CN110816320B

CN110816320B - 基于人工智能的车辆能源管理系统

Info

Publication number: CN110816320B
Application number: CN201911103269.1A
Authority: CN
Inventors: 张春波; 刘汉刚
Original assignee: Lisifeng Zhaoqing Automation Technology Co ltd; Huayuchang Zhaoqing Intelligent Technology Research Co ltd
Current assignee: Shenzhen Qianhai Yihulian Technology Investment Co ltd
Priority date: 2019-11-12
Filing date: 2019-11-12
Publication date: 2020-11-17
Anticipated expiration: 2039-11-12
Also published as: CN110816320A

Abstract

本发明提出了一种基于人工智能的车辆能源管理系统，包括预设设置的N条车辆能源线路，在每个能源线路上设置有若干预先设定的站点，用以对车辆充电或者补充能源，或者临时停靠，车辆在行驶时，按照预设的能源线路或者按照现有公路线路运行，在需要进行充电或者停靠补给时，则需要切入当前较近的能源线路，并好到最优的站点进行充电；还包括距离检测模块，其实时检测当前车辆位置信息，以及与各个航线的距离，以及与各个航线最近站点的行驶距离；站点检测模块，其实时检测当前站点的车辆信息、充电信息及时长信息，以及预设时间T0内进入该站点的车辆信息。

Description

基于人工智能的车辆能源管理系统

技术领域

本发明涉及车辆能源管理技术领域，具体而言，涉及一种基于人工智能的车辆能源管理系统。

背景技术

随着现今，由于社会环保意识提高，使用替代能源的车辆越来越受欢迎。由替代能源供电的车辆实例包括混合动力车、电动车、氢动力车、太阳能动力车等。然而，这种车辆的局限在于车辆中存储的能源有限(通常是存储于车上电池)，车辆类型受到车上电池的容量和状态的限制，短距离车辆在长途旅行时需要一个或多个停靠站来补充能源。

因此现有技术中，需要通过智能方式设定对车辆能源线路及车辆能源线路的站点进行设定，以方便实时的保证车辆的能源供应。

发明内容

鉴于此，本发明提出了一种基于人工智能的车辆能源管理系统，旨在解决现有的车辆能源线路供电不及时的技术问题。

本发明提出了一种基于人工智能的车辆能源管理系统，包括：

预设设置的N条车辆能源线路，在每个能源线路上设置有若干预先设定的站点，用以对车辆充电或者补充能源，或者临时停靠，车辆在行驶时，按照预设的能源线路或者按照现有公路线路运行，在需要进行充电或者停靠补给时，则需要切入当前较近的能源线路，并好到最优的站点进行充电；

还包括距离检测模块，其实时检测当前车辆位置信息，以及与各个航线的距离，以及与各个航线最近站点的行驶距离；站点检测模块，其实时检测当前站点的车辆信息、充电信息及时长信息，以及预设时间T0内进入该站点的车辆信息；存储模块，其内存储有各个站点的位置信息、能源供应信息；还包括处理器，其根据车辆的需求信息，以及检测的距离信息、站点的车辆信息，按照预设的周期T调整车辆选择站点，以及实时对站点发送相应信息；

所述处理器内设定线路函数F(W，D1，D2，Z，S，T)，其中，W表示当前车辆的位置信息，通过GPS或者通过距离检测模块确定，D1表示当前车辆与最近的能源线路之间的距离，D2表示当前车辆与最近的能源线路上的最近的站点之间的距离，Z表示站点检测信息矩阵，S表示站点能源供应信息，T表示当前周期，所述线路函数F(W，D1，D2，Z，S，T)，均为当前周期T内的函数，上述距离D1、D2均为当前周期时间T内的数值，在超过该周期T后，所述处理器控制距离检测模块实时检测当前的车辆与最近的能源线路之间的距离、当前车辆与最近的能源线路上的最近的站点之间的距离；

所述站点检测信息矩阵包括对当前站点的车辆信息的整理，其中，Z(a， M1，M2)，其中，a表示对应站点的标号，M1表示当前站点停留车辆矩阵，其为正在充电数量，停留数量，维修数量信息，M2表示当前正在前往该站点的车辆矩阵，限定周期为T，当前周期内前往该站点的车辆数目，根据每个周期时间T来确定，每间隔周期T后，则重新确定站点信息矩阵；

所述处理器通过确定当前站点的充电车辆平均离开时间T01、停留车辆平均待离开时间为(T2-T02)、维修车辆平均待离开时间为(T3-T03)，所述处理器根据当前车辆速度以及当前车辆与最近的能源线路上的最近的站点之间的距离确定预设达到时间t，依次与充电车辆平均离开时间T01、停留车辆平均待离开时间为(T2-T02)、维修车辆平均待离开时间为(T3-T03)进行比较，确定站点是否满足当前车辆需求。

进一步地，所述当前站点停留车辆矩阵M1中，M1(N1，N2，Ni)，M1(P1， P2，Pi)，M1(Q1,Q2,Qi),其中，N1表示充电量低于10％的车辆数目，N2表示充电量低于20％的车辆数目，i表示序号，依次类推，根据每个充电阶段的数量而定，设定每个车辆充满电量的时间为T1，按照均匀充电计算，每个阶段充电量对应的时间为平均的，N1对应的充电时间为90％xT1，则车辆即将离开时间为(T1-90％xT1)＝t01依次类推，所述处理器根据该充电量与时间的关系可以确定对应的车辆离开时间，计算当前的充电车辆平均离开时间T01。

进一步地，所述处理器根据下式计算当前的充电车辆平均离开时间T01，

N1表示充电量低于10％的车辆数目，N2表示充电量低于20％的车辆数目， Ni表示充电量低于对应预设数值的车辆数目，i表示序号，t01表示对应N1 数目车辆的离开时间，t02表示对应N2数目车辆的离开时间，t0i表示对应Ni 数目车辆的离开时间。

进一步地，所述当前站点停留车辆矩阵M1中，P1表示停留时间为t1的车辆数目，P2表示停留时间为t2的车辆数目，依次类推，i表示序号，根据实时统计的平均停留时间确定预估车辆平均停留时间T2，则P1对应的停留时间为t1的车辆还需停留时间为T2-t1，P2对应停留时间为t2的车辆还需停留时间为T2-t2，依次类推，处理器可根据该信息将下一周期T的函数信息进行比对，确定下一后期的车辆停留及对应时间。

进一步地，所述处理器根据下式计算停留车辆平均待离开时间，

式中，P1表示停留时间为t1的车辆，P2表示停留时间为t2的车辆数目， Pi表示停留时间为ti的车辆数目，i表示序号。

则停留车辆平均待离开时间为(T2-T02)。

进一步地，所述当前站点停留车辆矩阵M1中，Q1表示维修时间为t11的车辆数目，P2表示维修时间为t12的车辆，依次类推，i表示序号，根据实时统计的平均维修时间确定预估车辆平均维修时间T3，则Q1对应的维修车辆还需占用时间为T3-t11,Q2对应的维修车辆还需占用时间为T3-t12，依次类推，处理器可根据该信息将下一周期T的函数信息进行比对，确定下一后期的车辆维修及对应时间。

进一步地，所述处理器根据下式计算维修车辆平均待离开时间，

上式中，Q1表示维修时间为t11的车辆数目，P2表示维修时间为t12的车辆，Qi表示维修时间为t1i的车辆数目，i表示序号。

进一步地，当前车辆确定好实时位置信息后，首先判定当前车辆与最近的能源线路之间的距离，确定最近能源线路，并且，在该线路上确定当前车辆与最近的能源线路上的最近的站点之间的距离，述处理器按照当前周期T设定线路函数F，线路函数F(W，D1，D2，Z，S，T)，以及站点检测信息矩阵，Z(a， M1，M2)，当前站点停留车辆矩阵，正在充电数量，停留数量，维修数量信息，当前正在前往该站点的车辆矩阵，还确定当前站点停留车辆矩阵M1中的M1 (N1，N2，Ni)，M1(P1，P2，Pi)，M1(Q1,Q2,Qi)矩阵信息，确定当前每个充电阶段的充电数量、充电时间，对应停留车辆及时间，对应维修车辆及时间。

进一步地，所述处理器根据当前车辆速度以及当前车辆与最近的能源线路上的最近的站点之间的距离确定预设达到时间t，所述处理确定该站点当前的充电车辆平均离开时间T01，若t大于等于T01，则当前站点车辆处于非拥挤状态，则当前车辆继续前行至该站点；若t小于等于T01，则此时，当前站点处于拥挤状态，不能及时充电，则所述处理器，判定与车辆停留时间的关系；所述处理器，确定(t-T01)与平均待离开时间为(T2-T02)的关系，若(t- T01)小于等于(T2-T02)，则当前车辆按照当前预设路线进行继续前行，若 (t-T01)大于(T2-T02)，则当前车辆行驶过程中，不能够及时充电，并且经过一定时间的等待后，也不能够及时充电；在此情况下，(t-T01-T02)需要与维修平均待离开时间(T3-T03)进行比较，若(t-T01-T02)小于等于 (T3-T03)，则当前车辆在经过维修车辆离开后可以进行充电，若(t-T01-T02) 大于(T3-T03)，则当前站点不能满足当前车辆需求。

进一步地，所述处理器重新通过距离检测模块确定当前能源线路上的下一站点信息，形成下一站点的线路函数F2(W，D1，D2，Z，S，T)，根据该重新确定的线路函数确定此站点的对应预设达到时间t，站点是否拥挤，是否需要停留，是否需要等待维修车辆离开，进而确定该站点是否满足要求，若满足要求，则车辆行驶至该站点充电，若不能满足，则继续切换；所述处理器重新通过距离检测模块确定临近能源线路上的第一个站点信息，通过切换能源线路来找到最佳站点，首先找到切换后的能源线路上的距离当前车辆最近的第一个站点信息，然后通过对第一个站点信息判定是否满足需要，在切换后的能源线路上，顺次判定第一个站点、第二个站点是否满足需要，若有其中一个满足，则对车辆充电，若均不满足，则所述处理器切换至第三条能源线路上进行判定，重复上述判定过程。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于，本发明预设设置N条车辆能源线路，在每个能源线路上设置有若干预先设定的站点，用以对车辆充电或者补充能源，或者临时停靠。车辆在行驶时，按照预设的能源线路或者按照现有公路线路运行，在需要进行充电或者停靠补给时，则需要切入当前较近的能源线路，并好到最优的站点进行充电。在对站点进行选择时，根据当前车辆速度以及当前车辆与最近的能源线路上的最近的站点之间的距离确定预设达到时间 t，所述处理确定该站点当前的充电车辆平均离开时间T01，若t大于等于T01，则当前站点车辆处于非拥挤状态，则当前车辆继续前行至该站点。若t小于等于T01，则此时，当前站点处于拥挤状态，不能及时充电，则所述处理器，判定与车辆停留时间的关系。所述处理器，确定(t-T01)与平均待离开时间为 (T2-T02)的关系，若(t-T01)小于等于(T2-T02)，则当前车辆按照当前预设路线进行继续前行，若(t-T01)大于(T2-T02)，则当前车辆行驶过程中，不能够及时充电，并且经过一定时间的等待后，也不能够及时充电。在此情况下，(t-T01-T02)需要与维修平均待离开时间(T3-T03)进行比较，若 (t-T01-T02)小于等于(T3-T03)，则当前车辆在经过维修车辆离开后可以进行充电，若(t-T01-T02)大于(T3-T03)，则当前站点不能满足当前车辆需求。

尤其，本发明设置线路函数F(W，D1，D2，Z，S，T)，其中，W表示当前车辆的位置信息，通过GPS或者通过距离检测模块确定，D1表示当前车辆与最近的能源线路之间的距离，D2表示当前车辆与最近的能源线路上的最近的站点之间的距离，Z表示站点检测信息矩阵，S表示站点能源供应信息，T表示当前周期。Z(a，M1，M2)，其中，a表示对应站点的标号，M1表示当前站点停留车辆矩阵，其为正在充电数量，停留数量，维修数量信息，M2表示当前正在前往该站点的车辆矩阵，限定周期为T。当前站点停留车辆矩阵M1中，M1(N1， N2，Ni)，M1(P1，P2，Pi)，M1(Q1,Q2,Qi),其中，N1表示充电量低于10％的车辆数目，N2表示充电量低于20％的车辆数目，i表示序号，依次类推，根据每个充电阶段的数量而定，设定每个车辆充满电量的时间为T1，按照均匀充电计算，每个阶段充电量对应的时间为平均的，N1对应的充电时间为90％xT1。

尤其，本发明通过确定当前站点的充电车辆平均离开时间T01、停留车辆平均待离开时间为(T2-T02)、维修车辆平均待离开时间为(T3-T03)，所述处理器根据当前车辆速度以及当前车辆与最近的能源线路上的最近的站点之间的距离确定预设达到时间t，依次与充电车辆平均离开时间T01、停留车辆平均待离开时间为(T2-T02)、维修车辆平均待离开时间为(T3-T03)进行比较，确定站点是否满足当前车辆需求。本发明将各个站点的停留时间、维修时间、充电时间分别计算，来实现对各个站点车辆离开时间的计算。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。

图1为本发明实施例提供的基于人工智能的车辆能源管理系统的结构示意图；

图2为本发明实施例提供的基于人工智能的车辆能源管理系统的功能框图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。

参阅图1所示，其为本发明实施例提供的基于人工智能的车辆能源管理系统的结构示意图；图2为本发明实施例提供的基于人工智能的车辆能源管理系统的功能框图。本实施例的基于人工智能的车辆能源管理系统包括预设设置的 N条车辆能源线路，如第一能源线路1、第二能源线路2，在每个能源线路上设置有若干预先设定的站点，用以对车辆充电或者补充能源，或者临时停靠。车辆在行驶时，按照预设的能源线路或者按照现有公路线路运行，在需要进行充电或者停靠补给时，则需要切入当前较近的能源线路，并好到最优的站点进行充电。

结合图2所示，本实施例车辆能源管理系统还包括距离检测模块，其实时检测当前车辆位置信息，以及与各个航线的距离，以及与各个航线最近站点的行驶距离；站点检测模块，其实时检测当前站点的车辆信息、充电信息及时长信息，以及预设时间T0内进入该站点的车辆信息；存储模块，其内存储有各个站点的位置信息、能源供应信息；还包括处理器，其根据车辆的需求信息，以及检测的距离信息、站点的车辆信息，按照预设的周期T调整车辆选择站点，以及实时对站点发送相应信息。

具体而言，本发明实施例的处理器内设定线路函数F(W，D1，D2，Z，S， T)，其中，W表示当前车辆的位置信息，通过GPS或者通过距离检测模块确定， D1表示当前车辆与最近的能源线路之间的距离，D2表示当前车辆与最近的能源线路上的最近的站点之间的距离，Z表示站点检测信息矩阵，S表示站点能源供应信息，T表示当前周期。本实施例中，线路函数F(W，D1，D2，Z，S， T)，均为当前周期T内的函数，上述距离D1、D2均为当前周期时间T内的数值，在超过该周期T后，处理器控制距离检测模块实时检测当前的车辆与最近的能源线路之间的距离、当前车辆与最近的能源线路上的最近的站点之间的距离。每间隔周期T后，则重新确定线路函数。

具体而言，本发明实施例的站点检测信息矩阵包括对当前站点的车辆信息的整理，其中，Z(a，M1，M2)，其中，a表示对应站点的标号，M1表示当前站点停留车辆矩阵，其为正在充电数量，停留数量，维修数量信息，M2表示当前正在前往该站点的车辆矩阵，限定周期为T，也即，当前周期内前往该站点的车辆数目，根据每个周期时间T来确定，每间隔周期T后，则重新确定站点信息矩阵。

具体而言，当前站点停留车辆矩阵M1中，M1(N1，N2，Ni)，M1(P1， P2，Pi)，M1(Q1,Q2,Qi),其中，N1表示充电量低于10％的车辆数目，N2表示充电量低于20％的车辆数目，i表示序号，依次类推，根据每个充电阶段的数量而定，设定每个车辆充满电量的时间为T1，按照均匀充电计算，每个阶段充电量对应的时间为平均的，N1对应的充电时间为90％xT1，则车辆即将离开时间为(T1-90％xT1)＝t01依次类推，所述处理器根据该充电量与时间的关系可以确定对应的车辆离开时间，计算当前的充电车辆平均离开时间T01。

具体而言，当前站点停留车辆矩阵M1中，P1表示停留时间为t1的车辆数目，P2表示停留时间为t2的车辆数目，依次类推，i表示序号，根据实时统计的平均停留时间确定预估车辆平均停留时间T2，则P1对应的停留时间为t1 的车辆还需停留时间为T2-t1，P2对应停留时间为t2的车辆还需停留时间为 T2-t2，依次类推，处理器可根据该信息将下一周期T的函数信息进行比对，确定下一后期的车辆停留及对应时间。所述处理器根据该停留时间确定平均停留时间。

则停留车辆平均待离开时间为(T2-T02)。

具体而言，当前站点停留车辆矩阵M1中，Q1表示维修时间为t11的车辆数目，P2表示维修时间为t12的车辆，依次类推，i表示序号，根据实时统计的平均维修时间确定预估车辆平均维修时间T3，则Q1对应的维修车辆还需占用时间为T3-t11,Q2对应的维修车辆还需占用时间为T3-t12，依次类推，处理器可根据该信息将下一周期T的函数信息进行比对，确定下一后期的车辆维修及对应时间。所述处理器确定平均维修时间。

则维修车辆平均待离开时间为(T3-T03)。

具体而言，M2表示当前正在前往该站点的车辆矩阵，M2(R1，R2，Ri)，其中i表示序号，R1表示对应达到该站点时间t111对应的车辆数目，R2表示对应达到该站点时间t112对应的车辆数目，依次类推，所述处理器根据该到达该站点时间的车辆数目确定对应的下一周期的统计量。

具体而言，S表示站点能源供应信息，设定能源供电矩阵S，S(B，t0)，其中，B表示对应的能源供应单元的编号，如对应的充电桩，t0表示对应的能源供应单元的已充电时间，设定每个能源供应单元在每个周期T内的可选充电时间T4，则剩余充电时间为T4-t0。剩余充电时间作为站点的参考信息，可实时评估站点的充电能力。

具体而言，在本实施例中设定若干能源线路，车辆确定好实时位置信息后，首先判定当前车辆与最近的能源线路之间的距离，确定最近能源线路，并且，在该线路上确定当前车辆与最近的能源线路上的最近的站点之间的距离，如本实施例中，设定第一能源线路1上的第一站点11、第二站点12，确定第二能源线路2上的第三站点21、第四站点22，如确定第一能源线路1上的第一站点11作为最近的站点，确定当前车辆位置后，所述处理器按照当前周期T设定线路函数F，线路函数F(W，D1，D2，Z，S，T)，以及站点检测信息矩阵， Z(a，M1，M2)，当前站点停留车辆矩阵，如正在充电数量，停留数量，维修数量信息，当前正在前往该站点的车辆矩阵，还确定当前站点停留车辆矩阵M1 中的M1(N1，N2，Ni)，M1(P1，P2，Pi)，M1(Q1,Q2,Qi)矩阵信息，确定当前每个充电阶段的充电数量、充电时间，对应停留车辆及时间，对应维修车辆及时间。

同时，所述处理器根据当前车辆速度以及当前车辆与最近的能源线路上的最近的站点之间的距离确定预设达到时间t，所述处理确定该站点当前的充电车辆平均离开时间T01，若t大于等于T01，则当前站点车辆处于非拥挤状态，则当前车辆继续前行至该站点。若t小于等于T01，则此时，当前站点处于拥挤状态，不能及时充电，则所述处理器，判定与车辆停留时间的关系。所述处理器，确定(t-T01)与平均待离开时间为(T2-T02)的关系，若(t-T01) 小于等于(T2-T02)，则当前车辆按照当前预设路线进行继续前行，若(t-T01)大于(T2-T02)，则当前车辆行驶过程中，不能够及时充电，并且经过一定时间的等待后，也不能够及时充电。在此情况下，(t-T01-T02)需要与维修平均待离开时间(T3-T03)进行比较，若(t-T01-T02)小于等于(T3-T03)，则当前车辆在经过维修车辆离开后可以进行充电，若(t-T01-T02)大于 (T3-T03)，则当前站点不能满足当前车辆需求。

此时，所述处理器重新通过距离检测模块确定当前能源线路上的下一站点信息，形成下一站点的线路函数F2(W，D1，D2，Z，S，T)，根据该重新确定的线路函数确定此站点的对应预设达到时间t，站点是否拥挤，是否需要停留，是否需要等待维修车辆离开，进而确定该站点是否满足要求。若满足要求，则车辆行驶至该站点充电，若不能满足，则继续切换。

此时，所述处理器重新通过距离检测模块确定临近能源线路上的第一个站点信息，通过切换能源线路来找到最佳站点，首先找到切换后的能源线路上的距离当前车辆最近的第一个站点信息，然后通过对第一个站点信息判定是否满足需要，在切换后的能源线路上，顺次判定第一个站点、第二个站点是否满足需要，若有其中一个满足，则对车辆充电，若均不满足，则所述处理器切换至第三条能源线路上进行判定，重复上述判定过程。

具体而言，本发明实施例的距离检测模块为了方便对站点及能源线路进行判定，设定其中一能源路线的起始点为坐标原点，在获取当前车辆的实时位置信息时，获取当前车辆相对于各个能源路线的每个相对位置信息的x轴方向参量DiX＝Dix cosa_i,a_i表示对应的每个相对位置Di信息在坐标系中沿x轴方向的夹角，Dix sina_i表示对应的每个相对位置Di信息在坐标系中沿x轴方向的投影长度；分别为a1、a2、a3、a4，也即，在第一能源路线、第二能源路线、第三能源路线、第四能源路线上的x轴方向投影长度，因此，当前车辆的实时水平位置为DX＝(D1x+D2x+D3x+D4x)/4。获取每个相对位置信息的y 轴方向参量DiY＝Dix sina_i,a_i表示对应的每个相对位置Di信息在坐标系中沿y轴方向的夹角，Dix sina_i表示对应的每个相对位置Di信息在坐标系中沿 y轴方向的投影长度；分别为a1、a2、a3、a4，因此，当前车辆的实时水平位置为DY＝(D1y+D2y+D3y+D4y)/4。因此，本发明实施例的当前车辆的实时位置信息D(DX，DY)。本发明通过基于能源线路建立坐标系，及确定各个站点的相对位置、当前车辆位置信息，方便坐标系之间的转换及对各个坐标位置的确定。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims

1.一种基于人工智能的车辆能源管理系统，其特征在于，包括：

预设的N条车辆能源线路，在每条车辆能源线路上设置有若干预先设定的站点，用以对车辆充电和临时停靠，车辆在行驶时，按照预设的车辆能源线路或者按照现有公路线路运行，在需要进行充电时，则需要切入当前较近的车辆能源线路，并好到最优的站点进行充电；

还包括：距离检测模块，其实时检测当前车辆位置信息，以及与各条车辆能源线路的距离，以及与各条车辆能源线路最近站点的行驶距离；站点检测模块，其实时检测当前站点的车辆信息、充电信息及时长信息，以及预设时间T0内进入该站点的车辆信息；存储模块，其内存储有各个站点的位置信息、能源供应信息；还包括处理器，其根据车辆的需求信息，以及检测的距离信息、站点的车辆信息，按照预设的周期T调整车辆选择站点，以及实时对站点发送相应信息；

所述处理器内设定线路函数F（W，D1，D2，Z，S，T），其中，W表示当前车辆的位置信息，通过GPS或者通过距离检测模块确定，D1表示当前车辆与最近的车辆能源线路之间的距离，D2表示当前车辆与最近的车辆能源线路上的最近的站点之间的距离，Z表示站点信息监测矩阵，S表示站点能源供应信息，T表示当前周期，所述线路函数F（W，D1，D2，Z，S，T），均为当前周期T内的函数，上述距离D1、D2均为当前周期时间T内的数值，在超过该周期T后，所述处理器控制距离检测模块实时检测当前的车辆与最近的车辆能源线路之间的距离、当前车辆与最近的车辆能源线路上的最近的站点之间的距离；

所述站点信息监测矩阵Z包括对当前站点的车辆信息的整理，其中，Z为Z（a，M1，M2），其中，a表示对应站点的标号，M1表示当前站点停留车辆矩阵，其为正在充电数量，停留数量，维修数量信息，M2表示当前正在前往该站点的车辆矩阵，限定周期为T，当前周期内前往该站点的车辆数目，根据每个周期时间T来确定，每间隔周期T后，则重新确定站点信息监测矩阵；

所述处理器通过计算确定当前站点的充电车辆平均离开时间T01、停留车辆平均待离开时间为（T2-T02）、维修车辆平均待离开时间为（T3-T03），所述处理器根据当前车辆速度以及当前车辆与最近的车辆能源线路上的最近的站点之间的距离确定预设达到时间t，依次与充电车辆平均离开时间T01、停留车辆平均待离开时间为（T2-T02）、维修车辆平均待离开时间为（T3-T03）进行比较，确定站点是否满足当前车辆需求，其中，T2表示停留车辆的预估车辆平均停留时间，T02表示停留车辆的平均停留时间，T3表示维修车辆的预估车辆平均维修时间，T03表示维修车辆的平均维修时间。

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的车辆能源管理系统，其特征在于，所述当前站点停留车辆矩阵M1中，M1（N1，N2，Ni），M1（P1，P2，Pi），M1（Q1,Q2,Qi）,其中，N1表示充电量低于10%的车辆数目，N2表示充电量低于20%的车辆数目，i表示序号，依次类推，根据每个充电阶段的数量而定，设定每个车辆充满电量的时间为T1，按照均匀充电计算，每个阶段充电量对应的时间为平均的，N1对应的充电时间为90% * T1，则车辆即将离开时间为T1-90% * T1=t01依次类推，所述处理器根据该充电量与时间的关系可以确定对应的车辆离开时间，计算当前的充电车辆平均离开时间T01；

其中，P1表示停留时间为t1的车辆数目，P2表示停留时间为t2的车辆数目，Pi表示停留时间为ti的车辆数目；Q1表示维修时间为t11的车辆数目， Q2表示维修时间为t12的车辆数目，Qi表示维修时间为t1i的车辆数目。