CN113195299A

CN113195299A - 用于优化分布的充电站效率和用户体验的方法和系统

Info

Publication number: CN113195299A
Application number: CN201980083524.2A
Authority: CN
Inventors: 田继雷; 曹阳
Original assignee: Bayerische Motoren Werke AG
Current assignee: Bayerische Motoren Werke AG
Priority date: 2019-02-28
Filing date: 2019-10-21
Publication date: 2021-07-30
Anticipated expiration: 2039-10-21
Also published as: US20220076358A1; EP3702202B1; CN113195299B; WO2020173584A1; EP3702202A1

Abstract

提供一种用于优化高度分布的充电站效率以及用户体验的由计算机实现的方法，本发明的目的是对充电站进行最优分配。该目的通过以下步骤得以解决：a)接收充电站数据，所述充电站数据标识一个或多个充电站以及充电站位置(lc1、lc2)；b)接收对一个或多个请求车辆进行充电的一个或多个请求(R)，每个请求包括标识能够知晓可行路线的相应请求车辆的出发位置(ls1、ls2)和到达位置(le1、le2)的数据；c)接收和/或确定绕行数据，所述绕行数据表示用于多个车辆的至少一个充电站绕行距离，所述多个车辆包括所述请求车辆；d)通过利用线性约束优化目标函数(F)标识用于所述请求车辆的充电站候选项；以及e)将所述充电站候选项中的至少一些分配给所述请求车辆；其中，利用线性约束优化目标函数(F)包括减少用于所述请求车辆的总绕行距离、排队等候时间和/或充电价格。

Description

用于优化分布的充电站效率和用户体验的方法和系统

技术领域

本发明涉及一种用于将高度分布的充电站优化地分配给电动车以改进充电站效率并改进用户体验的方法，并涉及一种计算机可读介质和一种用于此的系统。

背景技术

随着对内燃机的更多监管压力以及电动动力系统和电池中的快速技术改进，对电动车(EV)的需求快速增长。对于EV，影响用户体验的一个关键挑战是电池充电，这是由于EV与内燃机驱动车辆相比往往具有更短的续航里程和更长的充电时间。

有若干种方法来改进充电电动车的体验。一种方法包括可更换电池，即，将车辆驾驶到充电站并用充满电的电池替换低功率电池。这种解决方案需要对技术和服务设施以及使电池更换自动化的系统进行大量投资。制造商也需要投资以使可更换电池可靠。拥有新车辆的消费者需要接受并支持其新电池可以更换成旧电池。保险公司也将必须根据此改变来调整其保险单。进一步，难以广泛地分布这种服务。

另一种方法旨在通过在交互式地图上定位充电站位置并允许用户基于地图的位置导航到充电站来改进用户体验。

本发明提出了一种用于改进用户体验的新方法。在实施例中，与对每个车辆单独优化充电绕行距离相反，本发明允许对多个车辆充电的总绕行距离进行优化。绕行距离的优化是示例，并且本发明可优化任何目标，例如用于排队等待充电的车辆的例如充电价格或排队等待时间。优化可以是关于目标之一。优化还可以是例如通过加权目标同时关于一个以上的目标。该目的还可以包括优选地相对于彼此进行加权的若干优化目标。优化还可以包括本文所述的一个或多个约束。

汽油加油服务由于汽油供应管理(例如，管道和/或燃料输送等)通常取决于对相当复杂和危险的设备进行基础设施投资。这已形成了品牌化服务，例如壳牌、BP等。

与汽油加油相反，由于相当低成本的基础设施投资和使用的安全和便利，个人可以为其EV拥有充电设施。本发明包括认识到了个人理论上可以将其充电站提供作为服务。本发明进一步包括认识到了这可能导致充电站服务的分布在地理位置和所有权方面的趋势变化。充电站服务可以高度分布。本发明包括认识到了该可能性，以及这种潜在的趋势变化可能导致的技术挑战。本发明还包括利用技术方案来解决技术挑战，从而用于在充电服务的这种高度分布环境中优化充电站分配。

根据高度分布的服务供求关系，至关重要的是具有一平台，以便最优管理因搜索和选择的复杂性增大而导致的分布系统中的供求关系，其中用户体验作为约束，从而例如减少消费者的驾驶成本、等待和金钱，并优化服务供应商的商业价值。

发明内容

本发明提出了一种有关作为整个系统优化供求关系之间的性能和价值的充电服务的方法。在此类系统中，本发明的目的是将充电站最优地分配给电动车。

充电站的分配通过权利要求1的方法、权利要求14的计算机可读介质和权利要求15的系统得以解决。

特别地，本发明的目的通过用于分配充电站的由计算机实现的方法得以解决，该方法包括：

a)接收充电站数据，所述充电站数据标识一个或多个充电站以及充电站位置；

b)接收对一个或多个请求车辆进行充电的一个或多个请求，每个请求包括标识相应请求车辆的出发位置和到达位置的数据；

c)接收和/或确定绕行数据，所述绕行数据表示用于多个车辆的至少一个充电站绕行距离，所述多个车辆包括所述请求车辆；

d)通过利用线性约束优化目标函数，标识用于所述请求车辆的充电站候选项；以及

e)将所述充电站候选项中的至少一些充电站候选项分配给所述请求车辆；

其中，利用线性约束优化目标函数包括减少用于所述请求车辆的总绕行距离、排队等候时间和/或充电价格。

所述请求车辆可以能够知晓出发位置与到达位置之间的可行路线。可基于这些位置与充电站位置之间的可行路线完成确定绕行数据。

特别是对于高度分布的充电站，优点包括优化充电站效率和用户体验。

整体方法和充电站分配的优点包括提高充电站的利用率。该目的可用于在车辆/用户(需求)和服务供应商(供应)之间进行优化。这反过来可导致对于供应商和消费者的价值提高。对于供应商而言，本发明可实现并促进更多的充电设施用于公共用途，并允许服务提供者利用易于管理的系统使其利润最大化，并满足个人服务可用性。对于消费者而言，该系统允许充电成本降低以及随着时间推移等待和绕行距离降低。该方法可用于向用户推荐并提醒用户对其车辆进行充电的最佳时间和位置，例如，短绕行、低价格、没有等待时间、最佳充电效率。本发明对基于自主驾驶的交通(其中车辆可适于在没有乘客的情况下自主驾驶和充电)具有进一步的优点。通过优化车队而不是单独优化每个车辆，可减少总的绕行距离以及因此减少交通成本。优点还包括诸如环境、交通、公用事业和节能的社区和生态系统的价值。

充电请求可通过EV的用户手动完成，或可通过EV自身在其基于传感器输入考虑需要充电时自动完成。

可替代地，可中心触发请求，例如在中心充电站分配单元中触发请求，充电站分配单元利用充电站分配单元所需的EV数据从EV更新(例如，通过拉动或者推送消息)，以便决定EV需要充电。此类数据可包括当前的电池电量和/或距充电站的距离。充电站分配单元可施行用于一个或多个车辆的充电站分配安排，该安排如本文所述可基于车辆数据进行更新。

充电站候选项可被展示给车辆的用户，并且响应该展示，用户可认可该候选项并预约充电站，从而充电站被分配给该车辆。对于一些或者所有车辆，响应于标识充电站候选项，分配也可以是自动的。

每次新的车辆请求充电时，可执行目标函数的优化和充电站的分配。于是，可能的是，随着更多的车辆添加至优化中，待安排的充电时间越近，初始的充电短绕行的用户体验逐渐增加。消费者可能认为这不公平。可替代地，可每隔一段时间完成优化，其中随着更多的车辆请求充电，已经分配的充电站不进行更新。“早到者”于是将拥有包括在优化之中的更多的充电站以及更高的短绕行距离的可能性。这可能会导致被建议充电站候选项的用户的延迟，并因此可更适用于充电站的自动分配。对于自主车辆，并且特别是在没有乘客的情况下行驶前往充电时，重新分配将是问题更少的。

在一个实施例中，充电站绕行距离是从所述出发位置经由所述充电站位置到所述到达位置的路径的第一距离与从所述出发位置直接到所述到达位置的路径的第二距离之间的差。

优点包括精确且快速的用于推导得到绕行距离的方法，充电站的分配可对所述绕行距离进行优化。

在一个实施例中，该方法进一步包括下述步骤：

确定相应的车辆是否需要充电，并基于该确定步骤的结果发出要充电的请求；

其中，如果预期的电池电量低于阈值电池电量，则确定所述车辆需要充电；并且

其中，如果所述请求车辆需要充电，则所述多个车辆包括所述请求车辆。

利用系统方法的挑战是随着请求车辆和充电站的数量增加导致的优化问题的复杂性以及增加的计算需求。优点包括，通过仅包括任意时刻需要充电的车辆而减少车辆的数量。确定车辆是否需要充电可以是自动的，并且充电站向驾驶员提供建议减少了驾驶员对车辆的电池电量所需的关注，进一步增加了对驾驶的关注并增大了安全性。

对于自主车辆，当电池电量低于阈值电量时，车辆可在完成当前驾驶路线之后被安排进行充电。用于计算绕行的出发位置于是可以是当前路线的目的地，并且用于计算绕行的到达位置可以是下一路线的起始(提取)位置。

在一个实施例中，标识充电站候选项包括确定充电站是否是用于车辆、特别是用于所述请求车辆中的一个请求车辆的有效候选项，其中，如果下述情况成立，则所述充电站是用于所述车辆的有效候选项：

i)所述车辆经由所述充电站的所述充电站绕行距离低于绕行距离阈值；和/或

ii)所述车辆能够到达所述充电站，其中，如果在所述出发位置与所述充电站位置之间预期的电池消耗低于当前的电池电量，则所述充电站可被视为能到达；和/或

iii)在所述充电站的开放时间内所述车辆能到达所述充电站。

优点包括通过减少用于每个充电站的车辆候选项的数量降低了计算的复杂性。通过基于车辆的位置和电池电量对车辆进行预过滤，在复杂度上可明显减少优化问题。进一步，通过包括绕行距离阈值，该方法防止了异常值，即，为了减少总绕行距离起见车辆行驶太远。可调整该方法，使得自主的空车比有乘客的车辆具有更高的绕行距离阈值。绕行距离在不进行充电的情况下可以是绝对绕行距离，或者是相对绕行距离(例如百分比)。

在一个实施例中，至少一个请求标识最早的出发时间，并且所述线性约束包括所述最早的出发时间，而为具有所述请求的所述车辆标识并分配充电站候选项，从而安排具有所述请求的所述车辆在所述最早的出发时间之后出发以进行充电；和/或

其中，至少一个请求标识最晚的出发时间，并且所述线性约束包括所述最晚的出发时间，而为具有所述请求的所述车辆标识并分配充电站候选项，从而安排具有所述请求的所述车辆在所述最晚的出发时间之前出发以进行充电。

优点包括进一步的约束，以允许在计划未来路线期间进行充电之前更好地计划充电站绕行。对于自主车辆，最早的出发时间可以是当前行程的预计到达时间，从而自主车辆可在开始驾驶到分配的充电站以进行充电之前卸载旅行乘客。

在一个实施例中，所述充电站数据进一步标识所述充电站中的至少一个充电站的开放时间，并且所述目标函数和/或所述线性约束包括所述开放时间，从而优化所述目标函数，并且在所述开放时间期间安排所述车辆进行充电。

优点包括进一步的约束，以允许在特定时段期间停止使用充电站。该约束允许优化路线以考虑所有者可能需要充电站、可预约充电站、充电站需要维护或者出于维修或者其他原因需要关闭。

在一个实施例中，标识充电站候选项包括确定用于所述请求车辆的时间窗口，并且调整所述线性约束，从而在所述时间窗口期间仅为所述请求车辆分配充电站；并且

其中，所述方法能够进一步包括：

f)确定用于每个所述请求车辆的出发时间，从而估计所述车辆在所述时间窗口开始之前到达所述充电站。

优点包括给车辆发送出发时间的信号，从而估计车辆在用于充电的分配时间窗口的时间内到达充电站。这防止车辆出发过早，这可能引起在充电站的等待时间以及充电站引道的堵塞。如果车辆在确定的出发时间之后出发，则可通知系统，并且在同一充电站可对车辆重新分配新的时间窗口，或者重新分配根据本文所述的方法可供使用的另一充电站。

在一个实施例中，所述线性约束包括约束：

其中，

对于每个用户i∈U和充电站j∈C(i)，变量

即所述时间窗口的开始；

变量q_i，j表示车辆i在充电站j完成充电的时间，即所述时间窗口的结束；

e_i，j为二进制变量，如果车辆i将访问充电站j，则e_i，j为1，否则为0。

包括以上线性约束的优点包括，充电站的分配确保每个充电站在任意时刻仅分配给一个车辆。如果位置包含若干充电站，则每个充电站作为单独的充电站进行优化。

在一个实施例中，所述目标函数和/或所述线性约束包括每个所述车辆的充电成本。

充电成本可以是约束，例如用户设定的最大成本，或者可以作为最小目标被包括在内，以减少总的充电成本。可以利用总绕行来平衡优化，从而分配有短绕行的充电站(例如，大众充电站)的车辆比分配有较长绕行的充电站(例如，更少的大众充电站)的车辆充电价格更高。这可以导致车辆的成本有效分配，同时供应商增大了服务价值，并且充电成本和绕行降低，并且可以用于提供在将具有高服务价值的地方安装另外的充电站的建议，这反过来将导致总充电绕行距离的降低。

在一个实施例中，所述请求进一步标识请求车辆的当前的电池电量和每距离单位的能耗，并且所述充电站数据中的至少一个充电站数据标识每小时的价格和/或每能源单位的价格；并且

其中，根据所述当前的电池电量、所述每距离单位的能耗、距每个所述充电站的距离、以及所述充电站数据标识的所述每小时的价格和/或每能源单位的价格，推导得到所述充电成本。

优点包括下述服务，考虑到当前的电池电量和行驶到充电站的能耗，该服务允许对车辆进行充电的总成本在每个充电站充足。通过包括诸如每小时使用量或每充电能源单位的充电价格，供应商能够调节价格，从而优化总投资回报率。考虑到在充电站进行充电的需求，该系统可建议将合适的充电价格作为服务，或者直接设定价格。

在一个实施例中，标识充电站候选项包括应用分支定界法，以利用所述线性约束优化所述目标函数。

优点包括利用合理的计算资源查找最优解决方案并使计算使用量下降的算法。分支定界仅仅是用来解决混合整数规划问题的技术的示例。根据需要或者发展可使用任意其他合适的方法。

在一个实施例中，优化所述目标函数包括使下述函数最大化

其中，i∈U表示一组车辆标识码；

j∈C(i)表示一组充电站标识码；

e_i，j为二进制变量，如果车辆i将访问充电站j，则e_i，j为1，否则为0；

如果车辆在其从该车辆的所述出发位置到所述到达位置的路上行驶经过充电站位置j，则detour_i，j表示车辆i的充电站绕行距离；pc_i，j表示车辆i在充电站j的充电成本；

σ₁和σ₂是在下述范围内的预定的超参数：

优点包括提供一种解决方案的方法，该解决方案是最优的，考虑了使绕行距离最小化与使充电成本最小化之间的平衡。该平衡可通过参数σ₁和σ₂进行调节，并且可预先确定或者根据各条件动态地调节。

在一个实施例中，所述线性约束包括：

和/或

其中，

tsc_i，j表示车辆i的出发位置与充电站j的充电站位置之间的行程时间；

ts_i和te_i分别是车辆i的最早的出发时间和最晚的出发时间；

对于每个用户i∈U和充电站j∈C(i)，变量

os_j和oe_j分别是充电站j的开放时间和关闭时间；

du_i，j表示车辆i在充电站j的充电时间。

优点包括：充电站的分配确保车辆能够在相应分配的充电站的营业时间内到达并完成充电。

特别地，本发明的目的通过一种计算机可读介质得以解决，其包括指令，当由处理器执行时，所述指令使所述处理器执行如本文所述的方法。

上述计算机可读介质的益处和优点等同于或类似于上述方法的优点。

特别地，本发明的目的通过一种充电站分配系统得以解决，该系统包括：

充电站分配单元；

充电站；

其中，所述充电站分配单元适于执行如本文所述的方法；并且

其中，所述充电站分配单元进一步适于，基于用于分配的步骤的结果，向所述充电站发送信号，该信号包括与特定的请求车辆和对应的时间窗口有关的分配消息。

优点包括，分配后的充电站被告知其分配至车辆，这例如可允许充电站准备进行充电，例如表明充电站被分配给车辆。该准备可包括填充短期能量缓冲器和/或调节待分配车辆的电压/安培和/或连接器。本系统的益处和优点进一步等同于或类似于如本文所述的方法的优点。

在一个实施例中所述充电站能够标识所述特定的请求车辆；并且

其中，所述充电站分配系统防止除了所述特定的请求车辆之外的车辆在所述对应的时间窗口期间使用所述充电站。

优点包括，当分配有充电站的车辆到达以进行充电时，该充电站可供使用，即未被占用。这防止对已分配的车辆进行重新分配以及待充电的车辆进行次优重选路线和/或等待。

附图说明

在下文中，关于附图描述了本发明的实施例，其中：

图1例示了在替代充电站进行充电的车辆、出发位置和到达位置以及绕行；

图2例示了根据本发明一个实施例的方法的步骤；

图3例示了根据本发明一个实施例的车辆和充电站数据处理以及充电站分配；

图4示意性地例示了根据一个实施例的充电站分配系统。

具体实施方式

图1显示了第一充电站位置lc1、第二充电站位置lc2、第一车辆的出发位置ls1、第二车辆的出发位置ls2、第一车辆的到达位置le1、第二车辆的到达位置le2、第一车辆的出发位置距到达位置的距离dse1、第二车辆的出发位置距到达位置的距离dse2、ls1距lc1的距离(dsc1.1)、ls1距lc2的距离(dsc1.2)、ls2距lc1的距离(dsc2.1)、ls2距lc2的距离(dsc2.2)、lc1距le1的距离(dse1.1)、lc2距le1的距离(dse1.2)、lc1距le2的距离(dse2.1)以及lc2距le2的距离(dse2.2)。相同的命名规则适用于其他参数，例如，行程持续时间、时间实例、出发位置和目的地位置等。

本发明涉及通过优化目标函数将充电站(在位置lc1和lc2)分配给车辆(具有出发位置ls1和ls2)，从而使总绕行距离最小。在图1的示例中，涉及两个车辆和两个充电站，存在两种可能的解决方案。图1中的车辆和充电站的数量为示例，本发明可处理任何数量的车辆和充电站以进行分配。可能方案的数量以及由此计算的复杂性随着处理的车辆和充电站的数量而增加。

以下标注用于给定的第i个用户或车辆以及第j个充电站：

·ls_i、le_i和lc_j分别表示第i个用户的车辆出发位置、到达位置和第j个充电站。

·dse_i和tse_i表示第i个用户的出发目的地距到达目的地的行驶距离和出行持续时间。

·对于第i个用户，最早的出发时间为ts_i，最晚的出发时间为te_i，当前电池电量为B_i；对于第j个充电站，每小时价格为p_j，开放时间从os_j至oe_j；如果一个充电站具有多个充电设备，则将其划分成多个虚拟充电站，每个虚拟充电站具有1个充电设备。

·需要充电服务的用户被表示为U，充电站列表被表示为C，对于用户i∈U，用于i的有效充电站候选项被表示为C(i)，类似地，U(j)指的是将j作为其充电站候选项的所有用户。

通常，命名中的第一个字母表示：位置(l)、距离(d)、持续时长或时间(t)、价格(p)、电池电量(B)、开放(o)。

距离(d)和时间(t)的命名通常具有三个字母，其中第二个字母表示起始点：起始位置(s)或充电位置(c)，并且第二个字母表示终点:充电站(c)或结束位置(e)。位置(l)的命名通常具有两个字母，其中第二个字母表示位置，例如起始位置(s)、充电位置(c)和结束位置(e)。

如果命名具有下标，则第一个下标(i)通常指代车辆/用户ID，第二个下标(j)通常指代充电站ID。

图2显示了根据本发明一个实施例的方法的步骤。该方法包括：接收充电站数据的步骤410、接收和/或确定对请求车辆进行充电的一个或多个请求的步骤420、接收和/或确定绕行数据的步骤430、标识充电站候选项的步骤440以及将充电站分配给车辆的步骤450。该方法还可包括确定车辆出发时间的步骤(未显示)。

标识充电站候选项的步骤可包括为要求充电服务的用户查找潜在的充电站候选项以及向用户推荐充电站，包括优化充电时间，并满足用户的充电请求，同时使用混合整数规划使总价格和绕行距离保持优化。

为要求充电服务的用户查找潜在的充电站候选项可包括(示例)：

·初始化：U＝{}

·对于用户i，计算dse_i＝dist(ls_i，le_i)，基于dse_i得到电池消耗bse_i。如果B_i-bse_i＞Thrd_i，则意味着用户不需要充电服务，不同的用户可能具有不同的阈值(例如，如果用户在家有充电设备，则阈值可能比较低)。如果用户i需要充电服务，则U＝U∪{i}、C(i)＝{}。

对于每个充电站j，通过计算下述内容检查j是否是用户i的有效候选项：

·dsc_i，j＝dist(ls_i，lc_j)，dce_i，j＝dist(lc_j，le_i)，detour_i，j＝dsc_i，j+dce_i，j-dse_i。

如果detour_i，j＞dse_i*Thre_i，则意味着充电站j对于用户不合适，这是由于绕行距离大于用户偏好，跳过后续步骤；在此，Thre_i指的是用户i能接受的绕行阈值。

·获取ls_i与lc_j之间的行程时间为tsc_i，j，计算ls_i与lc_j之间的电池消耗为bsc_i，j，如果bsc_i，j≥B_i+τ，则意味着通过用户的当前电池电量不能到达j(在此，τ是确保能到达j的较小的保障值)，跳过后续步骤；否则基于电池电量(B_i-bsc_i，j)计算充电时间tc_i，j和价格pc_i，j。

·检查时间窗口兼容性：

■如果te_i+tsc_i，j＜os_j，则意味着j的开放时间对于用户而言太晚，跳过j

■如果ts_i+tsc_i，j+ct_i，j≥oe_j，则意味着j的开放时间对于用户而言太早，跳过j

·检查其他用户请求，例如，一些用户可能指定充电价格应低于某一值，如果j满足所有要求，则将充电候选项列表附加为C(i)＝C(i)∪{j}。

全局优化可包括用于向每个用户推荐最佳充电站以及用户开始充电的最佳时间的优化目标。引入以下变量：

■用于每一用户i∈U和充电站j∈C(i)的二进制变量e_i，j；e_i，j＝1意味着用户i将访问站点j并在该站点进行充电。该变量表示用户对最佳充电站的推荐。

■用于每一用户i∈U和充电站j∈C(i)的浮点变量

该变量表示用户的充电开始时间。定义q_i，j＝s_i，j+du_i，j*e_i，j，显然，q_i，j指的是如果e_i，j＝1，用户在j完成充电的时间；否则q_i，j＝0。在此，时间单位为分钟至凌晨0点，例如，541表示上午9:01。

所述目标可用于满足大多数充电请求，同时使总价格和绕行最小。目标函数被表示为最大化(示例)：

其中，σ₁和σ₂是预定的超参数，其可以在以下范围内：

用于优化的线性约束可包括：

·每一用户能访问不超过1个充电站。

·确保充电开始时间与用户出发时间窗口一致。

·确保充电时间与充电站的开放时间一致。

·任何时候，确保最多只有一个车辆在一个充电站能使用充电服务。[s_i，j，q_i，j]是用户i在j进行充电的时间窗口，(如果用户未曾访问j，则[s_i，j，q_i，j]＝[0，0])，很容易验证，如果i和k均未访问j，则(4)永远为真；如果i和k访问了j，则(4)确保i，k的充电时间窗口没有重叠。

·在MIP中，不能够处理(4)中定义的“or”运算符，相反，通过引入新的二进制变量y_i，k，j来替代q_i，j＝s_i，j+du_i，j*e_i，j，将其转换成线性约束，则(4)可重写为：

其中，M为大常数，例如充电站的最大开放持续时间。

利用用于解决混合整数规划(MIP)问题的方法，例如分支定界，根据(1)－(3)、(5)中定义的约束，对于每个(i，j)i∈U，j∈C(i)，优化值为e_i，j，s_i，j，其中目标函数有待优化。对于用户i，用于充电时间的开始时间如下给定：

在所有充电站中，每个用户只访问一个充电站，因此只有一个s_i，j大于0。

如果

则推荐用户i在时间

在站点j^*进行充电。因此，出发时间应为

应在

之前大约15分钟向用户i发送推送通知，该通知将包含诸如离开之间、有关要去的充电站(j^*)的导航的信息。

根据目标函数，系统向用户推荐充电站，该充电站往往是价格和绕行最优，同时满足个人请求中的所有条件。

图3显示了一实施例，其包括车辆数据310、充电站数据320、预过滤模块330、目标函数340、约束350、优化模块360和分配模块370。车辆数据310包含有关电动车的信息，例如位置、电池电量、当前和计划出行信息等。充电站数据320包含有关充电站的信息，例如位置、价格方案和价格、可用性、开放时间等。可选的预过滤模块330过滤车辆和/或充电站。预过滤模块330可过滤如本文所述的需要充电的车辆。通过过滤如本文所述的每个车辆显然无法到达的充电站，预过滤模块330还可减少用于每个车辆的潜在充电站的数量。优化模块360通过优化车辆数据310和充电站数据320(可能已预先过滤)的目标函数340查找用于车辆的最优充电站。可选地，优化模块360可在查找用于车辆的最优充电站时应用如本文所述的约束350(例如线性约束)。可选地，可将最优充电站作为候选项推荐给用户/车辆。分配模块370将充电站分配给车辆。

图4显示了充电站分配单元110、充电站120、车辆135、充电站通信信道220、车辆通信信道230。

充电站分配单元110可(例如经由车辆通信信道230)接收来自车辆135的请求，以便对车辆进行充电。充电站分配单元110可利用请求中提供的数据使用如本文所述的方法将充电站120分配给车辆135。充电站分配单元110还可基于请求中提供的数据向车辆135推荐充电站120(以及临时预定充电站120)，并且车辆可做出响应、确认该推荐。在接收到确认之后，充电站120可被分配给车辆135。

充电站分配单元110可进一步例如经由充电站通信信道220向充电站120发送分配充电站120的信号。充电站120在分配给车辆135期间可防止例如车辆130的其他车辆使用充电站。

该方法和/或充电站分配单元110可在用于将充电站分配给车辆的平台上实现。该平台可允许供应商和消费者与平台进行交互。作为示例，充电站供应商可向平台提供以下信息：营业时间、定价政策(例如，免费充电或每小时的价格或者每能源单位的价格，或者收入目标)等。该平台可向供应商提供以下信息：充电站对车辆的分配、优化商业价值的建议。

消费者可向平台提供以下信息：有关当前位置和电池电量的信息、有关下次出行的信息、对所推荐的充电服务的选择和确认。该平台可进一步向消费者提供以下信息：推荐充电服务、优化消费者体验以使充电成本最小化、从出发位置或当前位置到充电站的导航的信息。

该平台被提供以有关充电站和车辆的有价值的数据。其可以整体上优化全局系统性能，并为消费者提供个人智能和相关服务。该平台使高度分布的充电服务有效工作，通过推荐和价格政策包括了大量的小型服务提供者。

附图标记列表

lcl 第一充电站位置

lc2 第二充电站位置

lsl 第一车辆的出发位置

ls2 第二车辆的出发地点

le1 第一车辆的到达位置

le2 第二车辆的到达位置

dse1 第一车辆的出发位置距到达位置的距离

dse2 第二车辆的出发位置距到达位置的距离

dsc1.1 ls1距lc1的距离

dsc1.2 ls1距lc2的距离

dsc2.1 ls2距lc1的距离

dsc2.2 ls2距lc2的距离

dce1.1 lc1距le1的距离

dce1.2 lc2距le1的距离

dce2.1 lc1距le2的距离

dce2.2 lc2距le2的距离

110 充电站分配单元

120 充电站

135 车辆

220 充电站通信信道

230 车辆通信信道

310 车辆数据

320 充电站数据

330 预过滤

340 目标函数

350 约束

360 优化

370 分配

410 接收充电站数据的步骤

420 接收和/或确定对请求车辆进行充电的一个或多个请求

430 接收和/或确定绕行数据

440 标识充电站候选项

450 将充电站分配给车辆

Claims

1.一种用于分配充电站的由计算机实现的方法，该方法包括：

a)接收充电站数据，所述充电站数据标识一个或多个充电站以及充电站位置(lc1、lc2)；

b)接收对一个或多个请求车辆进行充电的一个或多个请求(R)，每个请求包括标识相应请求车辆的出发位置(ls1、ls2)和到达位置(le1、le2)的数据；

d)通过利用线性约束优化目标函数(F)来标识用于所述请求车辆的充电站候选项；以及

其中，利用线性约束优化目标函数(F)包括减少用于所述请求车辆的总绕行距离、排队等候时间和/或充电价格。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，

所述充电站绕行距离是从所述出发位置(ls1、ls2)经由所述充电站位置(lc1、lc2)到所述到达位置(le1、le2)的路径的第一距离(dsc1.1、dce1.1)与从所述出发位置(ls1、ls2)直接到所述到达位置(le1、le2)的路径的第二距离(dse1、dse2)之间的差。

3.根据前述权利要求中任一项所述的方法，包括以下步骤：

确定请求车辆是否需要充电以及基于该确定步骤的结果发出要充电的请求(R)；

如果所述请求车辆需要充电，则所述多个车辆包括所述请求车辆。

4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，

其中，标识充电站候选项包括确定充电站是否是用于车辆、特别是用于所述请求车辆中的一个请求车辆的有效候选项，如果下述情况成立，则所述充电站是用于所述车辆的有效候选项：

ii)所述车辆能够到达所述充电站，如果在所述出发位置与所述充电站位置之间预期的电池消耗低于当前的电池电量，则所述充电站被视为能到达；和/或

iii)在所述充电站的开放时间内所述车辆能到达所述充电站。

5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，

至少一个请求标识最早的出发时间，并且所述线性约束包括所述最早的出发时间，而为具有所述请求的所述车辆标识并分配充电站候选项，从而安排具有所述请求的所述车辆在所述最早的出发时间之后出发以进行充电；和/或

至少一个请求标识最晚的出发时间，并且所述线性约束包括所述最晚的出发时间，而为具有所述请求的所述车辆标识并分配充电站候选项，从而安排具有所述请求的所述车辆在所述最晚的出发时间之前出发以进行充电。

6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，

所述充电站数据进一步标识所述充电站中的至少一个充电站的开放时间，并且所述目标函数和/或所述线性约束包括所述开放时间，从而优化所述目标函数，并且在所述开放时间期间安排所述车辆进行充电。

7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，

标识充电站候选项包括确定用于所述请求车辆的时间窗口，并且调整所述线性约束，使得在所述时间窗口期间仅为所述请求车辆分配充电站；并且

所述方法能够进一步包括：

8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，

所述线性约束包括：

其中，对于每个用户i∈U和充电站j∈C(i)，变量

即所述时间窗口的开始；

变量q_i，j表示车辆i在充电站j完成充电的时间，即所述时间窗口的结束。

9.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，

所述目标函数和/或所述线性约束包括每个所述车辆的充电成本。

10.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，

所述请求进一步标识每个所述请求车辆的当前的电池电量和每距离单位的能耗，并且所述充电站数据中的至少一个充电站数据标识每小时的价格和/或每能源单位的价格；并且

根据所述当前的电池电量、所述每距离单位的能耗、距每个所述充电站的距离以及由所述充电站数据标识的所述每小时的价格和/或每能源单位的价格，推导得到所述充电成本。

11.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，

标识充电站候选项包括应用分支定界法，以利用所述线性约束优化所述目标函数。

12.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，

优化所述目标函数包括使下述函数最大化

其中，i∈U表示一组车辆标识码；

j∈C(i)表示一组充电站标识码；

σ₁和σ₂是在下述范围内的预定的超参数：

13.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，

所述线性约束包括：

和/或

其中，

tsc_i，j表示在车辆i的出发位置与充电站j的充电站位置之间的行程时间；

ts_i和te_i分别是车辆i的最早的出发时间和最晚的出发时间；

对于每个用户i∈U和充电站j∈C(i)，变量

os_j和oe_j分别是充电站j的开放时间和关闭时间；

du_i，j表示车辆i在充电站j的充电时间。

14.一种计算机可读介质，其包括指令，所述指令在由处理器执行时使所述处理器执行前述权利要求中任一项所述的方法。

15.一种充电站分配系统，包括：

充电站分配单元(110)；

充电站(120)；

其中，所述充电站分配单元(110)适于执行根据权利要求1至13中任一项所述的方法；并且

所述充电站分配单元(110)进一步适于，基于用于分配的步骤的结果，向所述充电站(120)发送信号，该信号包括与特定的请求车辆和对应的时间窗口有关的分配消息。

16.根据权利要求15所述的充电站分配系统，其中，

所述充电站能够标识所述特定的请求车辆；并且

所述充电站分配系统防止除了所述特定的请求车辆之外的车辆在所述对应的时间窗口期间使用所述充电站(120)。