CN112116133A - 共享换电系统优化调度方法、系统、装置和存储介质 - Google Patents

共享换电系统优化调度方法、系统、装置和存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN112116133A
CN112116133A CN202010896509.4A CN202010896509A CN112116133A CN 112116133 A CN112116133 A CN 112116133A CN 202010896509 A CN202010896509 A CN 202010896509A CN 112116133 A CN112116133 A CN 112116133A
Authority
CN
China
Prior art keywords
battery
optimal
electric automobile
cost
electric
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202010896509.4A
Other languages
English (en)
Inventor
林培群
裴明阳
张扬
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
South China University of Technology SCUT
Original Assignee
South China University of Technology SCUT
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by South China University of Technology SCUT filed Critical South China University of Technology SCUT
Priority to CN202010896509.4A priority Critical patent/CN112116133A/zh
Publication of CN112116133A publication Critical patent/CN112116133A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L53/00—Methods of charging batteries, specially adapted for electric vehicles; Charging stations or on-board charging equipment therefor; Exchange of energy storage elements in electric vehicles
    • B60L53/80—Exchanging energy storage elements, e.g. removable batteries
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L58/00—Methods or circuit arrangements for monitoring or controlling batteries or fuel cells, specially adapted for electric vehicles
    • B60L58/10—Methods or circuit arrangements for monitoring or controlling batteries or fuel cells, specially adapted for electric vehicles for monitoring or controlling batteries
    • B60L58/12—Methods or circuit arrangements for monitoring or controlling batteries or fuel cells, specially adapted for electric vehicles for monitoring or controlling batteries responding to state of charge [SoC]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/15—Correlation function computation including computation of convolution operations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06315—Needs-based resource requirements planning or analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Electricity, gas or water supply
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/60—Other road transportation technologies with climate change mitigation effect
    • Y02T10/70—Energy storage systems for electromobility, e.g. batteries
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/60—Other road transportation technologies with climate change mitigation effect
    • Y02T10/7072—Electromobility specific charging systems or methods for batteries, ultracapacitors, supercapacitors or double-layer capacitors

Abstract

本发明公开了一种共享换电系统优化调度方法、系统、装置和存储介质，其中方法包括以下步骤：获取电动汽车的初始电池电量和出行需求，所述出行需求包括起讫点；根据初始电池电量、出行需求和电池充电效率的凹函数特性曲线获取最优的电池优化调度策略；所述电池优化调度策略用于为所述电动汽车提示换电站的信息，以及为换电站提示所述电动汽车需要的电量信息。本发明将电动汽车驾驶者出行需求信息与车辆初始电池电量信息进行分析处理，提前规划电动汽车在长距离行驶过程中的行车路线，智能引导电动汽车行驶到共享换电站点和电池电量选择，降低了驾驶者的出行成本，提高电动汽车电池充电速率和能源的使用效率，可广泛应用于电动汽车电能补给领域。

Description

共享换电系统优化调度方法、系统、装置和存储介质
技术领域
本发明涉及电动汽车电能补给领域，尤其涉及一种共享换电系统优化调度方法、系统、装置和存储介质。
背景技术
近年来，新能源汽车发展迅猛，纯电动汽车长距离行驶电能补给能力不足，因此在这种情况下，如果在长距离行驶过程中只更换单一电池将造成的资源浪费，提高行驶成本。传统的换电系统模式只能提供单一的电池，即满电的电池，如果用户实际需求只需半满电，则无疑是增加了出行成本。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种考虑电池充电速率曲线的共享换电系统优化调度方法、系统、装置和存储介质。
本发明所采用的技术方案是：
一种共享换电系统优化调度方法，包括以下步骤：
获取电动汽车的初始电池电量和出行需求，所述出行需求包括起讫点；
根据初始电池电量、出行需求和电池充电效率的凹函数特性曲线获取最优的电池优化调度策略；
所述电池优化调度策略用于为所述电动汽车提示换电站的信息，以及为换电站提示所述电动汽车需要的电量信息；
所述最优的电池优化调度策略为实现出行总成本最小的电池优化调度策略。
进一步，所述根据初始电池电量、出行需求和电池充电效率的凹函数特性曲线获取最优的电池优化调度策略，包括：
根据电池充电效率的凹函数特性曲线获取出行总成本的表达式，所述出行总成本包括更换电池的绕行成本、电池充电过程中的总成本与行程结束后电池的剩余价值；
根据初始电池电量和出行需求确定所述电动汽车的电池电量安全的第一约束条件，以保证安全行车的需要；
根据初始电池电量和出行需求确定所述电动汽车更换电池服务的第二约束条件；
根据所述出行总成本的表达式、所述第一约束条件和所述第二约束条件获取最优的电池优化调度策略。
进一步，电池的充电时间函数的表达式为：
Figure BDA0002658617890000021
所述充电时间函数应满足f(q)＞0，f′(q)＜0，充电速率
Figure BDA0002658617890000022
和累计充电时间t随电池剩余电量的变化曲线，对于同一块电池而言，充电时间随着电池电量的增加而增加。
进一步，所述出行总成本的表达式为：
Figure BDA0002658617890000023
Figure BDA0002658617890000024
Figure BDA0002658617890000025
Figure BDA0002658617890000026
其中，F1表示电池的绕行成本；F2表示电池充电过程中的总成本；F3表示行程结束后电池的剩余价值；C1表示单位距离成本；C2表示单位时间电池充电成本；C3表示单位电量充电成本；C4表示电池电量残值；di,j表示站点i到站点j的距离；
Figure BDA0002658617890000027
表示第u辆车的起点；
Figure BDA0002658617890000028
表示第u辆车的终点；xujq为二元变量，xujq表示当车辆u去换电站j换上电量为q的电池；f(q)变化荷电状态下电池充电时间函数；s表示单位距离的电量消耗。
进一步，所述第一约束条件为：
Figure BDA0002658617890000029
Figure BDA00026586178900000210
其中，qL表示最低电池电量；
Figure BDA00026586178900000211
表示第u辆车的初始电量；qu表示被第u辆车采用的换电电池电量。
进一步，所述第二约束条件为：
Figure BDA0002658617890000031
Figure BDA0002658617890000032
xujq＝0，1 u∈U，j∈J，q∈Q
其中，
Figure BDA0002658617890000033
表示第u辆车的初始电量；qu表示被第u辆车采用的换电电池电量。
进一步，所述共享换电系统优化调度方法还包括以下步骤：
所述换电站接收到所述最优的电池优化调度策略后，根据所述电量信息对待更换电池进行充电。
进一步，所述共享换电系统优化调度方法还包括以下步骤：
所述电动汽车上传所述始电池电量和所述出行需求，以使在接收到所述最优的电池优化调度策略后，根据所述最优的电池优化调度策略显示所述换电站的信息。
本发明所采用的另一技术方案是：
一种共享换电系统优化调度系统，包括：
数据上传模块，用于获取电动汽车的初始电池电量和出行需求，所述出行需求包括起讫点；
优化调度模块，用于根据初始电池电量、出行需求和电池充电效率的凹函数特性曲线获取最优的电池优化调度策略；
所述电池优化调度策略用于为所述电动汽车提示换电站的信息，以及为换电站提示所述电动汽车需要的电量信息；
所述最优的电池优化调度策略为实现出行总成本最小的电池优化调度策略。
本发明所采用的另一技术方案是：
一种共享换电系统优化调度装置，包括：
至少一个处理器；
至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现上所述方法。
本发明所采用的另一技术方案是：
一种存储介质，其中存储有处理器可执行的指令，所述处理器可执行的指令在由处理器执行时用于执行如上所述方法。
本发明的有益效果是：本发明将电动汽车驾驶者出行需求信息与车辆初始电池电量信息进行分析处理，提前规划电动汽车在长距离行驶过程中的行车路线，智能引导电动汽车行驶到共享换电站点和电池电量选择，降低了驾驶者的出行成本，提高了电动汽车电池充电速率和能源的使用效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或者现有技术中的技术方案，下面对本方明实施例或者现有技术中的相关技术方案附图作以下介绍，应当理解的是，下面介绍中的附图仅仅为了方便清晰表述本发明的技术方案中的部分实施例，对于本领域的技术人员而言，在无需付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获取到其他附图。
图1是本发明实施例中一种考虑电池充电速率曲线的共享换电系统优化调度方法模型运行流程图；
图2是本发明实施例中电池充电速率和累计充电时间与电量水平变化示意图；
图3是本发明实施例中一种考虑电池充电速率曲线的共享换电系统优化调度方法案例地理位置示意图；
图4是本发明实施例中一种考虑电池充电速率曲线的共享换电系统优化调度方法案例地理位置示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，需要理解的是，涉及到方位描述，例如上、下、前、后、左、右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。
在本发明的描述中，若干的含义是一个或者多个，多个的含义是两个以上，大于、小于、超过等理解为不包括本数，以上、以下、以内等理解为包括本数。如果有描述到第一、第二只是用于区分技术特征为目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。
本发明的描述中，除非另有明确的限定，设置、安装、连接等词语应做广义理解，所属技术领域技术人员可以结合技术方案的具体内容合理确定上述词语在本发明中的具体含义。
针对现有技术的不足，本实施例提供了一种考虑电池充电速率曲线的共享换电系统优化调度方法，该共享换电模型可将电动汽车驾驶者出行需求信息与车辆初始电池电量信息进行分析处理，提前规划电动汽车在长距离行驶过程中的行车路线，智能引导电动汽车行驶到共享换电站点和电池电量选择。由于电池充电效率是凹函数特性，可根据模型求解结果，确定为换电池的绕行成本、电池充电过程中的总成本与行程结束后电池的剩余价值等。
为解决上述技术问题，本实施例提供如下技术方案：一种考虑电池充电速率曲线的共享换电系统优化调度方法。该共享换电模型可将电动汽车驾驶者出行需求信息与车辆初始电池电量信息进行分析处理，提前规划电动汽车在长距离行驶过程中的行车路线，智能引导电动汽车行驶到共享换电站点和电池电量选择。由于电池充电效率是凹函数特性，可根据模型求解结果，确定为换电池的绕行成本、电池充电过程中的总成本与行程结束后电池的剩余价值等。参见图1，一种考虑电池充电速率曲线的共享换电系统优化调度方法，该方法可由云端的服务器进行运行，该方法包括以下步骤：
S1、电动汽车驾驶者通过车载设备，确定初始电池电量，以及输入出行需求(该出行需求包含起讫点)。
S2、共享换电系统将集中整合处理所有电动汽车驾驶者的出行需求。再根据电池充电效率的凹函数特性曲线求解模型，得出最优电池优化调度策略。从而引导驾驶员前往指定的换电站更换目标电量的电池，实现电动汽车驾驶者总出行成本最小。
其中，步骤S2具体包括以下步骤S21-S23：
S21、由于电池充电效率是凹函数曲线，根据这一特性，确定目标(对应最低总成本的表达式)是最小化共享换电系统的成本，共享换电系统的成本包括更换电池的绕行成本、电池充电过程中的总成本与行程结束后电池的剩余价值。
参见图2，基于前人研究可知，电池充电效率是凹函数曲线，根据这一特性，确定目标是最小化共享换电系统的成本，包括更换电池的绕行成本、电池充电过程中的总成本与行程结束后电池的剩余价值。
充电时间函数满足充电时间函数f(q)＞0，f′(q)＜0，充电时间函数可近似利用函数表达式
Figure BDA0002658617890000051
充电速率
Figure BDA0002658617890000052
和累计充电时间t随电池剩余电量的变化曲线，对于同一块电池而言，充电时间随着电池电量的增加而增加。
其中目标(即最低的出行成本)为：
Figure BDA0002658617890000061
对于一辆电动汽车，其各种成本的计算公式为：
Figure BDA0002658617890000062
Figure BDA0002658617890000063
Figure BDA0002658617890000064
S22、确定电动汽车电池电量安全的约束条件，保证安全行车的需要。
所有电动汽车行驶安全约束条件为：
Figure BDA0002658617890000065
Figure BDA0002658617890000066
对于电动汽车行驶安全，必须保证每辆车的最低电量水平必须大于系统允许的最低电量，并且车辆到达目标换电站与到达目的地时的电池电量都不能小于系统最低电量。
S23、确定该模型中所有电动汽车更换电池服务的约束条件。
所有电动汽车更换电池服务约束条件为：
Figure BDA0002658617890000067
Figure BDA0002658617890000068
xujq＝0，1 u∈U，j∈J，q∈Q
对于汽车更换电池服务，模型中所有电动汽车只进行一次换电服务，限制了超长距离的运输服务，有一定的弊端，但可以通过多次输入和求解该模型得以解决；更换后电池的电量不低于耗尽电池的电量，保证了不存在反向售电的情况。xujq为二元变量，xujq＝1表示当车辆u去换电站j换上电量为q的电池，否则xujq＝0。
在上述系列计算式子中，相关参数定义：F1表示电池的绕行成本；F2表示电池充电过程中的总成本；F3表示行程结束后电池的剩余价值；C1表示单位距离成本；C2表示单位时间电池充电成本；C3表示单位电量充电成本；C4表示电池电量残值；di,j表示站点i到站点j的距离；
Figure BDA0002658617890000071
表示第u辆车的起点；
Figure BDA0002658617890000072
表示第u辆车的终点；xujq为二元变量，xujq表示当车辆u去换电站j换上电量为q的电池；f(q)变化荷电状态下电池充电时间函数；s表示单位距离的电量消耗；qL表示最低电池电量；
Figure BDA0002658617890000073
表示第u辆车的初始电量；qu表示被第u辆车采用的换电电池电量。
S3、模型求解得出的电池优化配置策略会下达到共享换电站点，站点将根据策略的指引，对已使用过的电池进行精准充电，在达到目标电量后，更换给目标车辆。
具体实施例
参见图3，为了检验模型的应用性，在实施例中选取广东省高速公路2019年5月17:00-18:00期间通过14个重点收费站的车辆205876条收费记录，得到相应的站点位置和车辆OD需求分布如图3和图4所示。假设这些出行需求由电动汽车满足，且初始电池荷电状态服从随机分布。
步骤1：电动汽车驾驶者通过车载设备，确定初始电池电量，并提出出行需求(包含，起讫点)。
步骤2：共享换电系统将集中整合处理所有电动汽车驾驶者的出行需求。再根据电池充电效率的凹函数特性曲线求解模型，得出最优电池优化调度策略。从而引导驾驶员前往指定的换电站更换目标电量的电池，实现电动汽车驾驶者总出行成本最小。
本实施例的研究选择了集中式电池充电效率的分段函数，可选为：
Figure BDA0002658617890000074
步骤3：模型求解得出的电池优化配置策略会下达到共享换电站点，站点将根据策略的指引，对已使用过的电池进行精准充电，在达到目标电量后，更换给目标车辆。
参见表1，通过比较两个系统的优化结果可知，两个系统交换的电池总数是相同的，均等于1431个。但由于它们提高的电池类型数量不同，本实施例提供多种电量等级的电池，而传统换电系统只提供单一型电池，目前市面上的换电多采用充满电的电池替换耗尽的电池，电量为100％。与换电前平均电池电量相比，传统换电系统的平均电池电量(65％)远高于本实施例(32.1％)，说明本实施例对能源的利用效率相对较高。从换电过程能量补给值来看本实施例(50.9％)的性能也优于传统换电系统(35％)，这更有助于减少不必要的换电，提高换电效率。出行距离的平均能耗相非常接近，本实施例和传统换电系统分别为53％和54％，说明优化过程并没有显著增加绕行距离。总体而言，多电池充电电池种类可选择的优化调度方案明显优于单一类型电池系统传统换电系统，可以降低系统成本54.3％左右。
表1传统换电系统和本实施例的比较
Figure BDA0002658617890000081
综上所述，本实施例与现有技术相比，具有如下有益效果：
(1)、本实施例可提供多种电量的电池：传统换电系统模式只能提供单一的电池，即满电，而本发明可以提供在线预订和优化结果，并允许换电站协助优化部署新换电池的电量等级。
(2)、本实施例可提供更准确成本计算方法：传统换电营运模式是为每个电池设置价格，而本发明的营运模式更接近电池租赁，其经济实质是进行能源的租赁。在定价策略中，共享换电系统则为将耗尽的电池充电的过程设定价格，电池的使用者只需要就使用的能源的量进行付费。
(3)、本实施例考虑了电池的充电速率曲线，更好的实现最佳充电策略并提高能源使用效率，具有实际推广价值。
本实施例还提供了一种共享换电系统优化调度系统，包括：
数据上传模块，用于获取电动汽车的初始电池电量和出行需求，所述出行需求包括起讫点；
优化调度模块，用于根据初始电池电量、出行需求和电池充电效率的凹函数特性曲线获取最优的电池优化调度策略；
所述电池优化调度策略用于为所述电动汽车提示换电站的信息，以及为换电站提示所述电动汽车需要的电量信息；
所述最优的电池优化调度策略为实现出行总成本最小的电池优化调度策略。
本实施例的一种共享换电系统优化调度系统，可执行本发明方法实施例所提供的一种共享换电系统优化调度方法，可执行方法实施例的任意组合实施步骤，具备该方法相应的功能和有益效果。
本实施例还提供了一种共享换电系统优化调度装置，包括：
至少一个处理器；
至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现上所述方法。
本实施例的一种共享换电系统优化调度装置，可执行本发明方法实施例所提供的一种共享换电系统优化调度方法，可执行方法实施例的任意组合实施步骤，具备该方法相应的功能和有益效果。
本实施例还提供了一种存储介质，其中存储有处理器可执行的指令，所述处理器可执行的指令在由处理器执行时用于执行如上所述方法。
本实施例还提供了一种存储介质，存储有可执行本发明方法实施例所提供的一种共享换电系统优化调度方法的指令或程序，当运行该指令或程序时，可执行方法实施例的任意组合实施步骤，具备该方法相应的功能和有益效果。
可以理解的是，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器，如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。
上面结合附图对本发明实施例作了详细说明，但是本发明不限于上述实施例，在所述技术领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。

Claims (10)

1.一种共享换电系统优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取电动汽车的初始电池电量和出行需求，所述出行需求包括起讫点；
根据初始电池电量、出行需求和电池充电效率的凹函数特性曲线获取最优的电池优化调度策略；
所述电池优化调度策略用于为所述电动汽车提示换电站的信息，以及为换电站提示所述电动汽车需要的电量信息；
所述最优的电池优化调度策略为实现出行总成本最小的电池优化调度策略。
2.根据权利要求1所述的一种共享换电系统优化调度方法，其特征在于，所述根据初始电池电量、出行需求和电池充电效率的凹函数特性曲线获取最优的电池优化调度策略，包括：
根据电池充电效率的凹函数特性曲线获取出行总成本的表达式，所述出行总成本包括更换电池的绕行成本、电池充电过程中的总成本与行程结束后电池的剩余价值；
根据初始电池电量和出行需求确定所述电动汽车的电池电量安全的第一约束条件，以保证安全行车的需要；
根据初始电池电量和出行需求确定所述电动汽车更换电池服务的第二约束条件；
根据所述出行总成本的表达式、所述第一约束条件和所述第二约束条件获取最优的电池优化调度策略。
3.根据权利要求2所述的一种共享换电系统优化调度方法，其特征在于，电池的充电时间函数的表达式为：
Figure FDA0002658617880000011
所述充电时间函数应满足f(q)＞0，f′(q)＜0，充电速率
Figure FDA0002658617880000012
和累计充电时间t随电池剩余电量的变化曲线，对于同一块电池而言，充电时间随着电池电量的增加而增加。
4.根据权利要求2所述的一种共享换电系统优化调度方法，其特征在于，所述出行总成本的表达式为：
Figure FDA0002658617880000013
Figure FDA0002658617880000014
Figure FDA0002658617880000021
Figure FDA0002658617880000022
其中，F1表示电池的绕行成本；F2表示电池充电过程中的总成本；F3表示行程结束后电池的剩余价值；C1表示单位距离成本；C2表示单位时间电池充电成本；C3表示单位电量充电成本；C4表示电池电量残值；di,j表示站点i到站点j的距离；
Figure FDA0002658617880000023
表示第u辆车的起点；
Figure FDA0002658617880000024
表示第u辆车的终点；xujq为二元变量，xujq表示当车辆u去换电站j换上电量为q的电池；f(q)变化荷电状态下电池充电时间函数；s表示单位距离的电量消耗。
5.根据权利要求4所述的一种共享换电系统优化调度方法，其特征在于，所述第一约束条件为：
Figure FDA0002658617880000025
Figure FDA0002658617880000026
其中，qL表示最低电池电量；
Figure FDA0002658617880000027
表示第u辆车的初始电量；qu表示被第u辆车采用的换电电池电量。
6.根据权利要求4所述的一种共享换电系统优化调度方法，其特征在于，所述第二约束条件为：
Figure FDA0002658617880000028
Figure FDA0002658617880000029
xujq＝0,1 u∈U,j∈J,q∈Q
其中，
Figure FDA00026586178800000210
表示第u辆车的初始电量；qu表示被第u辆车采用的换电电池电量。
7.根据权利要求1所述的一种共享换电系统优化调度方法，其特征在于，所述共享换电系统优化调度方法还包括以下步骤：
所述换电站接收到所述最优的电池优化调度策略后，根据所述电量信息对待更换电池进行充电；
所述电动汽车上传所述始电池电量和所述出行需求，以使在接收到所述最优的电池优化调度策略后，根据所述最优的电池优化调度策略显示所述换电站的信息。
8.一种共享换电系统优化调度系统，其特征在于，包括：
数据上传模块，用于获取电动汽车的初始电池电量和出行需求，所述出行需求包括起讫点；
优化调度模块，用于根据初始电池电量、出行需求和电池充电效率的凹函数特性曲线获取最优的电池优化调度策略；
所述电池优化调度策略用于为所述电动汽车提示换电站的信息，以及为换电站提示所述电动汽车需要的电量信息；
所述最优的电池优化调度策略为实现出行总成本最小的电池优化调度策略。
9.一种共享换电系统优化调度装置，其特征在于，包括：
至少一个处理器；
至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现权利要求1-7任一项所述的一种共享换电系统优化调度方法。
10.一种存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，其特征在于，所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行如权利要求1-7任一项所述方法。
CN202010896509.4A 2020-08-31 2020-08-31 共享换电系统优化调度方法、系统、装置和存储介质 Pending CN112116133A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010896509.4A CN112116133A (zh) 2020-08-31 2020-08-31 共享换电系统优化调度方法、系统、装置和存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010896509.4A CN112116133A (zh) 2020-08-31 2020-08-31 共享换电系统优化调度方法、系统、装置和存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN112116133A true CN112116133A (zh) 2020-12-22

Family

ID=73803890

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010896509.4A Pending CN112116133A (zh) 2020-08-31 2020-08-31 共享换电系统优化调度方法、系统、装置和存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112116133A (zh)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112622686A (zh) * 2020-12-25 2021-04-09 李龙德 一种充电仓的调配管理系统
CN112700053A (zh) * 2021-01-05 2021-04-23 上海钧正网络科技有限公司 电池分配方法、装置及设备
CN113479110A (zh) * 2021-08-20 2021-10-08 浙江吉利控股集团有限公司 换电式混合动力车辆及其换电策略确定方法和整车控制器
CN113547949A (zh) * 2021-07-02 2021-10-26 上海钧正网络科技有限公司 换电任务生成方法、装置、终端及存储介质
CN117151760A (zh) * 2023-09-01 2023-12-01 上海智租物联科技有限公司 基于自适应算法的换电服务定价方法、装置及存储介质
CN117391564A (zh) * 2023-10-19 2024-01-12 北京氢远质投新能源汽车有限公司 一种新能源物流车辆补能调度数据模型及调度优化方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
LINGSHU ZHONG ET AL.: ""Optimal Design for a Shared Swap Charging System Considering the Electric Vehicle Battery Charging Rate"", 《ENERGIES》 *

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112622686A (zh) * 2020-12-25 2021-04-09 李龙德 一种充电仓的调配管理系统
CN112700053A (zh) * 2021-01-05 2021-04-23 上海钧正网络科技有限公司 电池分配方法、装置及设备
CN113547949A (zh) * 2021-07-02 2021-10-26 上海钧正网络科技有限公司 换电任务生成方法、装置、终端及存储介质
CN113479110A (zh) * 2021-08-20 2021-10-08 浙江吉利控股集团有限公司 换电式混合动力车辆及其换电策略确定方法和整车控制器
CN113479110B (zh) * 2021-08-20 2024-01-12 浙江吉利控股集团有限公司 换电式混合动力车辆及其换电策略确定方法和整车控制器
CN117151760A (zh) * 2023-09-01 2023-12-01 上海智租物联科技有限公司 基于自适应算法的换电服务定价方法、装置及存储介质
CN117151760B (zh) * 2023-09-01 2024-04-26 上海智租物联科技有限公司 基于自适应算法的换电服务定价方法、装置及存储介质
CN117391564A (zh) * 2023-10-19 2024-01-12 北京氢远质投新能源汽车有限公司 一种新能源物流车辆补能调度数据模型及调度优化方法
CN117391564B (zh) * 2023-10-19 2024-04-19 北京氢远质投新能源汽车有限公司 一种新能源物流车辆补能调度数据模型及调度优化方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112116133A (zh) 共享换电系统优化调度方法、系统、装置和存储介质
CN108955711B (zh) 一种应用于电动汽车智能充放电的导航方法
CN108629663B (zh) 一种电动汽车电池共享系统
CN107640049B (zh) 一种针对充电站的电动汽车有序充电的移动终端系统
CN109177802B (zh) 一种基于无线通信的电动汽车有序充电系统及其方法
CN108263222B (zh) 确定电动汽车电池包更换的效用的方法和装置
CN102248946B (zh) 具有电机驱动的车辆的可到达范围的管理的方法以及装置
EP3702202B1 (en) Method and system to optimize distributed charging station efficiency and user experience
US11368028B2 (en) Facilitating charging of acceptor nodes by mobile charging systems
US11211666B2 (en) Vehicle battery pack and battery exchange system
CN113479110B (zh) 换电式混合动力车辆及其换电策略确定方法和整车控制器
CN113459871B (zh) 换电站的电池充电方法、装置以及存储介质、电子设备
CN102612784B (zh) 对储能系统中的储备能量的确定和使用
CN106871918A (zh) 电动车路线规划方法及装置
CN110435474A (zh) 充电方法、服务器及计算机可读存储介质
CN112101637A (zh) 基于分时电价和能耗控制的动态充电优化方法及其应用
CN115900744A (zh) 充电路径规划方法、装置和服务器
CN113393150A (zh) 智能换电方法、系统、电子设备及存储介质
WO2020208654A1 (en) Electric vehicle charging management system and method
CN112060944B (zh) 动态无线充电路段优化配置方法、系统、装置及存储介质
WO2021090915A1 (ja) 充電システム、充電方法、及びプログラム
CN117196136A (zh) 一种换电车辆调度方法、系统和装置
CN115230538A (zh) 燃料电池汽车能量管理方法、装置、电子设备及存储介质
CN115565298A (zh) 换电站充电报备管理方法、装置及存储介质
JP6960087B2 (ja) 隊列走行システム

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20201222

RJ01 Rejection of invention patent application after publication