最优的所述待机充电桩位置信息；
路径规划单元，所述路径规划单元通过改进型蚁群算法，根据所述位置信息、所述速度信息、所述到达被叫号充电站的时间、所述排队等待时间和所述待机充电桩位置信息进行运算，得到最优充电路径规划数据。
进一步的，在上述技术方案中，所述充电状态单元，用于在线监测充电站内各充电桩的使用状态与当前充电桩上的充电电动车的充电状态；
在实际充电过程中，获得在每个充电桩当前充电的电动汽车充电状态（State ofCharge,SOC）并将电动汽车充电状态信息发送到所述充电状态单元，SOC代表电池当前电量占电池容量的比值，取值在0～1之间，SOC=0表示当前电池电量耗尽，SOC=1表示电池充满电量,充电站S内在各个充电桩上的电动汽车SOC用向量Xs表示，充电站充电桩的个数为K：
式（1）
式中：Xsi表示当前充电桩充电的电动汽车的SOC。当充电桩i空闲的时候，即没有电动汽车在此充电桩充电时，Xsi=0。
所述充电状态单元，当Xsi=0时向显示装置输出绿色显示信号，显示装置中对应充电桩图标显示为绿色；Xsi不为0时向显示装置输出红色显示信号，显示装置中对应充电桩图标显示为红色。
进一步的，在上述技术方案中，所述智能叫号排队单元，用户通过输入终端注册用户账号，同时输入绑定车的型号信息，所述智能叫号排队单元根据所述型号信息与所述智能叫号排队单元内储存的型号数据识别所述绑定车所配备的电池型号和容量信息，用户在进行叫号服务时，向所述智能叫号排队单元输入剩余电量信息，所述智能叫号排队单元根据以下公式（2）至（9）计算出的预计充电时间与需排队等待时间：
式（2）
式中：t0为预计充电时间；
在准叫号时待分配电动汽车从预约时刻起到充电站的行驶时间用t0s表示，在t0s时间内，充电电站内的车辆数用M表示；
式（3）
式中：M0代表预约时刻充电电站内已有的车辆数，M1代表t0s时间段将到达的叫号车辆数，M2代表t0s时间段充完电离开的车辆数；
充电桩以恒定功率为电动车充电，充电桩的恒定充电功率为p，为了避免过度充放电影响电池寿命，也为了避免由于电量太低而不能到达任何充电站充电的情况发生，排队电动车的SOC在20%-80%之间，则电动车从开始充电到充电结束所需的充电电量约为0.6Ee；
式（4）
式中：Ee为电池容量，为系数，取值为0.8～1.0；表示对取整；
则在准叫号时预测需等待的时间ts表达式如下：
式（5）
在到达充电站后的叫号时间段是等待时间t为正在充电的电动车所需的充电时间t1与此充电桩还需继续服务的电动车的预计充电时间t2之和，其中正在充电的电动车所需的充电时间t1表示如下：
式（6）
其中充电桩还需继续服务的电动车数量用g表示；
式（7）
式中：表示对取整，为充电站内的电动车数量，-1代表去掉当前正在充电的电动车；
式（8）
式中：为电池容量，为系数，一般取值0.6～0.8，所述需排队等待时间为t，t满足以下公式：
t=t1+t2 式（9）。
进一步的，在上述技术方案中，所述充电状态单元计算充电站内最优的等待充电桩采用以下方式：
当充电站内车辆数比充电柱的数目少时，即有空闲充电桩，所述充电状态单元会向显示装置输出对应充电桩状态信息，表示对应充电桩随时为站内待分配车辆提供充电服务；
当充电站内车辆数比充电柱的数目多时，叫号电动车到达充电站后需要排队等待充电，所述充电状态单元根据下式计算排队等待时间最少充电桩，进而输出排队等待时间最少充电桩信息；
将Xs集合中的Xsi进行由大到小的排序，按照顺序记为1，2，...，k，充电桩i对应的先后顺序序号用h表示，则排序后的充电桩状态可以表示为：
式（10）
由于充电柱都已相同功率充电，则相同时间内的充电量相同，则对进行由大到小的排序后，正在充电的电动车会按照相应顺序依次完成充电，则所述充电状态单元进行下式运算，进而为充电站内待分配的电动车推荐充电桩为候选充电桩：
式（11）
式中：j为候选充电桩，表示对取余数，为充电站内的电动车数量。
进一步的，在上述技术方案中，所述路径规划单元，使用改进型蚁群算法进行计算，所述改进型蚁群算法通过对基本蚁群算法加入等待时间扰动策略，进而寻找最优路径，改进型蚁群算法的流程如下:
S1：算法初始化，集合S中存放城市A中n个充电站，循环次数与最大循环次数分别用NS和NSmax表示，用m表示蚂蚁总数，设前k次循环为算法第一阶段，用于增加解的多样性，在算法初始执行时，时间t=0，NS=0，所有路径的信息素浓度 ，为t时刻信息素在路径上的量，为常数，，将m只蚂蚁随机置于城市的某个地方；
S2：增加循环次数，即NS=NS+1；
S3：增加蚂蚁数目，即R=R+1，初始化蚂蚁禁忌表，用来记录蚂蚁走过的路径；
S4：如果NS==K，计算所得到m条路径的信息素浓度，并取浓度最大的条按浓度由大到小的顺序存入列表L，清空所有路径的信息素含量，只对 L 中的路径的信息素进行重新初始化，转到S2步骤；
S5：如果NS＜K，根据公式计算蚂蚁下一步选择的路径j，并把j移入该蚂蚁的禁忌表中；
S6：如果该蚂蚁的禁忌表中的元素个数小于n，则转到步骤S4；
S7：若R＜m，则转到步骤S3；
S8：若NS＞K，计算每条路径的信息素总含量并进行比较，依据信息素含量由大到小的顺序将最优的len条路径存放到L中；
S9：对所有路径上的信息素浓度进行更新；
S10：如果NC＜NCmax，转到步骤S2；
S11：对列表L中的所有路径进行路径长度进行计算，求得最优解，其中充电站拥挤度因子CRW根据以下公式求得：
式（12）
mi代表叫号到i充电站的电动车数，m代表城市A中所有叫号要充电的电动车数，则算法的路径转移概率公式如下
式（13）
式中：为拥挤系数，拥挤度因子仅用于第一阶段寻优，第一阶段算法循环K次，，第二阶段考虑路径最优。
进一步的，在上述技术方案中，还包括路径规划单元，所述路径规划单元为定位起点和终点进行路径规划时的充电站，所述路径规划单元包括路程最短的进行路径规划和时间最短的进行路径规划；所述路程最短的进行路径规划和所述时间最短的进行路径规划分别进行计算所消耗的时间，计算所消耗的时间包括从起点到充电站、充电站到终点这两段距离的路程消耗时间与预计充电需等待的时间之和；
进一步的，在上述技术方案中，还包括站内检测单元，所述站内检测单元用于查看充电站内每个充电桩的使用状况，并输出当前充电桩所对应的电动车预计完成充电的时间；
进一步的，在上述技术方案中，还包括预约叫号单元；
所述预约叫号单元的预约准叫号模块用于预测到达被叫号充电站的时间以及排队等待时间；
点击预约叫号模块，进行为车主预留充电桩，当车主未在规定时间内到达将扣除费用。
进一步的，在上述技术方案中，钱包单元，所述钱包单元与外部资金结算网络相连接，用于在线上支付充电费用。
进一步的，在上述技术方案中，实时电价单元，所述实时电价单元与外部电网系统发布的电价数据信息终端相连接，用于实时显示电价。
本发明的有益效果为：
（1）本发明的所述的针对充电站的电动汽车有序充电的移动终端系统，能够实现充电调度，为电动车找到适合的充电站；
（2）本发明的所述的针对充电站的电动汽车有序充电的移动终端系统，能够规划适合的行驶路线；
（3）本发明的所述的针对充电站的电动汽车有序充电的移动终端系统，能够选择排队时间短的充电站，合理规划目标位置。
附图说明
下面结合附图和具体实施方法对本发明作进一步详细的说明。
图1为所述针对充电站的电动汽车有序充电的移动终端系统结构示意图；
图2为所述针对充电站的电动汽车有序充电的移动终端系统结构示意图。
具体实施方法
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整的描述，在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或者暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
实施例1
如图1所示，一种针对充电站的电动汽车有序充电的移动终端系统，其特征在于，包括：
全球定位单元，所述全球定位单元包括设置于电动汽车内监测电动汽车的位置信息和速度信息的定位装置，所述全球定位单元用于对车辆行进的位置信息和速度信息进行在线跟踪及将位置信息和速度信息作为历史数据进行记录，所述历史数据用于分析电动汽车的驾驶习惯与充电高低峰及指导电动车的优化充电调度；
智能叫号排队单元，智能叫号排队单元包括准叫号模块和叫号模块，所述准叫号模块用于根据所述定位装置监测的位置信息和速度信息计算到达被叫号充电站的时间以及排队等待时间，叫号模块用于具体分配排队的充电桩；
充电状态单元，所述充电状态单元用于接收各个充电站上传的各充电桩使用状态信息，进而在线监测充电站内各充电桩的使用状态及当前充电桩上的充电电动车的充电状态，进而得到充电站内最优的待机充电桩位置信息，然后输出最优的所述待机充电桩位置信息；
路径规划单元，所述路径规划单元通过改进型蚁群算法，根据所述位置信息、所述速度信息、所述到达被叫号充电站的时间、所述排队等待时间和所述待机充电桩位置信息进行运算，得到最优充电路径规划数据。
所述充电状态单元，在使用中的充电站为标红信息，输出至显示装置上显示红色；未使用的充电站为标绿信息，输出至显示装置上显示绿色；当前充电桩上的充电电动车的充电状态信息输出至显示装置上显示。
进一步的，在上述技术方案中，所述充电状态单元，用于在线监测充电站内各充电桩的使用状态与当前充电桩上的充电电动车的充电状态；
在实际充电过程中，获得在每个充电桩当前充电的电动汽车充电状态（State ofCharge,SOC）并将电动汽车充电状态信息发送到所述充电状态单元，SOC代表电池当前电量占电池容量的比值，取值在0～1之间，SOC=0表示当前电池电量耗尽，SOC=1表示电池充满电量,充电站S内在各个充电桩上的电动汽车SOC用向量Xs表示，充电站充电桩的个数为K：
式（1）
式中：Xsi表示当前充电桩充电的电动汽车的SOC。当充电桩i空闲的时候，即没有电动汽车在此充电桩充电时，Xsi=0。
进一步的，在上述技术方案中，所述智能叫号排队单元，用户通过输入终端注册用户账号，同时输入绑定车的型号信息，所述智能叫号排队单元根据所述型号信息与所述智能叫号排队单元内储存的型号数据识别所述绑定车所配备的电池型号和容量信息，用户在进行叫号服务时，向所述智能叫号排队单元输入剩余电量信息，所述智能叫号排队单元根据以下公式（2）至（9）计算出的预计充电时间与需排队等待时间：
式（2）
式中：t0为预计充电时间；
在准叫号时待分配电动汽车从预约时刻起到充电站的行驶时间用t0s表示，在t0s时间内，充电电站内的车辆数用M表示；
式（3）
式中：M0代表预约时刻充电电站内已有的车辆数，M1代表t0s时间段将到达的叫号车辆数，M2代表t0s时间段充完电离开的车辆数；
M1数值与外部服务器相连接且在线实时更新；
充电桩以恒定功率为电动车充电，充电桩的恒定充电功率为p，为了避免过度充放电影响电池寿命，也为了避免由于电量太低而不能到达任何充电站充电的情况发生，排队电动车的SOC在20%-80%之间，则电动车从开始充电到充电结束所需的充电电量约为0.6Ee；
式（4）
式中：Ee为电池容量，为系数，取值为0.8～1.0；表示对取整；
则在准叫号时预测需等待的时间ts表达式如下：
式（5）
在到达充电站后的叫号时间段是等待时间t为正在充电的电动车所需的充电时间t1与此充电桩还需继续服务的电动车的预计充电时间t2之和，其中正在充电的电动车所需的充电时间t1表示如下：
式（6）
其中充电桩还需继续服务的电动车数量用g表示；
式（7）
式中：表示对取整，为充电站内的电动车数量，-1代表去掉当前正在充电的电动车；
式（8）
式中：为电池容量，为系数，一般取值0.6～0.8，所述需排队等待时间为t，t满足以下公式：
t=t1+t2 式（9）。
进一步的，在上述技术方案中，所述充电状态单元计算充电站内最优的等待充电桩采用以下方式：
当充电站内车辆数比充电柱的数目少时，即有空闲充电桩，所述充电状态单元会向显示装置输出对应充电桩状态信息，表示对应充电桩随时为站内待分配车辆提供充电服务；
当有空闲充电桩时，所述充电状态单元会向显示设备输出绿色显示信号，使得显示设备上对应充电桩图标显示为绿色，表示可随时为站内待分配车辆提供充电服务；
当充电站内车辆数比充电柱的数目多时，叫号电动车到达充电站后需要排队等待充电，所述充电状态单元根据下式计算排队等待时间最少充电桩，进而输出排队等待时间最少充电桩信息；
将Xs集合中的Xsi进行由大到小的排序，按照顺序记为1，2，...，k，充电桩i对应的先后顺序序号用h表示，则排序后的充电桩状态可以表示为：
式（10）
由于充电柱都已相同功率充电，则相同时间内的充电量相同，则对进行由大到小的排序后，正在充电的电动车会按照相应顺序依次完成充电，则所述充电状态单元进行下式运算，进而为充电站内待分配的电动车推荐充电桩为候选充电桩：
式（11）
式中：j为候选充电桩，表示对取余数，为充电站内的电动车数量。
由于电动车出行为了不半路抛锚，不能单纯考虑路径最短，需将有充电站的路径考虑在内，还需考虑充电需等待时间，建立路程最短，等待时间最小的双目标优化模型，所述充电状态单元能够计算充电站内最优的等待充电桩，合理优化电动车出行路径。
进一步的，在上述技术方案中，所述路径规划单元，使用改进型蚁群算法进行计算，所述改进型蚁群算法通过对基本蚁群算法加入等待时间扰动策略，进而寻找最优路径，改进型蚁群算法的流程如下:
S1：算法初始化，集合S中存放城市A中n个充电站，循环次数与最大循环次数分别用NS和NSmax表示，用m表示蚂蚁总数，设前k次循环为算法第一阶段，用于增加解的多样性，在算法初始执行时，时间t=0，NS=0，所有路径的信息素浓度 ，为t时刻信息素在路径上的量，为常数，，将m只蚂蚁随机置于城市的某个地方；
S2：增加循环次数，即NS=NS+1；
S3：增加蚂蚁数目，即R=R+1，初始化蚂蚁禁忌表，用来记录蚂蚁走过的路径；
S4：如果NS==K，计算所得到m条路径的信息素浓度，并取浓度最大的条按浓度由大到小的顺序存入列表L，清空所有路径的信息素含量，只对 L 中的路径的信息素进行重新初始化，转到S2步骤；
S5：如果NS＜K，根据公式计算蚂蚁下一步选择的路径j，并把j移入该蚂蚁的禁忌表中；
S6：如果该蚂蚁的禁忌表中的元素个数小于n，则转到步骤S4；
S7：若R＜m，则转到步骤S3；
S8：若NS＞K，计算每条路径的信息素总含量并进行比较，依据信息素含量由大到小的顺序将最优的len条路径存放到L中；
S9：对所有路径上的信息素浓度进行更新；
S10：如果NC＜NCmax，转到步骤S2；
S11：对列表L中的所有路径进行路径长度进行计算，求得最优解，其中充电站拥挤度因子CRW根据以下公式求得：
式（12）
mi代表叫号到i充电站的电动车数，m代表城市A中所有叫号要充电的电动车数，则算法的路径转移概率公式如下
式（13）
式中：为拥挤系数，拥挤度因子仅用于第一阶段寻优，第一阶段算法循环K次，，第二阶段考虑路径最优。
实施例2
本实施例与实施例1的不同之处在于，还包括路径规划单元，所述路径规划单元为定位起点和终点进行路径规划时的充电站，所述路径规划单元包括路程最短的进行路径规划和时间最短的进行路径规划；所述路程最短的进行路径规划和所述时间最短的进行路径规划分别进行计算所消耗的时间，计算所消耗的时间包括从起点到充电站、充电站到终点这两段距离的路程消耗时间与预计充电需等待的时间之和；
进一步的，在上述技术方案中，还包括站内检测单元，所述站内检测单元用于查看充电站内每个充电桩的使用状况，并输出当前充电桩所对应的电动车预计完成充电的时间；
进一步的，在上述技术方案中，还包括预约叫号单元；
所述预约叫号单元的预约准叫号模块用于预测到达被叫号充电站的时间以及排队等待时间；
点击预约叫号模块，进行为车主预留充电桩，当车主未在规定时间内到达将扣除费用。
进一步的，在上述技术方案中，钱包单元，所述钱包单元与外部资金结算网络相连接，用于在线上支付充电费用。
进一步的，在上述技术方案中，实时电价单元，所述实时电价单元与外部电网系统发布的电价数据信息终端相连接，用于实时显示电价。
所述实时电价单元用于解决未来规模化电动车充电给电网运行带来的负面影响，促进运营商多建充电站可能采取分时电价的手段削弱影响。
本发明的所述针对充电站的电动汽车有序充电的移动终端系统，能够实现充电调度，为电动车找到适合的充电站，能够规划适合的行驶路线，能够选择排队时间短的充电站，合理规划目标位置。本发明适用于充电桩控制技术领域，具有广阔的用前景。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方法，但本发明的保护范围且不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种针对充电站的电动汽车有序充电的移动终端系统，其特征在于，包括：
全球定位单元，所述全球定位单元包括设置于电动汽车内监测电动汽车的位置信息和速度信息的定位装置，所述全球定位单元用于对车辆行进的位置信息和速度信息进行在线跟踪及将位置信息和速度信息作为历史数据进行记录，所述历史数据用于分析电动汽车的驾驶习惯与充电高低峰及指导电动车的优化充电调度；
智能叫号排队单元，智能叫号排队单元包括准叫号模块和叫号模块，所述准叫号模块用于根据所述定位装置监测的位置信息和速度信息计算到达被叫号充电站的时间以及排队等待时间，叫号模块用于具体分配排队的充电桩；
充电状态单元，所述充电状态单元用于接收各个充电站上传的各充电桩使用状态信息，进而在线监测充电站内各充电桩的使用状态及当前充电桩上的充电电动车的充电状态，进而得到充电站内最优的待机充电桩位置信息，然后输出最优的所述待机充电桩位置信息；
路径规划单元，所述路径规划单元通过改进型蚁群算法，根据所述位置信息、所述速度信息、所述到达被叫号充电站的时间、所述排队等待时间和所述待机充电桩位置信息进行运算，得到最优充电路径规划数据。
2.根据权利要求1所述的针对充电站的电动汽车有序充电的移动终端系统，其特征在于：所述充电状态单元，用于在线监测充电站内各充电桩的使用状态与当前充电桩上的充电电动车的充电状态；
在实际充电过程中，获得在每个充电桩当前充电的电动汽车充电状态（State ofCharge,SOC）并将电动汽车充电状态信息发送到所述充电状态单元，SOC代表电池当前电量占电池容量的比值，取值在0～1之间，SOC=0表示当前电池电量耗尽，SOC=1表示电池充满电量,充电站S内在各个充电桩上的电动汽车SOC用向量Xs表示，充电站充电桩的个数为K：
式（1）
式中：Xsi表示当前充电桩充电的电动汽车的SOC，当充电桩i空闲的时候，即没有电动汽车在此充电桩充电时，Xsi=0。
3.根据权利要求1所述的针对充电站的电动汽车有序充电的移动终端系统，其特征在于：所述智能叫号排队单元，用户通过输入终端注册用户账号，同时输入绑定车的型号信息，所述智能叫号排队单元根据所述型号信息与所述智能叫号排队单元内储存的型号数据识别所述绑定车所配备的电池型号和容量信息，用户在进行叫号服务时，向所述智能叫号排队单元输入剩余电量信息，所述智能叫号排队单元根据以下公式（2）至（9）计算出的预计充电时间与需排队等待时间：
式（2）
式中：t0为预计充电时间；
在准叫号时待分配电动汽车从预约时刻起到充电站的行驶时间用t0s表示，在t0s时间内，充电电站内的车辆数用M表示；
式（3）
式中：M0代表预约时刻充电电站内已有的车辆数，M1代表t0s时间段将到达的叫号车辆数，M2代表t0s时间段充完电离开的车辆数；
充电桩以恒定功率为电动车充电，充电桩的恒定充电功率为p，为了避免过度充放电影响电池寿命，也为了避免由于电量太低而不能到达任何充电站充电的情况发生，排队电动车的SOC在20%-80%之间，则电动车从开始充电到充电结束所需的充电电量约为0.6Ee；
式（4）
式中：Ee为电池容量，为系数，取值为0.8～1.0；表示对取整；
则在准叫号时预测需等待的时间ts表达式如下：
式（5）
在到达充电站后的叫号时间段是等待时间t为正在充电的电动车所需的充电时间t1与此充电桩还需继续服务的电动车的预计充电时间t2之和，其中正在充电的电动车所需的充电时间t1表示如下：
式（6）
其中充电桩还需继续服务的电动车数量用g表示；
式（7）
式中：表示对取整，为充电站内的电动车数量，-1代表去掉当前正 在充电的电动车；
式（8）
式中：为电池容量，为系数，一般取值0.6～0.8，所述需排队等待时间为t，t满足以 下公式：
t=t1+t2 式（9）。
4.根据权利要求1所述的针对充电站的电动汽车有序充电的移动终端系统，其特征在于：所述充电状态单元计算充电站内最优的等待充电桩采用以下方式：
当充电站内车辆数比充电柱的数目少时，即有空闲充电桩，所述充电状态单元会向显示装置输出对应充电桩状态信息，表示对应充电桩随时为站内待分配车辆提供充电服务；
当充电站内车辆数比充电柱的数目多时，叫号电动车到达充电站后需要排队等待充电，所述充电状态单元根据下式计算排队等待时间最少充电桩，进而输出排队等待时间最少充电桩信息；
将Xs集合中的Xsi进行由大到小的排序，按照顺序记为1，2，...，k，充电桩i对应的先后 顺序序号用h表示，则排序后的充电桩状态可以表示为：
式（10）
由于充电柱都已相同功率充电，则相同时间内的充电量相同，则对进行由大到小的 排序后，正在充电的电动车会按照相应顺序依次完成充电，则所述充电状态单元进行下式 运算，进而为充电站内待分配的电动车推荐充电桩为候选充电桩：
式（11）
式中：j为候选充电桩，表示对取余数，为充电站内的电动车数 量。
5.根据权利要求1所述的针对充电站的电动汽车有序充电的移动终端系统，其特征在于：所述路径规划单元，使用改进型蚁群算法进行计算，所述改进型蚁群算法通过对基本蚁群算法加入等待时间扰动策略，进而寻找最优路径，改进型蚁群算法的流程如下:
S1：算法初始化，集合S中存放城市A中n个充电站，循环次数与最大循环次数分别用NS 和NSmax表示，用m表示蚂蚁总数，设前k次循环为算法第一阶段，用于增加解的多样性，在算 法初始执行时，时间t=0，NS=0，所有路径的信息素浓度 ，为t时刻信息素在路径上的量，为常数，，将m只蚂蚁随机置于城市的某个地方；
S2：增加循环次数，即NS=NS+1；
S3：增加蚂蚁数目，即R=R+1，初始化蚂蚁禁忌表，用来记录蚂蚁走过的路径；
S4：如果NS==K，计算所得到m条路径的信息素浓度，并取浓度最大的条按浓度由大 到小的顺序存入列表L，清空所有路径的信息素含量，只对 L 中的路径的信息素进行重新 初始化，转到S2步骤；
S5：如果NS＜K，根据公式计算蚂蚁下一步选择的路径j，并把j移入该蚂蚁 的禁忌表中；
S6：如果该蚂蚁的禁忌表中的元素个数小于n，则转到步骤S4；
S7：若R＜m，则转到步骤S3；
S8：若NS＞K，计算每条路径的信息素总含量并进行比较，依据信息素含量由大到小的顺序将最优的len条路径存放到L中；
S9：对所有路径上的信息素浓度进行更新；
S10：如果NC＜NCmax，转到步骤S2；
S11：对列表L中的所有路径进行路径长度进行计算，求得最优解，其中充电站拥挤度因子CRW根据以下公式求得：
式（12）
mi代表叫号到i充电站的电动车数，m代表城市A中所有叫号要充电的电动车数，则算法的路径转移概率公式如下
式（13）
式中：为拥挤系数，拥挤度因子仅用于第一阶段寻优，第一阶段算法循环K次，， 第二阶段考虑路径最优。
6.根据权利要求1所述的针对充电站的电动汽车有序充电的移动终端系统，其特征在于：还包括路径规划单元，所述路径规划单元为定位起点和终点进行路径规划时的充电站，所述路径规划单元包括路程最短的进行路径规划和时间最短的进行路径规划；所述路程最短的进行路径规划和所述时间最短的进行路径规划分别进行计算所消耗的时间，计算所消耗的时间包括从起点到充电站、充电站到终点这两段距离的路程消耗时间与预计充电需等待的时间之和。
7.根据权利要求1所述的针对充电站的电动汽车有序充电的移动终端系统，其特征在于：还包括站内检测单元，所述站内检测单元用于查看充电站内每个充电桩的使用状况，并输出当前充电桩所对应的电动车预计完成充电的时间。
8.根据权利要求1所述的针对充电站的电动汽车有序充电的移动终端系统，其特征在于：还包括预约叫号单元；
所述预约叫号单元的预约准叫号模块用于预测到达被叫号充电站的时间以及排队等待时间；
点击预约叫号模块，进行为车主预留充电桩，当车主未在规定时间内到达将扣除费用。
9.根据权利要求1所述的针对充电站的电动汽车有序充电的移动终端系统，其特征在于：钱包单元，所述钱包单元与外部资金结算网络相连接，用于在线上支付充电费用。
10.根据权利要求1所述的针对充电站的电动汽车有序充电的移动终端系统，其特征在于：实时电价单元，所述实时电价单元与外部电网系统发布的电价数据信息终端相连接，用于实时显示电价。
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