CN110689200B - 一种电动汽车长途运输中的充电路径导航方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种电动汽车长途运输中的充电路径导航方法。传统的路径选择仅仅只是简单的最短路径搜索。本发明方法首先确定两个约束条件，然后集合不同充电桩的型号，对应着不同的收费价格和充电效率，再来考虑整体的物流运输成本，在选取最具性价比的运输路径和充电策略。采用BellmanFord算法，迭代各个可能的运输路径，添加充电价格和充电效率矩阵W_ij∈{P₁ P₂ P₃}和S_ij＝{M₁ M₂ M₃}，找寻最具性价比的路径和充电策略。本发明方法在确定运输物流的车辆，运输物流的物品重量的时候，输入运输过程中的可充电节点，在规控危险系数的情况下，为物流运输驾驶员智慧的提供最佳行驶路径与充电策略，兼顾了行驶的时间因素与所花费充电的经济因素，提供了很有性价比的策略。

Description

一种电动汽车长途运输中的充电路径导航方法

技术领域

本发明属于交通导航技术领域，涉及一种电动汽车长途运输中的充电路径导航方法。

背景技术

在复杂的道路系统中，长途行驶中的电动汽车需要适时充电，来保证电量充盈行驶到目的地。电动汽车用户需要在交通网络行驶中选择合适的路径行驶，并要决策选择合适的充电桩进行充电。由于是长途物流运输，存在长时间行车的问题，考虑复杂的道路情况，可能遭遇道路拥塞、充电桩被占满、路径决策失误等情景，因此研究电动汽车智慧充电导航交通关键技术是十分有必要的，帮助物流汽车用户节省行车时间和经济成本，具有重大现实意义。

在车辆长距离行驶时，考虑需要电动汽车充电保持所需电量行驶，以单一EV(Electric Vehicle，电动汽车)用户为中心，将实际的行车交通数据化，目标是找到单个EV最小化的最佳路径和充电策略。

最短的高效行车距离的路径选择算法研究，影响EV用户行车时长由以下几个因素构成：行车路径选择的公里数和EV充电时长。实际的行车交通数据表明，行驶里程与电动汽车的荷电状态SOC近似呈线性关系，设定比例为α。

传统的路径选择仅仅只是简单的最短路径搜索，但考虑到EV用户需要在电量耗尽之前，找寻合适的充电桩进行充电，以至到达目的地。

发明内容

本发明的目的就是提供一种电动汽车长途运输中的充电路径导航方法。

本发明方法是在保证安全电量情况下规避道路拥塞风险，选择最优的行车路径与充电策略。设定在起始节点EV满电量，每个充电节点仅只有一种充电标准的充电桩。在理想情况下，考虑长途EV行车，为了谋求最短时间内到达目的地，保证最短的行车路径和最少的充电时长，此算法可以反向进行路径搜寻，从目的地处开始节点搜寻，找到最优路径中上一充电节点，再从这一路径继续向上搜索上一充电节点。

考虑实际交通状况，并非恰好让EV到达终点时电量为0，因此需要设定一个安全的存储电量。

为保证较少的充电时长，最好的方式为较低的充电次数，则设定若EV每次充电则直到充满电量为止再行车。

在规控运输物流危险系数的情况下，确定行驶距离对于物流运输的最佳方案，行驶里程与电动汽车的荷电状态SOC近似呈线性关系，行驶距离与运输时间呈线性关系，设定比例为α；其特征在于：

设定以下两个约束条件：

约束条件1：

E_N为设定的安全存储电量,B为汽车可存储最大电池容量；

为上一充电节点A₁到目的地节点N所损耗的电量；

为充电节点A₁的下一节点到目的地节点N所损耗的电量；N＝{1,2,…,n}为节点集，表示可充电节点；

约束条件2：

为第i个可充电节点与第j个可充电节点的最大距离，

为电动汽车在第i个可充电节点时存储的电量可行驶的最远距离；依据以上两个约束条件找寻到达终点之前的可充电节点，然后在确定充电的节点处依次往上搜寻下个充电节点，找寻最快时间的充电路径；具体方法如下：

构建数学模型

表示在充电行驶路线中总共所需花费时间；行车链路选择为x_ij，x_ij＝0时表明从可充电节点i到可充电节点j并非为行车链路，x_ij＝1时表明从可充电节点i到可充电节点j为行车链路选择；r_i为在可充电节点i所充电量，w_i表示可充电节点i的充电速率；

设定三种不同标准的充电桩，充电功率分别为P₁、P₂、P₃，对应不同的价格为M₁、M₂、M₃；构建充电功率矩阵W_ij∈{P₁ P₂ P₃}和价格矩阵S_ij＝{M₁ M₂ M₃}；

电动汽车行车成本转化为数学模型：

通过该数学模型计算充电路线中充电所需花费的经济成本；

设定危险系数ρ：

H为电动汽车运送货物的重量,SaveH为电动汽车的最大安全载重，μ为危险系数与行驶距离的关系系数；设定ρ≤5﹪；

将行车花费时间转化为时间成本，比例为λ，构建数学模型确定合适的运输路径：

本发明方法为长途物流运输的电动汽车用户提供智能化行车路径导航与最佳充电策略。给定实际物流运输过程中的约束条件，规控物流运输的危险系数，最小化降低物流运输整体成本，提供了物流运输的智慧方案。

本发明的电动汽车长途物流运输充电路径智慧导航方法，为长途物流运输提供了行车路径与充电策略，可以很好地减少运输时长，降低物流运输经济成本。避免行车用户进行错误的行驶路线，避免行车风险，有效的节约行车成本。

具体实施方式

在长途物流运输中，电动汽车由于受到电池容量的限制，要及时充电来保证正常运输，需要在合适的地点进行充电。对于物流运输来说，物流的运输成本是主要考虑的，而找寻最短路径的算法，可以保证在最短时间内确保货物的运送完成，但是可能在现实情况下，有不同路径的充电桩的价格和充电效率不同也影响了整体的运送时间，首先需要集合不同充电桩的型号，对应着不同的收费价格和充电效率，再来考虑整体的物流运输成本，在选取最具性价比的运输路径和充电策略。在运送货物起始端，记为节点集N＝{1,2,…,n}中的初始节点，采用BellmanFord算法，迭代各个可能的运输路径，添加充电功率矩阵W_ij∈{P₁P₂ P₃}和价格矩阵S_ij＝{M₁ M₂ M₃}，找寻最具性价比的路径和充电策略。

在规控运输物流危险系数的情况下，确定行驶距离对于物流运输的最佳方案，而实际的行车交通数据表明，行驶里程与电动汽车的荷电状态SOC近似呈线性关系，行驶距离与运输时间呈线性关系，设定比例为α。

为能够正确搜寻目的地上一充电节点和确定之前的充电策略，设定以下两个约束条件：

约束条件1：

E_N为设定的安全存储电量,B为汽车可存储最大电池容量；

为上一充电节点A₁到目的地节点N所损耗的电量；

为充电节点A₁的下一节点到目的地节点N所损耗的电量；N＝{1,2,…,n}为节点集，表示可充电节点。

约束条件2：

为第i个可充电节点与第j个可充电节点的最大距离，

为电动汽车在第i个可充电节点时存储的电量可行驶的最远距离。

依据以上两个约束条件找寻到达终点之前的可充电节点，然后在确定充电的节点处依次往上搜寻下个充电节点，找寻最快时间的充电路径。具体方法如下：

构建数学模型

表示在充电行驶路线中总共所需花费时间，前端部分表示为行驶路途花费时间，后端为充电持续时间。由于实际存在多种充电方式，对应着不同的价格；行车链路选择为x_ij，x_ij＝0时表明从可充电节点i到可充电节点j并非为行车链路，x_ij＝1时表明从可充电节点i到可充电节点j为行车链路选择；r_i为在可充电节点i所充电量，w_i表示可充电节点i的充电速率，为每小时所充电量(千瓦时)。

设定三种不同标准的充电桩，充电功率分别为P₁、P₂、P₃，单位为(功率)千瓦，其对应不同的价格为M₁、M₂、M₃。构建充电功率矩阵W_ij∈{P₁ P₂ P₃}和价格矩阵S_ij＝{M₁ M₂ M₃}。

电动汽车行车成本转化为数学模型：

通过该数学模型计算充电路线中充电所需花费的经济成本。

长途车辆由于驾驶员存在中途在高速服务区休息充电的因素，还需要考虑车辆停运时间，综合时间影响因素还存在货物搬运卸货的时间。

设定危险系数ρ：

H为电动汽车运送货物的重量,SaveH为电动汽车的最大安全载重，μ为危险系数与行驶距离的关系系数；设定ρ≤5﹪。

单一物流运输用户找寻最佳路径和收费政策，结合行车路径和较为节省的成本充电策略结合起来，依据实际的情景，在保证不超过行车危险系数的情景下，将行车花费时间转化为时间成本，比例为λ。则构建出数学模型确定合适的运输路径：

由上式数学模型，在确定运输物流的车辆，运输物流的物品重量的时候，输入运输过程中的可充电节点，在规控危险系数的情况下，可以为物流运输驾驶员智慧的提供最佳行驶路径与充电策略，兼顾了行驶的时间因素与所花费充电的经济因素，提供了最具性价比的策略。给定了几个约束条件，这样的智慧方案，避免了驾驶员自己判断所充电的策略，杜绝在行驶过程中会因为电量没有及时补给而给整个运输物流的过程中带来的损失，并且使物流整体运输成本大大减低，保障了物流运输的安全性。

Claims (1)

1.一种电动汽车长途运输中的充电路径导航方法，在规控运输物流危险系数的情况下，确定行驶距离对于物流运输的最佳方案，行驶里程与电动汽车的荷电状态SOC近似呈线性关系，行驶距离与运输时间呈线性关系，设定比例为α；其特征在于：

设定以下两个约束条件：

约束条件1：

E_N为设定的安全存储电量,B为汽车可存储最大电池容量；

为上一充电节点A₁到目的地节点N所损耗的电量；

为充电节点A₁的下一节点到目的地节点N所损耗的电量；N＝{1,2,…,n}为节点集，表示可充电节点；

约束条件2：

为第i个可充电节点与第j个可充电节点的最大距离，

为电动汽车在第i个可充电节点时存储的电量可行驶的最远距离；

依据以上两个约束条件找寻到达终点之前的可充电节点，然后在确定充电的节点处依次往上搜寻下个充电节点，找寻最快时间的充电路径；具体方法如下：

构建数学模型

表示在充电行驶路线中总共所需花费时间；行车链路选择为x_ij，x_ij＝0时表明从可充电节点i到可充电节点j并非为行车链路，x_ij＝1时表明从可充电节点i到可充电节点j为行车链路选择；r_i为在可充电节点i所充电量，w_i表示可充电节点i的充电速率；

设定三种不同标准的充电桩，充电功率分别为P₁、P₂、P₃，对应不同的价格为M₁、M₂、M₃；构建充电功率矩阵W_ij∈{P₁ P₂ P₃}和价格矩阵S_ij＝{M₁ M₂ M₃}；

电动汽车行车成本转化为数学模型：

通过该数学模型计算充电路线中充电所需花费的经济成本；

设定危险系数ρ：

H为电动汽车运送货物的重量,SaveH为电动汽车的最大安全载重，μ为危险系数与行驶距离的关系系数；设定ρ≤5﹪；

将行车花费时间转化为时间成本，比例为λ，构建数学模型确定合适的运输路径：