CN112339582A - 一种考虑充电站吸引力的电动汽车充电选择方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种考虑充电站吸引力的电动汽车充电选择方法。本发明中,列出充电桩各方的影响用户选择的因素;求出充电停车价格,停车价格,充电时间,排队时间,驾驶时间,步行时间各方对用户选择效应的影响的主要参数;将各种参数在重力模型的作用下,变为充电桩的选择效应通过对各方的的对选择效应主要影响因素建立重力模型的出了充电桩选择效应,此方法充分考虑了各方的利益因素,使其推断的选择效益更加真实有效,从而对电动汽车行业下一步发展有着重要的作用;采用了WiFi模块,保证了系统各个模块之间运行的稳定,从而保证了系统在工作时的稳定性,从而避免卡顿造成的信息传输不及时,从而提高了使用者的便利性。
Description
技术领域
本发明属于充电桩技术领域,具体为一种考虑充电站吸引力的电动汽车充电选择方法。
背景技术
有分析了分时电价、实时电价机制对用户侧的影响,建立了考虑用户满意度及供用电双方效益最大化的定价模型.(2)还有以用户充电成本最小为目标,设定充电价格来规范用户的充电行为,表明充电定价信息可以调动用户的充电行为。
但是常见的主要缺陷在于主要关注于充电价格制定各参与拥护方的利益博弈与通过价格规范用户充电行为,很少有综合考虑充电桩的各方的因素,来考虑充电桩的选择效应。
发明内容
本发明的目的在于:为了解决上述提出的问题,提供一种考虑充电站吸引力的电动汽车充电选择方法。
本发明采用的技术方案如下:一种考虑充电站吸引力的电动汽车充电选择方法,所述虑充电站吸引力的电动汽车充电选择方法包括以下步骤:
S1:列出充电桩各方的影响用户选择的因素;
S2:求出充电停车价格,停车价格,充电时间,排队时间,驾驶时间,步行时间各方对用户选择效应的影响的主要参数;
S3:将各种参数在重力模型的作用下,变为充电桩的选择效应
在一优选的实施方式中,所述步骤S3中,重力模型是指应用最多的一种“出行分布模型”;因表述形态与牛顿重力定律相似而得名;模型认定两区间内的出行次数Tp同出发区的出行产生数成正比,同两区间的交通阻抗~的某一乘方数成正比;其表达式如下:tii式中—可根据现有出行分布资料,用回归分析法标定;pt—区的出行发生总量;Pj—)区的出行吸行总量;%般用两区间的行程时间;模型的另一种形式是:A,-式中:F(tii)——阻抗函数;式中指数a先取自类似城市已有模型,据此计算得出行分布曲线,同起讫点调査所得的现状出行一时间分布曲线进行比较,得出修正系数,逐次迭代,直至两条分布曲线比较接近,满足给定精度要求为止;标定的工作量较大;该法考虑的因素较增长系数法全面,尤其是突出了局部与整体的相互作用关系,比较切合实际;即使没有完整的起讫点(OD)调査资料,由此法也可推算出行分布;缺点是当行程时间越短,交通量越趋近于无穷大,故不适用于短路程出行分布的计算;现常用一维约束或二维约束重力模型。
在一优选的实施方式中,所述步骤S1中充电桩的外部设置有采集摄像头,采集摄像头的内部采用高速比较器,例如是高速比较器AD8032,(我们试验LM393也可以达到此效果);通过选择合适的电压作为比较器的参考电压,把图像信号转化为高低电平信号,其输出信号直接接到单片机的IO口,可以读取到图像信号,一般可得到黑线为1,白板为0的图像信号,(或者是黑线为0,白板为1的图像信息)。
在一优选的实施方式中,所述步骤S1中充电桩的外部设置有采集摄像头,采集摄像头的内部采用高速比较器的0数据转化速率快,若输出信号接单片机低位的IOI1,同时单片机超频到64M和使用指针程序,一行可以采集到250个点;同时能够实现准确的数据转换(几乎不会出错);其精度对于图像的分析是够的,一般在光线均匀和参考电压合理的前提下,最远处的黑线信号可以采集到4-5个点。
在一优选的实施方式中,所述步骤S2中,在计算好各方面方对用户选择效应的影响的主要参数之后,被动型串口设备联网指的是,在系统中所有设备一直处于被动的等待连接状态,仅由后台服务器主动发起与设备的连接,并进行请求或下传数据的方式;典型的应用,如某些无线传感器网络,每个传感器终端始终实时的在采集数据,但是采集到的数据并没有马上上传,而是暂时保存在设备中;而后台服务器则周期性的每隔一段时间主动连接设备,并请求上传或下载数据。
在一优选的实施方式中,所述WiFi模块的后台服务器实际上作为TCP Client端,而设备则是作为TCP Server端主要特性2.4GHz,IEEE 802.11b/g内部PCB天线,可选外部天线支持基于AP的网络(Infrastructure)/对等网络Ad-Hoc(IBSS))/虚拟AP模式,IPHONE/IPAD/Android设备也能不用AP/路由器而直接连接支持802.11i加密方式:WEP-64/128,TKIP(WPA-PSK)and AES(WPA2-PSK)MCU内置TCP/IP协议栈3路UART串行接口(其中1路支持DMA模式,全功能串口,波特率最高支持921.6Kbps)SPI接口、I2S/PCM接口Digital Video端口高达24个GPIO口(部分GPIO将会和上述接口复用)全功能TCP/IP协议栈,TCP/IP传输带宽达到10Mbps以上支持三种带有定时自动唤醒功能的WiFi节能模式。
综上所述,由于采用了上述技术方案,本发明的有益效果是:
1、本发明中,通过对各方的的对选择效应主要影响因素建立重力模型的出了充电桩选择效应,此方法充分考虑了各方的利益因素,使其推断的选择效益更加真实有效,从而对电动汽车行业下一步发展有着重要的作用。
2、本发明中,采用了WiFi模块,保证了系统各个模块之间运行的稳定,从而保证了系统在工作时的稳定性,从而避免卡顿造成的信息传输不及时,从而提高了使用者的便利性。
附图说明
图1为本发明的主要参数的公式由影响因素的得来图;
图2为本发明中充电桩吸引因素的重力模型。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
参照图1-2,
一种考虑充电站吸引力的电动汽车充电选择方法,所述虑充电站吸引力的电动汽车充电选择方法包括以下步骤:
S1:列出充电桩各方的影响用户选择的因素,步骤S1中充电桩的外部设置有采集摄像头,采集摄像头的内部采用高速比较器,例如是高速比较器AD8032,(我们试验LM393也可以达到此效果);通过选择合适的电压作为比较器的参考电压,把图像信号转化为高低电平信号,其输出信号直接接到单片机的IO口,可以读取到图像信号,一般可得到黑线为1,白板为0的图像信号,(或者是黑线为0,白板为1的图像信息),步骤S1中充电桩的外部设置有采集摄像头,采集摄像头的内部采用高速比较器的0数据转化速率快,若输出信号接单片机低位的IOI1,同时单片机超频到64M和使用指针程序,一行可以采集到250个点;同时能够实现准确的数据转换(几乎不会出错);其精度对于图像的分析是够的,一般在光线均匀和参考电压合理的前提下,最远处的黑线信号可以采集到4-5个点;
S2:求出充电停车价格,停车价格,充电时间,排队时间,驾驶时间,步行时间各方对用户选择效应的影响的主要参数,步骤S2中,在计算好各方面方对用户选择效应的影响的主要参数之后,被动型串口设备联网指的是,在系统中所有设备一直处于被动的等待连接状态,仅由后台服务器主动发起与设备的连接,并进行请求或下传数据的方式;典型的应用,如某些无线传感器网络,每个传感器终端始终实时的在采集数据,但是采集到的数据并没有马上上传,而是暂时保存在设备中;而后台服务器则周期性的每隔一段时间主动连接设备,并请求上传或下载数据,WiFi模块的后台服务器实际上作为TCP Client端,而设备则是作为TCP Server端主要特性2.4GHz,IEEE 802.11b/g内部PCB天线,可选外部天线支持基于AP的网络(Infrastructure)/对等网络Ad-Hoc(IBSS))/虚拟AP模式,IPHONE/IPAD/Android设备也能不用AP/路由器而直接连接支持802.11i加密方式:WEP-64/128,TKIP(WPA-PSK)and AES(WPA2-PSK)MCU内置TCP/IP协议栈3路UART串行接口(其中1路支持DMA模式,全功能串口,波特率最高支持921.6Kbps)SPI接口、I2S/PCM接口Digital Video端口高达24个GPIO口(部分GPIO将会和上述接口复用)全功能TCP/IP协议栈,TCP/IP传输带宽达到10Mbps以上支持三种带有定时自动唤醒功能的WiFi节能模式;
S3:将各种参数在重力模型的作用下,变为充电桩的选择效应,步骤S3中,重力模型是指应用最多的一种“出行分布模型”;因表述形态与牛顿重力定律相似而得名;模型认定两区间内的出行次数Tp同出发区的出行产生数成正比,同两区间的交通阻抗~的某一乘方数成正比;其表达式如下:tii式中—可根据现有出行分布资料,用回归分析法标定;pt—区的出行发生总量;Pj—)区的出行吸行总量;%般用两区间的行程时间;模型的另一种形式是:A,-式中:F(tii)——阻抗函数;式中指数a先取自类似城市已有模型,据此计算得出行分布曲线,同起讫点调査所得的现状出行一时间分布曲线进行比较,得出修正系数,逐次迭代,直至两条分布曲线比较接近,满足给定精度要求为止;标定的工作量较大;该法考虑的因素较增长系数法全面,尤其是突出了局部与整体的相互作用关系,比较切合实际;即使没有完整的起讫点(OD)调査资料,由此法也可推算出行分布;缺点是当行程时间越短,交通量越趋近于无穷大,故不适用于短路程出行分布的计算;现常用一维约束或二维约束重力模型。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种考虑充电站吸引力的电动汽车充电选择方法,其特征在于:所述虑充电站吸引力的电动汽车充电选择方法包括以下步骤:
S1:列出充电桩各方的影响用户选择的因素;
S2:求出充电停车价格,停车价格,充电时间,排队时间,驾驶时间,步行时间各方对用户选择效应的影响的主要参数;
S3:将各种参数在重力模型的作用下,变为充电桩的选择效应。
2.如权利要求1所述的一种考虑充电站吸引力的电动汽车充电选择方法,其特征在于:所述步骤S3中,重力模型是指应用最多的一种“出行分布模型”;因表述形态与牛顿重力定律相似而得名;模型认定两区间内的出行次数Tp同出发区的出行产生数成正比,同两区间的交通阻抗~的某一乘方数成正比;其表达式如下:tii式中—可根据现有出行分布资料,用回归分析法标定;pt—区的出行发生总量;Pj—)区的出行吸行总量;%般用两区间的行程时间;模型的另一种形式是:A,-式中:F(tii)——阻抗函数;式中指数a先取自类似城市已有模型,据此计算得出行分布曲线,同起讫点调査所得的现状出行一时间分布曲线进行比较,得出修正系数,逐次迭代,直至两条分布曲线比较接近,满足给定精度要求为止;标定的工作量较大;该法考虑的因素较增长系数法全面,尤其是突出了局部与整体的相互作用关系,比较切合实际;即使没有完整的起讫点(OD)调査资料,由此法也可推算出行分布;缺点是当行程时间越短,交通量越趋近于无穷大,故不适用于短路程出行分布的计算;现常用一维约束或二维约束重力模型。
3.如权利要求1所述的一种考虑充电站吸引力的电动汽车充电选择方法,其特征在于:所述步骤S1中充电桩的外部设置有采集摄像头,采集摄像头的内部采用高速比较器,例如是高速比较器AD8032,(我们试验LM393也可以达到此效果);通过选择合适的电压作为比较器的参考电压,把图像信号转化为高低电平信号,其输出信号直接接到单片机的IO口,可以读取到图像信号,一般可得到黑线为1,白板为0的图像信号,(或者是黑线为0,白板为1的图像信息)。
4.如权利要求1所述的一种考虑充电站吸引力的电动汽车充电选择方法,其特征在于:所述步骤S1中充电桩的外部设置有采集摄像头,采集摄像头的内部采用高速比较器的0数据转化速率快,若输出信号接单片机低位的IOI1,同时单片机超频到64M和使用指针程序,一行可以采集到250个点;同时能够实现准确的数据转换(几乎不会出错);其精度对于图像的分析是够的,一般在光线均匀和参考电压合理的前提下,最远处的黑线信号可以采集到4-5个点。
5.如权利要求1所述的一种考虑充电站吸引力的电动汽车充电选择方法,其特征在于:所述步骤S2中,在计算好各方面方对用户选择效应的影响的主要参数之后,被动型串口设备联网指的是,在系统中所有设备一直处于被动的等待连接状态,仅由后台服务器主动发起与设备的连接,并进行请求或下传数据的方式;典型的应用,如某些无线传感器网络,每个传感器终端始终实时的在采集数据,但是采集到的数据并没有马上上传,而是暂时保存在设备中;而后台服务器则周期性的每隔一段时间主动连接设备,并请求上传或下载数据。
6.如权利要求1所述的一种考虑充电站吸引力的电动汽车充电选择方法,其特征在于:所述WiFi模块的后台服务器实际上作为TCP Client端,而设备则是作为TCP Server端主要特性2.4GHz,IEEE802.11b/g内部PCB天线,可选外部天线支持基于AP的网络(Infrastructure)/对等网络Ad-Hoc(IBSS))/虚拟AP模式,IPHONE/IPAD/Android设备也能不用AP/路由器而直接连接支持802.11i加密方式:WEP-64/128,TKIP(WPA-PSK)and AES(WPA2-PSK)MCU内置TCP/IP协议栈3路UART串行接口(其中1路支持DMA模式,全功能串口,波特率最高支持921.6Kbps)SPI接口、I2S/PCM接口Digital Video端口高达24个GPIO口(部分GPIO将会和上述接口复用)全功能TCP/IP协议栈,TCP/IP传输带宽达到10Mbps以上支持三种带有定时自动唤醒功能的WiFi节能模式。
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