CN108891298B - 一种基于模糊控制的充电桩及其控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于模糊控制的充电桩，充电桩本体包括语音播报器、计时器、处理器、高清摄像头、无线通信装置、操作屏、电量检测装置以及控制电路，停车位上设有电动地锁、扩散硅压力传感器。本发明同时公开了一种基于模糊控制的充电桩的控制方法，首先预约充电用户通过手机APP进行充电预约，手机APP获取周边充电桩信息，自动选取最优充电桩，并且进行相应的路径规划，同时采用模糊控制算法确定预约时间以及时间限度；车辆到达被预约充电桩之后，充电桩监控装置启动，对车位实行监控。本发明解决了充电桩被占用的社会现象，以及充电桩预约充电所遇到的等待时间长、无法及时达到目标充电桩等问题。

Description

一种基于模糊控制的充电桩及其控制方法
技术领域
本发明属于电动汽车领域，涉及一种基于模糊控制的新型充电桩及其控制方法
背景技术
随着全球能源危机的不断加深，石油资源的日趋枯竭以及大气污染、全球气温上升的危害加剧，而电动汽车作为新一代的交通工具，其在节能减排、减少人类对传统化石能源的依赖方面，相较传统汽车具备不可比拟的优势。因此，在此种环境形势下世界各国纷纷出台相应政策，推动电动汽车的发展与应用。
目前，电动汽车处于示范推广期，但由于现阶段电动汽车充电设备(如电动汽车充电站、充电桩等等)并未广泛普及，阻碍了电动汽车的推广与使用。
同时，现有的预约充电模式很难满足用户的要求，存在预约时间长、预约后无法及时到达充电桩、到达充电桩之后停车位被占用等问题，造成了人力物力的浪费，而现有的装置并不能有效的解决这些问题。
发明内容
本发明提供了一种基于模糊控制的新型充电桩及其控制方法，本发明的目的为：1.解决充电桩被占用的社会现象；2.解决充电桩预约充电所遇到的等待时间长、无法及时到达目标充电桩等问题。
本发明是采用如下技术方案实现的：
一种基于模糊控制的新型充电桩，包括充电桩本体及与充电桩本体对应的停车位；充电桩本体包括语音播报器、计时器、处理器、高清摄像头、无线通信装置、操作屏、电量检测装置以及控制电路，充电桩本体面向停车位的表面上安装操作屏，操作屏下部安装语音播报器、计时器、高清摄像头以及无线通信装置，电量检测装置设置在充电桩本体上，电量检测装置与控制电路连接，控制电路中储存有充电桩的位置信息；无线通信装置可与内置于预约充电用户手机内的手机APP进行信息交换，也可以接入互联网的车辆类型信息数据库、GPS卫星定位系统，同时预约充电用户的手机APP可与城市智能交通系统进行信息交换，语音播报器、高清摄像头、无线通信装置均与控制电路连接；
停车位上设有电动地锁、扩散硅压力传感器，电动地锁安装在停车位中部靠前的地方，扩散硅压力传感器设在停车位底部，电动地锁、扩散硅压力传感器均与充电桩本体的控制电路连接。
本发明同时提供一种基于模糊控制的新型充电桩的控制方法，包括以下步骤：
步骤一、预约充电用户通过手机APP进行充电预约，手机APP获取周边充电桩信息，自动选取最优充电桩，并且进行相应的路径规划，同时采用模糊控制算法确定预约时间以及时间限度；
步骤二、车辆到达被预约充电桩之后，充电桩监控装置启动，对车位实行监控。
所述步骤一具体包括以下过程：
1.1)确定预约时间ty：
获取预约车辆的位置信息以及速度信息，获取从预约车辆当前位置到目标充电桩的所有路径，得到每一条路径的长度，并根据获取的预约车辆速度信息计算出每一条路径所需的时间；
当驾驶员确定预约充电桩之后，充电桩处理器对从当前预约车辆所在地到预约充电桩的路线进行规划，采用模糊算法规划出前往预约充电桩的最优路径；
综合考虑道路交通密度、路径长度、红绿灯个数这三个影响因素，以这三者为输入变量，以最优路径的长度为输出变量；
手机APP中记录有在不同道路车辆密度ρ以及红绿灯个数I下车辆的每隔一公里的平均行驶速度vi，在得到最优路径之后，根据智能城市系统得到的最优路径上的道路交通密度ρ′、红绿灯个数I′，与手机APP中存有的数据进行类比，得到最优路径对应的每公里平均行驶速度vi′，进行类比时遵循道路交通密度优先级高于红绿灯个数的原则；最后，根据最优路径的长度L、每公里平均行驶速度v，计算预约时间ty；
1.2)确定时间限度t：
根据城市智能交通系统提供的每一条道路上会遇到的红绿灯的数量以及每一个红绿灯的时长，每一条路径的拥堵信息，估计出通过每一条道路的等待红绿灯以及堵车所需要的时间，得到所有道路中的时间最大值，将两者之和作为时间限度t，即：
thld1＝t1+t2+…+tn
thld max＝max(thld1,thld2,…,thldm)
tdc max＝max(tdc1,tdc2,…,tdcm)
t＝thld max+tdc max
其中，t1，t2，…，tn为在每一个红绿灯处耗费的最大等待时间，n为该条道路上所遇到的红绿灯数目，thldm为在第m条道路上等待红绿灯耗费的总预估时长，tdcm为在第m条道路上堵车耗费的预估时间，thld max为在道路上等待红绿灯耗费的最大总预估时长，tdc max为在道路上堵车耗费的最大预估时间，t为充电桩预约的时间限度。
所述步骤1.1)中采用模糊算法规划出前往预约充电桩的最优路径具体包括以下过程：
综合考虑道路交通密度、路径长度、红绿灯个数这三个影响因素，以这三者为输入变量，以最优路径的长度为输出变量；
在确定了上述三个输入变量的实际论域之后，确定其量化等级，将三个输入变量的量化等级都定为5级；
进行模糊子集划分，三个输入变量和一个输出变量的模糊子集都划分为5个，为PS(极小)，S(小)，Z(中)，L(大)，PL(极大)；
最终PS，S，L，PL采用线性隶属度函数，Z采用高斯型隶属度函数；
进行模糊规则的制订：模糊规则采用“IF THEN”的形式，遵循道路车辆密度优先级高于路径长度，路径长度高于红绿灯个数的原则，可获得模糊规则；
输出变量的5个模糊子集(S，PS，Z，L，PL)根据PS>S>Z>L>PL的原则选出最优路径，定义最优程度Q：
Q＝0.56·ρ+0.28·L+0.16·I
其中，ρ--道路的交通密度，单位为辆/千米；
L--路径长度，单位为km；
I--红绿灯个数，单位为个；
ρ，L，I都是可以通过GPS卫星定位系统以及城市智能交通系统来获取的，其权重是通过多个地方的交通状况大数据分析以及专家经验给出，基本与实际情况符合。在所有疑似最优路径中，Q值最小者，即为最优路径。
所述步骤二具体包括以下过程：
2.1)在预约时间前，高清摄像头拍摄在预约时间前想要进行充电操作的汽车车牌，并通过无线通信模块确定汽车的类型：
(1)如果是传统车，电动地锁不动作，保持阻挡停车状态，阻止汽车停车；
(2)如果不是预约充电的电动汽车，电动地锁不动作，并且语音提示现在有效的充电时间，提示驾驶员在操作面板上进行操作，如果驾驶员同意在规定时间内进行充电操作，则发送电信号至电动地锁，控制电动地锁阻挡杆下降，当充电时限到达时自动切断电源；
当达到预约的充电电量后，触发计时器，记录汽车移开的时间ty，若当ty≥1min时，该完成充电的汽车还未移开，触发高清摄像头，高清摄像头再次拍摄车牌，并进行记录存储，形成信誉积分；
(3)如果是本次预约充电的电动汽车，则发送电信号至电动地锁，控制电动地锁阻挡杆下降，；
在驾驶员按下充电按钮后，开始充电，当达到预约的充电电量后，触发计时器，记录汽车移开的时间ty，若当ty≥1min时，该完成充电的汽车还未移开，触发高清摄像头，高清摄像头再次拍摄车牌，并进行记录存储，形成信誉积分，直接影响之后预约充电的优先顺序，若该车多次占用停车位，随着占用次数的增加，信誉积分的扣除相应增加；
2.2)当时间到达充电预约时间时，计时器开始计时，记录时间间隔t′；
当汽车在时间限度t内到达充电桩即t′≤t时，则可以进行充电操作；
当t′＞t时，取消本次预约，其余电动汽车可继续预约此充电桩，同时，记录本次预约的电动汽车的相关信息，计入信誉积分中。
与现有技术相比本发明的有益效果是：
1.本发明将预约与控制结合在一起，能够实时监控充电桩的工作状态，不仅能够解决充电车位被占用的问题，规划一条最优的充电道路，并且能够保证充电桩资源的充分利用；
2.本发明设有红外扫描仪以及电动地锁，能够判断所停车的类型，并在车辆还未停入停车位时阻止传统车停入，能有效避免充电桩车位被占用的社会现象，这是其余控制装置所不能达到的效果，能使数量不足的充电桩能够得到有效的利用，避免资源浪费；
3.本发明利用模糊控制的方法规划出了一条最优路径，考虑了道路车辆密度、红绿灯个数等因素，在最优路径的基础上计算出了预约时间，相比于其他计算方法更加准确贴近实际，同时，不仅能够有效的得出最优的行驶路径，而且准确的确定了预约时间，能够提高资源的利用效率；
4.与其余发明不同的是，本发明不仅确定了预约时间，而且设置了时间限度，规定汽车必须在预约时间到时间限度内到达才能进行充电操作，并且在预约时间前其余电动汽车也能合理的使用该预约充电桩，只有在这一段时间内对于其他电动汽车而言预约充电桩才处于“不可用状态”，使资源达到了最充分的利用；
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明：
图1为本发明结构示意图；
图2为本发明控制方法预约控制流程图；
图3为隶属度μ1函数图形；
图4为隶属度μ2函数图形；
图5为预约时间计算流程；
图6为时间限度推算流程图；
图7为车位控制简图；
图8为车位控制流程图；
图9为充电控制流程图
图中：1、充电桩本体，2、语音播报器，3、计时器，4、停车位，5、电动地锁，6、扩散硅压力传感器，7、处理器，8、高清摄像头，9、无线通信装置，10、操作面板。
具体实施方式
以下结合附图详细介绍本发明的技术方案：
本发明提供了一种基于模糊控制的新型充电桩，如图1所示，包括充电桩本体1及与充电桩本体1对应的停车位4，充电桩本体1包括一个语音播报器2、一个计时器3、处理器7、一个高清摄像头8、一个无线通信装置9、操作屏10、电量检测装置以及控制电路，充电桩本体1面向停车位4的表面上安装有操作屏10，操作屏10下部安装有语音播报器2、计时器3、高清摄像头8以及无线通信装置9；停车位4上设有电动地锁5、扩散硅压力传感器6，电动地锁5安装在停车位中部靠前的地方，扩散硅压力传感器6设在停车位4底部。无线通信装置9可与内置于预约充电用户手机内的手机APP进行信息交换，也可以接入互联网的车辆类型信息数据库、GPS卫星定位系统，同时预约充电用户的手机APP可与城市智能交通系统进行信息交换，语音播报器2、电动地锁5的升降机构、扩散硅压力传感器6、高清摄像头8、无线通信装置9以及小型电机均与控制电路连接，电量检测装置设置在充电桩本体1上，电量检测装置与充电桩本体1的控制电路连接，充电桩本体1的控制电路中储存有该充电桩的位置信息。
一种基于模糊控制的新型充电桩的控制方法，包括以下步骤：
步骤一、预约充电用户通过手机APP进行充电预约，手机APP获取周边充电桩信息，自动选取最优充电桩，并且进行相应的路径规划，同时采用模糊控制算法确定预约时间以及时间限度；
步骤二、车辆到达被预约充电桩之后，充电桩监控装置启动，对车位实行监控。
所述步骤一具体包括以下过程，预约控制流程图如图2所示：
1.1)确定预约时间ty：
获取预约车辆的位置信息以及速度信息，获取从预约车辆当前位置到目标充电桩的所有路径，得到每一条路径的长度，并根据获取的预约车辆速度信息计算出每一条路径所需的时间；
当驾驶员确定预约充电桩之后，充电桩处理器对从当前预约车辆所在地到预约充电桩的路线进行规划，采用模糊算法规划出前往预约充电桩的最优路径。
综合考虑道路交通密度、路径长度、红绿灯个数这三个影响因素，以这三者为输入变量，以最优路径的长度为输出变量。
令道路交通密度的单位为辆/千米，其定义为一条车道上车辆的密集程度，即在某一瞬间单位长度一条车道上的车辆数设道路交通密度实际论域为[0,300]；令路径长度的单位为km，设路径长度实际论域为[0，200]；令红绿灯个数单位为个，设红绿灯个数实际论域为[0，50]。
在确定了上述三个变量的实际论域之后，显然可以看出其为连续论域，为了使之可以由计算机进行处理，需要进行量化，也就是确定他们的量化等级。根据专家经验，综合考虑最终结果的准确性以及模糊规则数量的合理性，将三个输入变量的量化等级都定为5级。
对于道路交通密度：以[0,60]为1级，[60,120]为2级，[120,180]为3级，[180,240]为4级，[240,300]为5级；对于路径长度：以[0,40]为1级，[40,80]为2级，[80,120]为3级，[120,160]为4级，[160,200]为5级；对于红绿灯个数：以[0,10]为1级，[10,20]为2级，[20,30]为3级，[30,40]为4级，[40,50]为5级；
确定量化等级之后，进行模糊子集划分，同样为了兼顾最终结果的准确性以及模糊规则数量的适当性，三个输入变量和一个输出变量的模糊子集都划分为5个，为PS(极小)，S(小)，Z(中)，L(大)，PL(极大)。
根据实际经验，道路交通密度、路径长度、红路灯个数以及最优路径的隶属度函数具有高度的变化相似性，而且考虑变化的实际情况，简化ECU的计算流程，降低对其计算性能的要求，同时兼顾模糊控制的精确性，确定使得PS，S，L，PL采用线性隶属度函数，而Z采用高斯型隶属度函数：
由于一个量化等级最终只能对应一个隶属度函数，所以当出现模糊子集重合的情况时，如图3所示，图3所示横坐标同时对应L和PL两个模糊子集的纵坐标，则采取极大极小推理法判定最终的隶属度，即在两个隶属度值中取其最小者，也就是：
μ＝min(μ1,μ2)
最终得到隶属度函数图形如图4所示。
接下来进行模糊规则的制订，模糊规则采用“IF THEN”的形式，共有5x5x5＝125条规则，这里有3个输入变量，一个输出变量，令道路交通密度代号为A，路径长度为B，红绿灯个数为C，而输出最优路径为D。结合实际情况，遵循道路交通密度优先级高于路径长度，路径长度高于红绿灯个数的原则，可知规则如下：
IF A is PS,AND B is PS,AND C is PS,THEN D is PS；
IF A is PS,AND B is PS,AND C is S,THEN D is PS；
IF A is PS,AND B is PS,AND C is Z,THEN D is PS；
IF A is PS,AND B is PS,AND C is L,THEN D is S；
IF A is PS,AND B is PS,AND C is PL,THEN D is Z；
IF A is PS,AND B is S,AND C is PS,THEN D is PS；
IF A is PS,AND B is S,AND C is S,THEN D is PS；
IF A is PS,AND B is S,AND C is Z,THEN D is PS；
IF A is PS,AND B is S,AND C is L,THEN D is S；
IF A is PS,AND B is S,AND C is PL,THEN D is Z；
IF A is PS,AND B is Z,AND C is PS,THEN D is PS；
IF A is PS,AND B is Z,AND C is S,THEN D is PS；
IF A is PS,AND B is Z,AND C is Z,THEN D is S；
IF A is PS,AND B is Z,AND C is L,THEN D is S；
IF A is PS,AND B is Z,AND C is PL,THEN D is Z；
IF A is PS,AND B is L,AND C is PS,THEN D is PS；
IF A is PS,AND B is L,AND C is S,THEN D is PS；
IF A is PS,AND B is L,AND C is Z,THEN D is S；
IF A is PS,AND B is L,AND C is L,THEN D is Z；
IF A is PS,AND B is L,AND C is PL,THEN D is L；
IF A is PS,AND B is PL,AND C is PS,THEN D is Z；
IF A is PS,AND B is PL,AND C is S,THEN D is Z；
IF A is PS,AND B is PL,AND C is Z,THEN D is L；
IF A is PS,AND B is PL,AND C is L,THEN D is L；
IF A is PS,AND B is PL,AND C is PL,THEN D is PL；
IF A is S,AND B is PS,AND C is PS,THEN D is PS；
IF A is S,AND B is PS,AND C is S,THEN D is PS；
IF A is S,AND B is PS,AND C is Z,THEN D is PS；
IF A is S,AND B is PS,AND C is L,THEN D is PS；
IF A is S,AND B is PS,AND C is PL,THEN D is S；
IF A is S,AND B is S,AND C is PS,THEN D is S；
IF A is S,AND B is S,AND C is S,THEN D is S；
IF A is S,AND B is S,AND C is Z,THEN D is S；
IF A is S,AND B is S,AND C is L,THEN D is Z；
IF A is S,AND B is S,AND C is PL,THEN D is L；
IF A is S,AND B is Z,AND C is PS,THEN D is PS；
IF A is S,AND B is Z,AND C is S,THEN D is PS；
IF A is S,AND B is Z,AND C is Z,THEN D is S；
IF A is S,AND B is Z,AND C is L,THEN D is Z；
IF A is S,AND B is Z,AND C is PL,THEN D is Z；
IF A is S,AND B is L,AND C is PS,THEN D is S；
IF A is S,AND B is L,AND C is S,THEN D is S；
IF A is S,AND B is L,AND C is Z,THEN D is L；
IF A is S,AND B is L,AND C is L,THEN D is L；
IF A is S,AND B is L,AND C is PL,THEN D is PL；
IF A is S,AND B is PL,AND C is PS,THEN D is L；
IF A is S,AND B is PL,AND C is S,THEN D is L；
IF A is S,AND B is PL,AND C is Z,THEN D is L；
IF A is S,AND B is PL,AND C is L,THEN D is PL；
IF A is S,AND B is PL,AND C is PL,THEN D is PL；
IF A is Z,AND B is PS,AND C is PS,THEN D is PS；
IF A is Z,AND B is PS,AND C is S,THEN D is PS；
IF A is Z,AND B is PS,AND C is Z,THEN D is S；
IF A is Z,AND B is PS,AND C is L,THEN D is Z；
IF A is Z,AND B is PS,AND C is PL,THEN D is L；
IF A is Z,AND B is S,AND C is PS,THEN D is S；
IF A is Z,AND B is S,AND C is S,THEN D is S；
IF A is Z,AND B is S,AND C is Z,THEN D is Z；
IF A is Z,AND B is S,AND C is L,THEN D is Z；
IF A is Z,AND B is S,AND C is PL,THEN D is L；
IF A is Z,AND B is Z,AND C is PS,THEN D is S；
IF A is Z,AND B is Z,AND C is S,THEN D is S；
IF A is Z,AND B is Z,AND C is Z,THEN D is Z；
IF A is Z,AND B is Z,AND C is L,THEN D is L；
IF A is Z,AND B is Z,AND C is PL,THEN D is PL；
IF A is Z,AND B is L,AND C is PS,THEN D is Z；
IF A is Z,AND B is L,AND C is S,THEN D is Z；
IF A is Z,AND B is L,AND C is Z,THEN D is L；
IF A is Z,AND B is L,AND C is L,THEN D is L；
IF A is Z,AND B is L,AND C is PL,THEN D is PL；
IF A is Z,AND B is PL,AND C is PS,THEN D is L；
IF A is Z,AND B is PL,AND C is S,THEN D is L；
IF A is Z,AND B is PL,AND C is Z,THEN D is PL；
IF A is Z,AND B is PL,AND C is L,THEN D is PL；
IF A is Z,AND B is PL,AND C is PL,THEN D is PL；
IF A is L,AND B is PS,AND C is PS,THEN D is Z；
IF A is L,AND B is PS,AND C is S,THEN D is Z；
IF A is L,AND B is PS,AND C is Z,THEN D is L；
IF A is L,AND B is PS,AND C is L,THEN D is L；
IF A is L,AND B is PS,AND C is PL,THEN D is L；
IF A is L,AND B is S,AND C is PS,THEN D is Z；
IF A is L,AND B is S,AND C is S,THEN D is Z；
IF A is L,AND B is S,AND C is Z,THEN D is Z；
IF A is L,AND B is S,AND C is L,THEN D is L；
IF A is L,AND B is S,AND C is PL,THEN D is PL；
IF A is L,AND B is Z,AND C is PS,THEN D is Z；
IF A is L,AND B is Z,AND C is S,THEN D is L；
IF A is L,AND B is Z,AND C is Z,THEN D is L；
IF A is L,AND B is Z,AND C is L,THEN D is PL；
IF A is L,AND B is Z,AND C is PL,THEN D is PL；
IF A is L,AND B is L,AND C is PS,THEN D is L；
IF A is L,AND B is L,AND C is S,THEN D is L；
IF A is L,AND B is L,AND C is Z,THEN D is PL；
IF A is L,AND B is L,AND C is L,THEN D is PL；
IF A is L,AND B is L,AND C is PL,THEN D is PL；
IF A is L,AND B is PL,AND C is PS,THEN D is PL；
IF A is L,AND B is PL,AND C is S,THEN D is PL；
IF A is L,AND B is PL,AND C is Z,THEN D is PL；
IF A is L,AND B is PL,AND C is L,THEN D is PL；
IF A is L,AND B is PL,AND C is PL,THEN D is PL；
IF A is PL,AND B is PS,AND C is PS,THEN D is L；
IF A is PL,AND B is PS,AND C is S,THEN D is L；
IF A is PL,AND B is PS,AND C is Z,THEN D is L；
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IF A is PL,AND B is S,AND C is PS,THEN D is L；
IF A is PL,AND B is S,AND C is S,THEN D is L；
IF A is PL,AND B is S,AND C is Z,THEN D is L；
IF A is PL,AND B is S,AND C is L,THEN D is PL；
IF A is PL,AND B is S,AND C is PL,THEN D is PL；
IF A is PL,AND B is Z,AND C is PS,THEN D is PL；
IF A is PL,AND B is Z,AND C is S,THEN D is PL；
IF A is PL,AND B is Z,AND C is Z,THEN D is PL；
IF A is PL,AND B is Z,AND C is L,THEN D is PL；
IF A is PL,AND B is Z,AND C is PL,THEN D is PL；
IF A is PL,AND B is L,AND C is PS,THEN D is PL；
IF A is PL,AND B is L,AND C is S,THEN D is PL；
IF A is PL,AND B is L,AND C is Z,THEN D is PL；
IF A is PL,AND B is L,AND C is L,THEN D is PL；
IF A is PL,AND B is L,AND C is PL,THEN D is PL；
IF A is PL,AND B is PL,AND C is PS,THEN D is PL；
IF A is PL,AND B is PL,AND C is S,THEN D is PL；
IF A is PL,AND B is PL,AND C is Z,THEN D is PL；
IF A is PL,AND B is PL,AND C is L,THEN D is PL；
IF A is PL,AND B is PL,AND C is PL,THEN D is PL；
输出变量同样有5个模糊子集(S,PS,Z,L,PL)，根据PS>S>Z>L>PL的原则选出最优路径，如果有多个路径属于同一模糊子集，例如通过模糊规则发现了众多路径中有两条路径均属于模糊子集PS。这时，就对这些疑似最优路径进行进一步的比较。这里定义一个“最优程度Q”的概念：
Q＝0.56·ρ+0.28·L+0.16·I
其中，ρ--道路的交通密度，单位为辆/千米；
L--路径长度，单位为km；
I--红绿灯个数，单位为个；
ρ，L，I都是可以通过GPS卫星定位系统以及城市智能交通系统来获取的。其权重是通过多个地方的交通状况大数据分析以及专家经验给出，基本与实际情况符合。在所有疑似最优路径中，Q值最小者，即为最优路径。
手机APP中记录有在不同道路车辆密度ρ以及红绿灯个数I下车辆的每隔一公里的平均行驶速度vi，在得到最优路径之后，根据智能城市系统得到的最优路径上的道路交通密度ρ′、红绿灯个数I′，与手机APP中存有的数据进行类比，得到最优路径对应的每公里平均行驶速度v′i，进行类比时遵循道路交通密度优先级高于红绿灯个数的原则；最后，根据最优路径的长度L、每公里平均行驶速度v，计算预约时间ty。
类比计算过程如下：
1.若|ρ′-ρ|≤20且|I′-I|≤3，则取v′i＝vi；
Figure GDA0002449523410000131
2.若|ρ′-ρ|≤20且3＜|I′-I|≤6，则取v′i＝vi；
Figure GDA0002449523410000132
(3＜I′-I≤6时取正号；3＜I-I′≤6时取负号)
3.若20＜ρ′-ρ≤40且|I′-I|≤3，则取v′i＝vi-5；
Figure GDA0002449523410000133
4.若20＜ρ′-ρ≤40且3＜|I′-I|≤6，则取v′i＝vi-5；
Figure GDA0002449523410000141
(3＜I′-I≤6时取正号；3＜I-I′≤6时取负号)
5.若ρ′-ρ＞40，取平均速度
Figure GDA0002449523410000142
为15km/h
Figure GDA0002449523410000143
6.若ρ-ρ′＞40，取平均速度
Figure GDA0002449523410000144
为35km/h
Figure GDA0002449523410000145
预约时间计算流程如图5所示。
1.2)确定时间限度t：
根据城市智能交通系统提供的每一条道路上所会遇到的红绿灯的数量以及每一个红绿灯的时长，每一条路径的拥堵信息，估计出通过每一条道路的等待红绿灯以及堵车所需要的时间，得到所有道路中的时间最大值，将两者之和作为时间限度t，具体过程如下：
thld1＝t1+t2+…+tn
thld max＝max(thld1,thld2,…,thldm)
tdc max＝max(tdc1,tdc2,…,tdcm)
t＝thld max+tdc max
其中，t1，t2，…，tn为在每一个红绿灯处耗费的最大等待时间，n为该条道路上所遇到的红绿灯数目，thldm为在第m条道路上等待红绿灯耗费的总预估时长，tdcm为在第m条道路上堵车耗费的预估时间，thld max为在道路上等待红绿灯耗费的最大总预估时长，tdc max为在道路上堵车耗费的最大预估时间，t为充电桩预约的时间限度；时间限度推算流程图如图6所示。
所述步骤二具体包括以下过程：
2.1)在预约时间前，高清摄像头拍摄在预约时间前想要进行充电操作的汽车车牌，并通过无线通信模块确定汽车的类型：
(1)如果是传统车，电动地锁不动作，保持阻挡停车状态，阻止汽车停车；
(2)如果不是预约充电的电动汽车，电动地锁不动作，并且语音提示现在有效的充电时间，提示驾驶员在操作面板上进行操作，如果驾驶员同意在规定时间内进行充电操作，则发送电信号至电动地锁，控制电动地锁阻拦杆下降，当充电时限到达时自动切断电源；
当达到预约的充电电量后，触发计时器，记录汽车移开的时间ty，若当ty≥1min时，该完成充电的汽车还未移开，触发高清摄像头，高清摄像头再次拍摄车牌，并进行记录存储，形成信誉积分。
(3)如果是本次预约充电的电动汽车，则发送电信号至电动地锁，控制电动地锁阻挡杆下降，；
在驾驶员按下充电按钮后，开始充电，当达到预约的充电电量后，触发计时器，记录汽车移开的时间ty，若当ty≥1min时，该完成充电的汽车还未移开，触发高清摄像头，高清摄像头再次拍摄车牌，并进行记录存储，形成信誉积分，直接影响之后预约充电的优先顺序，若该车多次占用停车位，随着占用次数的增加，信誉积分的扣除相应增加。
2.3)当时间到达充电预约时间时，计时器开始计时，记录时间间隔t′；
当汽车在时间限度t内到达充电桩即t′≤t时，则可以进行充电操作；
当t′＞t时，取消本次预约，其余电动汽车可继续预约此充电桩，同时，记录本次预约的电动汽车的相关信息，计入信誉积分中。
车位控制简图如图7所示，控制流程如图8所示。

Claims (3)

1.一种基于模糊控制的充电桩的控制方法，所述充电桩包括充电桩本体及与充电桩本体对应的停车位；充电桩本体包括语音播报器、计时器、处理器、高清摄像头、无线通信装置、操作屏、电量检测装置以及控制电路，充电桩本体面向停车位的表面上安装操作屏，操作屏下部安装语音播报器、计时器、高清摄像头以及无线通信装置，电量检测装置设置在充电桩本体上，电量检测装置与控制电路连接，控制电路中储存有充电桩的位置信息；无线通信装置可与内置于预约充电用户手机内的手机APP进行信息交换，也可以接入互联网的车辆类型信息数据库、GPS卫星定位系统，同时预约充电用户的手机APP可与城市智能交通系统进行信息交换，语音播报器、高清摄像头、无线通信装置均与控制电路连接；停车位上设有电动地锁、扩散硅压力传感器，电动地锁安装在停车位中部靠前的地方，扩散硅压力传感器设在停车位底部，电动地锁、扩散硅压力传感器均与充电桩本体的控制电路连接；
其特征在于，所述控制方法包括以下步骤：
步骤一、预约充电用户通过手机APP进行充电预约，手机APP获取周边充电桩信息，自动选取最优充电桩，并且进行相应的路径规划，同时采用模糊控制算法确定预约时间以及时间限度；
1.1)确定预约时间ty：
获取预约车辆的位置信息以及速度信息，获取从预约车辆当前位置到目标充电桩的所有路径，得到每一条路径的长度，并根据获取的预约车辆速度信息计算出每一条路径所需的时间；
当驾驶员确定预约充电桩之后，充电桩处理器对从当前预约车辆所在地到预约充电桩的路线进行规划，采用模糊算法规划出前往预约充电桩的最优路径；
综合考虑道路交通密度、路径长度、红绿灯个数这三个影响因素，以这三者为输入变量，以最优路径的长度为输出变量；
手机APP中记录有在不同道路车辆密度ρ以及红绿灯个数I下车辆的每隔一公里的平均行驶速度vi，在得到最优路径之后，根据智能城市系统得到的最优路径上的道路交通密度ρ′、红绿灯个数I′，与手机APP中存有的数据进行类比，得到最优路径对应的每公里平均行驶速度v′i，进行类比时遵循道路交通密度优先级高于红绿灯个数的原则；最后，根据最优路径的长度L、每公里平均行驶速度v，计算预约时间ty；
1.2)确定时间限度t：
根据城市智能交通系统提供的每一条道路上会遇到的红绿灯的数量以及每一个红绿灯的时长，每一条路径的拥堵信息，估计出通过每一条道路的等待红绿灯以及堵车所需要的时间，得到所有道路中的时间最大值，将两者之和作为时间限度t，即：
thld1＝t1+t2+…+tn
thld max＝max(thld1,thld2,…,thldm)
tdc max＝max(tdc1,tdc2,…,tdcm)
t＝thld max+tdc max
其中，t1，t2，…，tn为在每一个红绿灯处耗费的最大等待时间，n为该条道路上所遇到的红绿灯数目，thldm为在第m条道路上等待红绿灯耗费的总预估时长，tdcm为在第m条道路上堵车耗费的预估时间，thld max为在道路上等待红绿灯耗费的最大总预估时长，tdc max为在道路上堵车耗费的最大预估时间，t为充电桩预约的时间限度；
步骤二、车辆到达被预约充电桩之后，充电桩监控装置启动，对车位实行监控。
2.如权利要求1所述的一种基于模糊控制的充电桩的控制方法，其特征在于，所述步骤1.1)中采用模糊算法规划出前往预约充电桩的最优路径具体包括以下过程：
综合考虑道路交通密度、路径长度、红绿灯个数这三个影响因素，以这三者为输入变量，以最优路径的长度为输出变量；
在确定了上述三个输入变量的实际论域之后，确定其量化等级，将三个输入变量的量化等级都定为5级；
进行模糊子集划分，三个输入变量和一个输出变量的模糊子集都划分为5个，为PS(极小)，S(小)，Z(中)，L(大)，PL(极大)；
最终使所述PS，S，L，PL采用线性隶属度函数，Z采用高斯型隶属度函数；
进行模糊规则的制订：模糊规则采用“IF THEN”的形式，遵循道路车辆密度优先级高于路径长度，路径长度高于红绿灯个数的原则，可获得模糊规则；
输出变量的5个模糊子集(S，PS，Z，L，PL)根据PS>S>Z>L>PL的原则选出最优路径，定义最优程度Q：
Q＝0.56·ρ+0.28·L+0.16·I
其中，ρ--道路的交通密度，单位为辆/千米；
L--路径长度，单位为km；
I--红绿灯个数，单位为个；
ρ，L，I都是可以通过GPS卫星定位系统以及城市智能交通系统来获取的，在所有疑似最优路径中，Q值最小者，即为最优路径。
3.如权利要求1所述的一种基于模糊控制的充电桩的控制方法，其特征在于，所述步骤二具体包括以下过程：
2.1)在预约时间前，高清摄像头拍摄在预约时间前想要进行充电操作的汽车车牌，并通过无线通信模块确定汽车的类型：
(1)如果是传统车，电动地锁不动作，保持阻挡停车状态，阻止汽车停车；
(2)如果不是预约充电的电动汽车，电动地锁不动作，并且语音提示现在有效的充电时间，提示驾驶员在操作面板上进行操作，如果驾驶员同意在规定时间内进行充电操作，则发送电信号至电动地锁，控制电动地锁阻挡杆下降，当充电时限到达时自动切断电源；
当达到预约的充电电量后，触发计时器，记录汽车移开的时间ty，若当ty≥1min时，该完成充电的汽车还未移开，触发高清摄像头，高清摄像头再次拍摄车牌，并进行记录存储，形成信誉积分；
(3)如果是本次预约充电的电动汽车，则发送电信号至电动地锁，控制电动地锁阻挡杆下降；
在驾驶员按下充电按钮后，开始充电，当达到预约的充电电量后，触发计时器，记录汽车移开的时间ty，若当ty≥1min时，该完成充电的汽车还未移开，触发高清摄像头，高清摄像头再次拍摄车牌，并进行记录存储，形成信誉积分，直接影响之后预约充电的优先顺序，若该车多次占用停车位，随着占用次数的增加，信誉积分的扣除相应增加；
2.2)当时间到达充电预约时间时，计时器开始计时，记录时间间隔t′；
当汽车在时间限度t内到达充电桩即t′≤t时，则可以进行充电操作；
当t′＞t时，取消本次预约，其余电动汽车可继续预约此充电桩，同时，记录本次预约的电动汽车的相关信息，计入信誉积分中。
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