CN109727482B - 一种停车场车位与电动汽车充电联合调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种停车场车位与电动汽车充电联合调度方法，属于车联网领域。本发明在停车场充电场景上，把停车场车位按照用户需求分类，形成充电车位和停车车位；且从停车场的角度出发建立优化目标，在保证停车场车位利用率的同时最大化停车场利益，把闲置可用的车位尽可能地分配给合适的预约用户；在停车预约用户和充电车位匹配中，引入概率Pc预测后续充电预约用户到来情况以及该匹配成功率，不仅满足了电动汽车的停车和充电服务需求，还充分利用了城市停车场资源，着力解决城市停车难、充电难等问题。

Description

一种停车场车位与电动汽车充电联合调度方法

技术领域

本发明属于车联网领域，特别涉及一种停车场车位与电动汽车联合调度方法。

背景技术

随着气候变暖、能源危机以及环境污染等问题日趋严重，尤其是燃油汽车排放所引起的空气污染成为城市环境治理的一个主要难题。电动汽车作为一种能量多样化、使用清洁化的交通工具，备受各国政府和企业的大力支持。但是随着电动汽车不断增加，各个城市停车场、充电桩等基础设施越来越紧缺，供不应求。这不仅给停车场电力系统负荷产生影响，还会对各个城市的电动汽车产生停车难、充电难等问题。现有技术汇中插电式电动汽车共享停车场车位的充电调度算法，未对停车场车位进行详细分类，忽略了电动汽车用户单纯停车等情况。而且现有技术中都忽略了同时考虑停车场利用率和收益的情况。因此，关于停车服务和充电服务相结合的停车场车位与电动汽车充电联合调度方法研究仍处于一个较新领域。它不仅满足了电动汽车的停车和充电服务需求，还充分利用了城市停车场资源，着力解决城市停车难、充电难等问题。

发明内容

本发明提供了一种停车场车位与电动汽车充电联合调度方法。其发明目的在于根据停车场充电车位、停车车位和多种预约用户的情况，以保证停车场利用率的同时最大化停车场利益为目标，把闲置可用的车位尽可能地分配给合适的预约用户。与已有研究不同的特点是，本发明在停车场充电场景上把停车场车位按照用户需求分类，形成充电车位和停车车位；且从停车场的角度出发建立优化目标，在保证停车场车位利用率的同时最大化停车场利益；在停车预约用户和充电车位匹配过程中，引入概率p_c预测后续充电预约用户到来情况以及该匹配成功率。

一种停车场车位与电动汽车充电联合调度方法，应用于公共停车场，包括：

S1、接收预约用户Y发送的预约请求和对应的预约信息，其中，所述预约用户包括停车预约用户Y⁰和充电预约用户Y¹，所述预约信息包括预约用户的开始停车时刻、停车时间及需求电量；

S2、根据所述预约用户的预约信息进行预处理，筛选出满足预处理条件的预约用户进入待关联状态；

S3、将停车场每个车位X与待关联状态的预约用户进行关联，筛选出满足关联条件的车位X_i和预约用户Y_j的组合X_iY_j，进入待匹配状态。其中，所述车位包括停车车位X⁰和充电车位X¹；

S4、标记每个待匹配状态的组合的边权值及组合中车位和预约用户的权重，对待匹配状态的车位和预约用户进行动态匹配，得到最优匹配结果，根据所述最优匹配结果，更新车位的时间信息，动态匹配结束。

进一步地，所述预处理条件包括：

所述预约用户的需求电量不大于停车场可提供电量；

所述预约用户的开始停车时刻不小于停车场内最小的车位开始停车时刻；

根据所述预约用户的停车时间和需求电量计算得到预约用户的充电平均功率，所述预约用户的充电平均功率不大于停车场可提供的最大功率。

进一步地，所述步骤S3包括：

S31、将每个车位与待关联状态的预约用户进行关联组合，筛选出满足关联条件的车位和预约用户组合；

S32、判断筛选出的组合是否为X¹Y⁰，即充电车位和停车预约用户的组合，若不是该组合，则组合进入待匹配状态，流程进入所述步骤S4；若是该组合，流程进入步骤S33；

S33、组合X¹Y⁰以概率p_p进入待匹配待匹配状态，流程进入步骤S4。

进一步地，所述概率p_p为p_p＝1-p_c，其中，

m_p为当前停车预约用户总数，m_c为当前充电预约用户总数。

进一步地，所述关联条件包括：

所述车位的开始停车时刻不大于所述预约用户的开始停车时刻；

所述车位的共享时间不小于所述预约用户的预占用时间。

进一步地，所述步骤S4包括：

S41、确定优化的目标函数

标记每个待匹配状态的组合X_iY_j的边权值

车位X_i的权重为w(x_i)＝max(w(i,k))，预约用户Y_j的权重为w(y_j)＝0，其中，k为所有与车位X_i关联的预约用户ID，PF_i表示车位X_i的停车收益率函数，CF_i表示车位X_i的充电收益率函数，参数β表示停车收益率和充电收益率比重，PF_i和CF_i分别为

其中，常数p₁为停车价格，常数p₂为充电价格；T_et变量为预约用户的停车时间；变量T_ot为预约用户的占用时间；常数α表示预约用户类型，α＝1表示充电预约用户，α＝0表示停车预约用户，Q_de表示预约用户的需求电量；

S42、基于KM算法对所有充电车位和充电预约用户组合X¹Y¹进行动态匹配；

S43、判断所有与充电车位匹配成功的充电预约用户的需求总电量是否超过停车场当前可提供电量，若超过，流程进入步骤S44；否则流程进入步骤S45；

S44、删除与车位X_i关联的预约用户中权重w(x_i)最小的预约用户，流程返回步骤S42重新进行动态匹配；

S45、基于KM算法对剩余的待匹配状态的车位和预约用户进行动态匹配，得到最优匹配结果；

S46、根据所述最优匹配结果，更新车位的时间信息，动态匹配结束。

进一步地，将车位和预约用户的匹配问题转化为求解一个带权二分图最优匹配问题，基于所述KM算法进行求解，所述KM算法包括：

S61、将车位按w(x_i)进行降序排列；

S62、基于贪婪算法，依次取出每个车位X_i；

S63、遍历节点X_i连接的每个预约用户节点，采用匈牙利算法寻找完备匹配；

S64、若未找到完备匹配，修改w(x_i)的值；

S65、重复步骤S63、S64，直到得到相等子图的最优匹配。

进一步地，所述步骤S46包括：

车位和预约用户匹配成功后，该车位的剩余可用时间

T_res＝T_p-((t_spt-t_apt)-T_et-T_ct)，其中，t_apt为车位的开始停车时刻，T_pt为车位的可用时间，t_spt为预约用户的开始停车时刻，T_ct为预约用户离开时的开销时间；预约用户的占用时间T_ot为

其中，C_t＝2t_min为常数，t_min为最小时隙的时间长度；

更新车位的开始停车时刻t_apt和可用时间T_pt，t_apt＝t_apt+T_ot，T_pt＝T_pt-T_ot。

附图说明

图1为本发明实施例提供的流程图。

图2为图1中步骤S3的分步骤流程图。

图3为图1中步骤S4的分步骤流程图。

图4为本发明实施例提供的时隙示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的实施例做进一步的说明。

本发明提供了一种停车场车位与电动汽车充电联合调度方法，应用于公共停车场，通过以下步骤实现：

S1、接收预约用户Y发送的预约请求和对应的预约信息，其中，预约用户包括停车预约用户Y⁰和充电预约用户Y¹，预约信息包括预约用户的开始停车时刻t_spt、停车时间T_et及需求电量Q_de。

本实施例中，预约用户Y根据是否需要充电分为两类：只需要停车的预约用户Y⁰和需要充电的预约用户Y¹。因为停车服务是充电服务的基础，所以充电服务也可享受停车服务。

S2、根据预约用户的预约信息进行预处理，筛选出满足预处理条件的预约用户进入待关联状态。

本实施例中，根据如下3个预处理条件，对预约用户进行筛选：

预约用户的需求电量Q_de不大于停车场可提供电量Q_ae；

预约用户的开始停车时刻t_spt不小于停车场内最小的车位开始停车时刻t_{apt_min}，即预约用户的预约的开始停车的时刻有车位空缺；

预约用户的充电平均功率

不大于停车场可提供的最大功率P_{pow_max}。

满足这三项预处理条件的预约用户进入待关联状态。

S3、将每个车位X与待关联状态的预约用户进行关联，筛选出满足关联条件的车位X_i和预约用户Y_j组合X_iY_j进入待匹配状态，其中，车位包括停车车位X⁰和充电车位X¹。

请参阅图2，步骤S3通过以下分步骤实现：

S31、将每个车位与待关联状态的预约用户进行关联组合，筛选出满足关联条件的车位和预约用户组合。

本实施例中，根据如下2个关联条件，对每个车位和待关联的预约用户相关联：

车位的开始停车时刻t_apt不大于预约用户的开始停车时刻t_spt，即该车位能在预约用户到达前空缺出来；

车位的可用时间T_pt不小于预约用户的预占用时间T_ot，即该车位的空缺时间不小于该用户的占用时间。

将满足的关联条件的车位和预约用户进行组合。车位也根据是否提供充电服务分为两类：提供充电和停车服务的充电车位X¹和仅提供停车服务的停车车位X⁰。所以，车位和预约用户的组合有3种，X¹Y¹、X⁰Y⁰和X¹Y⁰。即停车车位X⁰只能与停车预约用户Y⁰组合，充电车位X¹可以与充电预约用户Y¹和停车预约用户Y⁰组合。X¹Y¹为充电车位X¹与充电预约用户Y¹的组合；X⁰Y⁰为停车车位X⁰与停车预约用户Y⁰的组合；X¹Y⁰为充电车位X¹与停车预约用户Y⁰的组合。其中，X¹Y¹的匹配优先于X⁰Y⁰和X¹Y⁰。

S32、判断筛选出的组合是否为X¹Y⁰，即充电车位和停车预约用户的组合，若不是该组合，则组合进入待匹配状态，流程进入所述步骤S4；若是该组合，流程进入步骤S33。

S33、组合X¹Y⁰以概率p_p进入待匹配待匹配状态，流程进入步骤S4。

本实施例中，本实施例中，若组合为X¹Y⁰，考虑到后续充电预约用户的到来情况，根据当前停车预约用户总数m_p和当前充电预约用户总数m_c，基于概率

来预测后续充电预约用户的到来情况，该组合以概率p_p＝1-p_c进入待匹配待匹配状态。

S4、标记每个待匹配状态的组合的边权值及组合中车位和预约用户的权重，对待匹配状态的车位和预约用户进行动态匹配，得到最优匹配结果，根据最优匹配结果，更新车位的时间信息，动态匹配结束。

请参阅图3，步骤S4通过以下分步骤实现：

S41、确定优化的目标函数

目标函数保证停车场车位时空利用率的同时最大化停车场利益；标记每个待匹配状态的组合X_iY_j的边权值

车位X_i的权重为w(x_i)＝max(w(i,k))，预约用户Y_j的权重为w(y_j)＝0，其中，k为所有与车位X_i关联的预约用户ID，PF_i表示车位X_i的停车收益率函数，CF_i表示车位X_i的充电收益率函数，参数β表示停车收益率和充电收益率比重，取值为1；PF_i和CF_i分别为

其中，常数p₁为停车价格，常数p₂为充电价格；T_et变量为预约用户的停车时间；变量T_ot为预约用户的占用时间；常数α表示预约用户类型，α＝1表示充电预约用户，α＝0表示停车预约用户，Q_de表示预约用户的需求电量。

S42、基于KM算法对所有充电车位和充电预约用户组合X¹Y¹进行动态匹配。

S43、判断所有与充电车位匹配成功的充电预约用户的需求总电量

是否超过停车场当前可提供电量Q_ae，若超过，流程进入步骤S44；否则流程进入步骤S45。

S44、删除与车位X_i关联的预约用户中权重w(x_i)最小的预约用户，流程返回步骤S42重新进行动态匹配。

S45、基于KM算法对剩余的待匹配状态的车位和预约用户进行动态匹配，得到最优匹配结果。

本实施例中，组合X¹Y¹完成匹配后，对组合X⁰Y⁰和X¹Y⁰进行动态匹配。

S46、根据最优匹配结果，更新车位的时间信息，动态匹配结束。

请参阅图4，图4为车位和预约用户间的时隙示意图。步骤S46包括：

车位和预约用户匹配成功后，该车位的剩余可用时间为T_res＝T_p-((t_spt-t_apt)-T_et-T_ct)，其中，t_apt为车位的开始停车时刻，T_pt为车位的可用时间，t_spt为预约用户的开始停车时刻，T_ct为预约用户离开时的开销时间；预约用户的占用时间T_ot为

其中，C_t＝2t_min为常数，t_min为最小时隙的时间长度；

车位和预约用户每一次匹配成功后，更新车位的开始停车时刻t_apt和可用时间T_pt，更新过程为t_apt＝t_apt+T_ot，T_pt＝T_pt-T_ot。

本实施例中，在步骤S4中的动态匹配中采用KM算法。KM算法是用于寻找带权二分图最佳匹配的算法。停车场车位和预约用户的动态匹配问题是一种多对多的匹配问题。匹配理论可以把停车场车位和预约用户的匹配问题可以转化为一个带权二分图最优匹配问题。基于带权的二分图的最优匹配算法(KM算法)来解决车位和预约用户间的匹配问题。KM算法流程如下：

S61、将所有车位按w(x_i)进行降序排列；

S62、基于贪婪算法，依次取出每个车位X_i；

S63、遍历节点X_i连接的每个预约用户节点，采用匈牙利算法寻找完备匹配；

S64、若未找到完备匹配，修改w(x_i)的值；

S65、重复步骤S63、S64，直到得到相等子图的最优匹配。

采用KM算法得到的最优匹配，可保证停车场车位利用率的同时最大化停车场利益。

本领域的普通技术人员将会意识到，这里的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。

Claims (7)

1.一种停车场车位与电动汽车充电联合调度方法，应用于公共停车场，其特征包括：

S1、接收预约用户Y发送的预约请求和对应的预约信息，其中，所述预约用户包括停车预约用户Y⁰和充电预约用户Y¹，所述预约信息包括预约用户的开始停车时刻、停车时间及需求电量；

S2、根据所述预约用户的预约信息进行预处理，筛选出满足预处理条件的预约用户进入待关联状态；

S3、将停车场每个车位X与待关联状态的预约用户进行关联，筛选出满足关联条件的车位X_i和预约用户Y_j组合X_iY_j进入待匹配状态，其中，所述车位包括停车车位X⁰和充电车位X¹；

S4、标记每个待匹配状态的组合的边权值及组合中车位和预约用户的权重，对待匹配状态的车位和预约用户进行动态匹配，得到最优匹配结果，根据所述最优匹配结果，更新车位的时间信息，动态匹配结束；步骤S4包括：

S41、确定优化的目标函数

标记每个待匹配状态的组合X_iY_j的边权值w(i,j)＝PF_i ^j+β·CF_i ^j，车位X_i的权重为w(x_i)＝max(w(i,k))，预约用户Y_j的权重为w(y_j)＝0，其中，k为所有与车位X_i关联的预约用户ID，PF_i表示车位X_i的停车收益率函数，CF_i表示车位X_i的充电收益率函数，参数β表示停车收益率和充电收益率比重，PF_i和CF_i分别为

其中，常数p₁为停车价格，常数p₂为充电价格；T_et变量为预约用户的停车时间；变量T_ot为预约用户的占用时间；常数α表示预约用户类型，α＝1表示充电预约用户，α＝0表示停车预约用户，Q_de表示预约用户的需求电量；

S42、基于KM算法对所有充电车位和充电预约用户组合X¹Y¹进行动态匹配；

S43、判断所有与充电车位匹配成功的充电预约用户的需求总电量是否超过停车场当前可提供电量，若超过，流程进入步骤S44；否则流程进入步骤S45；

S44、删除与车位X_i关联的预约用户中权重w(x_i)最小的预约用户，流程返回步骤S42重新进行动态匹配；

S45、基于KM算法对剩余的待匹配状态的车位和预约用户进行动态匹配，得到最优匹配结果；

S46、根据所述最优匹配结果，更新车位的时间信息，动态匹配结束。

2.如权利要求1所述的停车场车位与电动汽车充电联合调度方法，其特征在于，所述预处理条件包括：

所述预约用户的需求电量不大于停车场可提供电量；

所述预约用户的开始停车时刻不小于停车场内最小的车位开始停车时刻；

根据所述预约用户的停车时间和需求电量计算得到预约用户的充电平均功率，所述预约用户的充电平均功率不大于停车场可提供的最大功率。

3.如权利要求1所述的停车场车位与电动汽车充电联合调度方法，其特征在于，所述步骤S3包括：

S31、将每个车位与待关联状态的预约用户进行关联组合，筛选出满足关联条件的车位和预约用户组合；

S32、判断筛选出的组合是否为X¹Y⁰，即充电车位和停车预约用户的组合，若不是该组合，则组合进入待匹配状态，流程进入所述步骤S4；若是该组合，流程进入步骤S33；

S33、组合X¹Y⁰以概率p_p进入待匹配待匹配状态，流程进入步骤S4。

4.如权利要求3所述的停车场车位与电动汽车充电联合调度方法，其特征在于，所述概率p_p为p_p＝1-p_c，其中，

m_p为当前停车预约用户总数，m_c为当前充电预约用户总数。

5.如权利要求1所述的停车场车位与电动汽车充电联合调度方法，其特征在于，所述关联条件包括：

所述车位的开始停车时刻不大于所述预约用户的开始停车时刻；

所述车位的共享时间不小于所述预约用户的预占用时间。

6.如权利要求1所述的停车场车位与电动汽车充电联合调度方法，其特征在于，将车位和预约用户的匹配问题转化为求解一个带权二分图最优匹配问题，基于所述KM算法进行求解，所述KM算法包括：

S61、将车位按w(x_i)进行降序排列；

S62、基于贪婪算法，依次取出每个车位X_i；

S63、遍历节点X_i连接的每个预约用户节点，采用匈牙利算法寻找完备匹配；

S64、若未找到完备匹配，修改w(x_i)的值；

S65、重复步骤S63、S64，直到得到相等子图的最优匹配。

7.如权利要求1所述的停车场车位与电动汽车充电联合调度方法，其特征在于，所述步骤S46包括：

车位和预约用户匹配成功后，该车位的剩余可用时间T_res＝T_p-((t_spt-t_apt)-T_et-T_ct)，其中，t_apt为车位的开始停车时刻，T_pt为车位的可用时间，t_spt为预约用户的开始停车时刻，T_ct为预约用户离开时的开销时间；预约用户的占用时间T_ot为

其中，C_t＝2t_min为常数，t_min为最小时隙的时间长度；

更新共享车位的开始停车时刻t_apt和可用时间T_pt，t_apt＝t_apt+T_ot，T_pt＝T_pt-T_ot。

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