CN114493098A - 基于区块链智能合约的电动汽车有序充电引导方法和系统 - Google Patents

基于区块链智能合约的电动汽车有序充电引导方法和系统 Download PDF

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CN114493098A CN202111567503.3A CN202111567503A CN114493098A CN 114493098 A CN114493098 A CN 114493098A CN 202111567503 A CN202111567503 A CN 202111567503A CN 114493098 A CN114493098 A CN 114493098A
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Abstract

本发明涉及区块链技术与电动汽车充电调度技术领域，具体涉及一种基于区块链智能合约的电动汽车有序充电引导方法和系统。电动汽车用户向充电平台提交充电需求参数，区块链系统通过商业地图接口获取用户与各充电站的距离，形成电动汽车用户可达充电站集合和距离矩阵。由充电站节点轮流调用智能合约中构建的有序引导模型进行求解，得到充电站推荐集合，并将计算数据通过共识机制储存到区块链系统当中。本发明通过结合区块链技术，引入公平度指标，限制单桩收益的波动程度，通过用户选择模型和有序充电引导模型为用户提供充电站集合，保障充电站运营商收益分配的公平性，提高用户充电效用。

Description

基于区块链智能合约的电动汽车有序充电引导方法和系统
技术领域
本发明涉及区块链技术与电动汽车充电调度领域，具体涉及一种基于区块链智能合约的电动汽车有序充电引导方法和系统。
背景技术
近年来随着人们对环境保护的关注，电动汽车作为一种环境友好型交通工具得到了发展的空间和机遇。虽然很多人已经采用电动汽车作为出行方式，但电动汽车用户和充电站运营商在推广电动汽车的过程中仍然存在许多障碍。一方面，电动汽车用户高度关注电动汽车充电设施的信息(如充电站位置、充电价格等)，不同充电平台之间的信息不透明将进一步导致用户的里程焦虑。另一方面，充电站运营商单独开发充电平台，服务平台的注册用户，而注册用户不能在不同平台之间共享，导致充电市场中运营商各自为政，引发充电桩利用率降低，充电站运营商收入减少等情况。综上所述，打破充电站运营商之间的信息壁垒，对用户充电体验与充电站盈利有着直接影响。
目前，构建统一的充电平台是解决上述问题的主要途径。但现有的第三方中心化充电平台存在信任和安全问题。首先，充电站运营商对中心化的第三方平台缺乏信任，因为由第三方主导的需求分配机制可能存在不公平。其次，中心化系统中记录的商业信息可能被恶意第三方平台泄露或篡改，对电动车用户和充电站运营商都构成潜在威胁。区块链技术可以在充电站运营商之间建立天然可信充电平台，并通过智能合约解决需求分配的信任问题，同时保证商业信息的安全。
区块链和智能合约均以其强大的数字审计功能广泛应用于各种业务场景，如资源交易、医疗保健、供应链管理、数据管理等领域。在以往研究中，有学者提出了基于区块链的充电平台框架，但其智能合约中部署的充电引导策略没有考虑用户和运营商的双边利益。电动汽车用户效用主要受充电信息(如充电站位置、充电价格)的影响，提升用户的整体效用是充电站运营商提高收益的关键因素，如何描述充电站运营商与电动汽车用户选择行为的相互关系，是充电平台可行性的关键。以需求分配为导向的收入分配公平性是运营商联合的基础，对于不同空间分布的充电设施和充电价格，充电需求量是不均衡的，这直接影响到需求分配的公平性。因此亟需一种合理的有序充电引导方法和系统来联合充电市场建立统一充电平台，推动“万桩互联”愿景的实现。
发明内容
针对上述现有技术的不足，本发明旨在提供一种基于区块链智能合约的电动汽车有序充电引导方法和系统，以解决不同平台分布的充电设施和充电价格，充电需求量不均，导致的充电需求分配不公平性及平台信任度低的问题。
为了解决上述问题，本发明采用了如下的技术方案：
一种基于区块链智能合约的电动汽车有序充电引导方法，包括：
(1).电动汽车用户向充电平台提交充电请求，通过个人移动终端提交充电需求参数；
(2).区块链系统通过商业地图接口获取用户与各充电站的距离，形成电动汽车用户可达充电站集合和距离矩阵。由充电站节点轮流调用智能合约中构建的有序引导模型进行求解，得到充电站推荐集合，并将计算数据通过共识机制储存到区块链系统当中；
(3).将所述充电站推荐集合返回给电动汽车用户的个人移动终端；
所述步骤(2)中由充电站节点轮流调用智能合约中构建的有序引导模型进行求解，得到充电站推荐集合包括：
A.建立充电站站内数据集，对所述充电站按照所述充电价格进行聚类，形成相似价格区域，设定公平度指标，限制所述相似价格区域内的单桩收益波动程度不超过所述公平度指标；
B.基于多项Logit用户选择模型，根据电动汽车用户需求点到充电站的驾驶距离和充电费率，计算电动汽车用户到所述充电站充电的概率；单个充电站推荐次数上限为站内空闲充电桩数量，电动汽车用户推荐次数上限由所述充电站运营商协商决定；
C.根据所述公平度指标，用户选择模型，电动汽车用户推荐次数上限和单个充电站推荐上限，构建有序引导模型，基于所述有序引导模型构建等价二阶锥规划模型，计算充电站推荐集合。
进一步，所述公平性指标f＝1-ρ，其中
Figure BDA0003422256120000021
为充电站单桩收益的波动程度，
Figure BDA0003422256120000031
为各充电站的单桩收益，
Figure BDA0003422256120000032
为相似价格区域充电站的平均单桩收益，L为相似价格区域总数，Kl为区域l的充电站集合，πi是充电站i的期望收益，Ci是充电站i的充电桩数量，Ki是相似价格区域i的充电站集合。
进一步，所述多项Logit用户选择模型符合：
Figure BDA0003422256120000033
其中，rni为电动汽车用户n选择去充电站i的概率，
Figure BDA0003422256120000034
α是电动汽车用户充电初始效用，β是电动汽车用户对行驶距离的偏好权重系数，γ是电动汽车用户对充电价格的偏好权重系数，dni为电动汽车用户n与充电站i间的距离，dn_max为电动汽车用户n接收充电服务所愿意行驶的最远距离，Pi为充电价格，pi_max为最高充电价格，In＝{i∈I:dni≤dn_max}为用户n的可达充电站集合，xni是二元变量，xni＝0代表用户n选择充电站i，反之则不选择。
进一步，所述等价二阶锥规划模型为：
Figure BDA0003422256120000035
s.t.
Figure BDA0003422256120000036
Figure BDA0003422256120000037
Figure BDA0003422256120000038
Figure BDA0003422256120000039
Figure BDA00034222561200000310
Figure BDA00034222561200000311
Figure BDA0003422256120000041
Figure BDA0003422256120000042
Figure BDA0003422256120000043
Figure BDA0003422256120000044
Figure BDA0003422256120000045
其中，rni为用户n选择去充电站i的概率，In＝{i∈I:dni≤dn_max}为用户n的可达充电站集合，
Figure BDA0003422256120000046
α是电动汽车用户充电初始效用，β是电动汽车用户对行驶距离的偏好权重系数，γ是电动汽车用户对充电价格的偏好权重系数，dni为电动汽车用户n与充电站i间的距离，dn_max为电动汽车用户n接收充电服务所愿意行驶的最远距离，Pi为充电价格，pi_max为最高充电价格，πi是充电站i的期望收益，Ki是相似价格区域i的充电站集合，Ci是充电站i的可用充电桩数量，L为相似价格区域总数，Kl为区域l的充电站集合，xni是二元变量，xni＝1代表为用户n推荐充电站i，反之则不推荐，maxF是最大化全部用户的选择概率和，En为用户n的充电需求量，rn0为用户不选择任何充电站的概率，Bi为充电站i的站内可用空闲桩数量，An是对用户n推荐的充电站数量上限，Ci是充电站i的充电站数量。
进一步，所述步骤(1)前电动汽车用户和充电站运营商加入充电平台时，向政府机构申请数字证书，确认身份的合法性，在获得数字证书后，充电站运营商和电动汽车用户获得经过认证的公私钥对，区块链系统根据协议内容在状态树中自动创建接入平台的账户信息，账户信息包括电动汽车用户的账户信息和充电站运营商账户信息；
电动汽车用户的账户信息包含余额、交易次数；
充电站运营商账户信息包含站内空闲充电桩数量、充接电价格；
电动汽车用户的账户信息和充电站运营商账户信息通过共识机制储存到区块链系统当中；
所述步骤(3)后还包括在充电结束后，电动汽车用户通过个人移动终端发起支付交易，交易信息通过共识机制记录在区块链系统中。
本发明还提供一种基于区块链智能合约的电动汽车有序充电引导系统，包括：
充电请求提交模块，用于电动汽车用户向充电平台提交充电请求，通过个人移动终端提交充电需求参数；
充电站推荐集合计算模块，用于区块链系统通过商业地图接口获取用户与各充电站的距离，形成电动汽车用户可达充电站集合和距离矩阵。由充电站节点轮流调用智能合约中构建的有序引导模型进行求解，得到充电站推荐集合，并将计算数据通过共识机制储存到区块链系统当中；
充电站推荐集合推送模块，用于将所述充电站推荐集合返回给电动汽车用户的个人移动终端；
所述充电站推荐集合计算模块包括：
站内数据集建立单元，用于建立充电站站内数据集；
价格聚类单元，用于对所述充电站按照所述充电价格进行聚类，形成相似价格区域；
收益波动控制单元，用于设定公平度指标，限制所述相似价格区域内的单桩收益波动程度不超过所述公平度指标；
用户选择单元，基于多项Logit用户选择模型，根据用户需求点到充电站的驾驶距离和充电费率，计算用户到所述充电站充电的概率；
容量设置单元，用于设置单个充电站推荐次数和用户推荐次数，单个充电站推荐次数上限为站内空闲充电桩数量，用户推荐次数上限由所述充电站运营商协商决定；
等价二阶锥规划模型构建计算单元，用于根据所述公平度指标，用户选择模型，用户推荐次数上限和单个充电站推荐上限，构建有序引导模型，基于所述有序引导模型构建等价二阶锥规划模型，计算充电站推荐集合。
进一步，所述收益波动控制单元中公平性指标f＝1-ρ，其中
Figure BDA0003422256120000061
为充电站单桩收益的波动程度，
Figure BDA0003422256120000062
为各充电站的单桩收益，
Figure BDA0003422256120000063
为相似价格区域充电站的平均单桩收益，L为相似价格区域总数，Kl为区域l的充电站集合，πi是充电站i的期望收益，Ci是充电站i的充电桩数量，Ki是相似价格区域i的充电站集合。
进一步，所述用户选择单元中多项Logit用户选择模型符合：
Figure BDA0003422256120000064
其中，rni为电动汽车用户n选择去充电站i的概率，
Figure BDA0003422256120000065
α是电动汽车用户充电初始效用，β是电动汽车用户对行驶距离的偏好权重系数，γ是电动汽车用户对充电价格的偏好权重系数，dni为电动汽车用户n与充电站i间的距离，dn_max为电动汽车用户n接收充电服务所愿意行驶的最远距离，Pi为充电价格，pi_max为最高充电价格，In＝{i∈I:dni≤dn_max}为用户n的可达充电站集合，xni是二元变量，xni＝0代表用户n选择充电站i，反之则不选择。
进一步，所述等价二阶锥规划模型构建计算单元中所述等价二阶锥规划模型为：
Figure BDA0003422256120000066
s.t.
Figure BDA0003422256120000067
Figure BDA0003422256120000071
Figure BDA0003422256120000072
Figure BDA0003422256120000073
Figure BDA0003422256120000074
Figure BDA0003422256120000075
Figure BDA0003422256120000076
Figure BDA0003422256120000077
Figure BDA0003422256120000078
Figure BDA0003422256120000079
Figure BDA00034222561200000710
其中，rni为用户n选择去充电站i的概率，In＝{i∈I:dni≤dn_max}为用户n的可达充电站集合，
Figure BDA00034222561200000711
α是电动汽车用户充电初始效用，β是电动汽车用户对行驶距离的偏好权重系数，γ是电动汽车用户对充电价格的偏好权重系数，dni为电动汽车用户n与充电站i间的距离，dn_max为电动汽车用户n接收充电服务所愿意行驶的最远距离，Pi为充电价格，pi_max为最高充电价格，πi是充电站i的期望收益，Ki是相似价格区域i的充电站集合，Ci是充电站i的可用充电桩数量，L为相似价格区域总数，Kl为区域l的充电站集合，xni是二元变量，xni＝1代表为用户n推荐充电站i，反之则不推荐，maxF是最大化全部用户的选择概率和，En为用户n的充电需求量，rn0为用户不选择任何充电站的概率，Bi为充电站i的站内可用空闲桩数量，An是对用户n推荐的充电站数量上限，Ci是充电站i的充电站数量。
进一步，所述引导系统还包括：
注册模块，用于电动汽车用户和充电站运营商加入充电平台时，向政府机构申请数字证书，确认身份的合法性，在获得数字证书后，充电站运营商和电动汽车用户获得经过认证的公私钥对，区块链系统根据协议内容在状态树中自动创建接入平台的账户信息，账户信息包括电动汽车用户的账户信息和充电站运营商账户信息，
电动汽车用户的账户信息包含余额、交易次数，
充电站运营商账户信息包含站内空闲充电桩数量、充接电价格，
电动汽车用户的账户信息和充电站运营商账户信息通过共识机制储存到区块链系统当中；
交易模块，用于在充电结束后，电动汽车用户通过个人移动终端发起支付交易，交易信息通过共识机制记录在区块链系统中
本发明的有益效果在于：
本发明通过引入公平度指标，限制相似价格区域内，充电站运营商单桩收益的波动程度。同时通过用户选择模型描述用户到充电站的充电行为，通过有序充电引导模型的等价二阶锥模型为用户提供可选充电站集合，以降低相似价格区域内单桩收益的波动程度，保障充电站运营商收益分配的公平性，提高用户充电效用。
本发明可以通过有序充电调度，在保障充电站运营商收益分配的公平性的同时，最大化用户充电效用。此外，用户通区块链统一充电平台查询全部运营商充电站，对于单个运营商来说用户流量增加，提升了充电站资源的利用率，使得各运营商的收益增加。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步的详细描述，其中：
图1为本发明基于区块链智能合约的电动车有序充电引导方法流程图；
图2为本发明有序引导模型构建和求解过程示意图；
图3为本发明基于区块链智能合约的电动车有序充电引导系统示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作进一步的详细说明。
需要说明的是，这些实施例仅用于说明本发明，而不是对本发明的限制，在本发明的构思前提下本方法的简单改进，都属于本发明要求保护的范围。
参见图1，为一种基于区块链智能合约的电动汽车有序充电的引导方法，包括：
(1).电动汽车用户向充电平台提交充电请求，通过个人移动终端提交充电需求参数；电动汽车用户提交充电需求参数包含充电需求量，预期最远行驶距离，当前剩余电量等。
(2).区块链系统通过商业地图接口获取用户与各充电站的距离，形成电动汽车用户可达充电站集合和距离矩阵。由充电站节点轮流调用智能合约中构建的有序引导模型进行求解，得到充电站推荐集合，并将计算数据通过共识机制储存到区块链系统当中。
(3).将充电站推荐集合返回给电动汽车用户的个人移动终端。
参见图2，由充电站节点轮流调用智能合约中构建的有序引导模型进行求解，得到充电站推荐集合包括：
A.建立充电站站内数据集，数据集包括充电站位置、充电价格、充电桩数量、空闲充电桩数量和所属运营商等；对充电站按照充电价格进行聚类，形成相似价格区域，设定公平度指标，限制相似价格区域内的单桩收益波动程度不超过公平度指标；
在一个具体实施例中，通过k均值聚类算法(k-means clustering algorithm，k-Means)聚类出多个相似价格区域。但聚类的算法不限于此，也可以采用K-MEDOIDS算法、Clara算法和Clarans算法。
在一个可行实施例中，公平度指标构建如下：
在划分相似价格区域后，各充电站的单桩收益
Figure BDA0003422256120000091
每个区域的平均单桩收益
Figure BDA0003422256120000092
公平性指标f＝1-ρ，其中
Figure BDA0003422256120000093
为充电站单桩收益的波动程度，
Figure BDA0003422256120000101
为各充电站的单桩收益，
Figure BDA0003422256120000102
为相似价格区域充电站的平均单桩收益，L为相似价格区域总数，Kl为区域l的充电站集合，πi是充电站i的期望收益，Ci是充电站i的充电桩数量，Ki是相似价格区域i的充电站集合。
B.基于多项Logit用户选择模型，根据用户需求点到充电站的驾驶距离和充电费率，计算用户到充电站充电的概率；单个充电站推荐次数上限为站内空闲充电桩数量，用户推荐次数上限由充电站运营商协商决定。
Logit模型是最早的离散选择模型，也是目前应用最广的模型，是用来刻画用户选择行为重要工具。Logit模型能够考虑到各种因素的用户选择行为模型，推导出充分反映用户选择的用户选择模型。选择去哪个电动汽车充电站充电的概率基于每个车主的个人偏好以及对价格和驾驶距离的敏感度等。
在一个具体的实施例中，
用户选择行为模型的构建过程如下：
考虑电动汽车用户n需要充电服务，他将在可达充电站集合
Figure BDA0003422256120000103
中选择一个充电站，或者根据其效用不选择任何充电站。dn_max为电动汽车充电用户n接收充电服务所愿意行驶的最远距离，因此In＝{i∈I:dni≤dn_max}，dni为用户n与充电站i间的距离，用户可选集合为In∪{0}。Vni表示确定性效用，εni表示未被观察到的影响用户选择的不确定效用，Uni＝Vni+εni是关于行驶距离dni和充电价格Pi的非增函数，效用表达式如下所示：
Figure BDA0003422256120000104
其中，α是用户充电初始效用，β是用户对行驶距离的偏好权重系数，γ是用户对充电价格的偏好权重系数。Vn0表示用户在提交充电需求后，不选择去任何一个充电站充电的效用，故根据用户选择模型以及效用最大化原则，可以得到电动汽车用户n选择充电站i∈I∪{0}的概率为：
Figure BDA0003422256120000111
为了表示的简洁性，对于所有的充电站i∈I∪{0}，定义
Figure BDA0003422256120000112
当用户取消充电时
Figure BDA0003422256120000113
因此用户n选择充电站i∈I∪{0}的概率为：
Figure BDA0003422256120000114
C.根据公平度指标，用户选择模型，用户推荐次数上限和单个充电站推荐上限，构建有序引导模型，基于有序引导模型构建等价二阶锥规划模型，计算充电站推荐集合。
作为一种可实施方式，有序引导模型如下所示：
Figure BDA0003422256120000115
s.t.
Figure BDA0003422256120000116
Figure BDA0003422256120000117
Figure BDA0003422256120000118
Figure BDA0003422256120000119
Figure BDA00034222561200001110
Figure BDA00034222561200001111
Figure BDA00034222561200001112
Figure BDA00034222561200001113
令
Figure BDA0003422256120000121
所以
Figure BDA0003422256120000122
等价为：
Figure BDA0003422256120000123
同理
Figure BDA0003422256120000124
由于用户选择模型的特性，即用户选择去所有推荐充电站的概率加上用户选择不充电的概率等于1，所以添加约束：
Figure BDA0003422256120000125
综上所述，约束(6)(7)可以等价于：
Figure BDA0003422256120000126
Figure BDA0003422256120000127
Figure BDA0003422256120000128
Figure BDA0003422256120000129
Figure BDA00034222561200001210
将等价二阶锥约束代入模型，则原模型等价于
Figure BDA00034222561200001211
s.t.
Figure BDA00034222561200001212
Figure BDA00034222561200001213
Figure BDA00034222561200001214
Figure BDA00034222561200001215
Figure BDA00034222561200001216
Figure BDA0003422256120000131
Figure BDA0003422256120000132
Figure BDA0003422256120000133
Figure BDA0003422256120000134
Figure BDA0003422256120000135
Figure BDA0003422256120000136
其中，rni为用户n选择去充电站i的概率，In＝{i∈I:dni≤dn_max}为用户n的可达充电站集合，
Figure BDA0003422256120000137
α是电动汽车用户充电初始效用，β是电动汽车用户对行驶距离的偏好权重系数，γ是电动汽车用户对充电价格的偏好权重系数，dni为电动汽车用户n与充电站i间的距离，dn_max为电动汽车用户n接收充电服务所愿意行驶的最远距离，Pi为充电价格，pi_max为最高充电价格，πi是充电站i的期望收益，Ki是相似价格区域i的充电站集合，Ci是充电站i的可用充电桩数量，L为相似价格区域总数，Kl为区域l的充电站集合，xni是二元变量，xni＝1代表为用户n推荐充电站i，反之则不推荐，maxF是最大化全部用户的选择概率和，En为用户n的充电需求量，rn0为用户不选择任何充电站的概率，Bi为充电站i的站内可用空闲桩数量，An是对用户n推荐的充电站数量上限，Ci是充电站i的充电站数量。
目标函数(14)的目标是选择概率最大化，通过MNL模型计算得到。约束(15)表示充电站i的期望收益。约束(16)和约束(17)为电动车用户对充电站的选择概率。约束(18)保证各相似价格区域充电桩平均收益波动程度不超过ρ。约束(19)表示推荐给用户的充电站上限数量不超过该站的空闲充电桩数量。约束(20)为每个用户推荐充电站的数量上限。约束(21)表示用户无法选择可达区域以外的充电站。约束条件(22)表示决策变量为0-1个变量。
等价二阶锥规划模型通过Gurobi求解器求解。Gurobi为一种商用的求解器由美国Gurobi公司开发的新一代大规模数学规划优化器，在第三方优化器评估中，展示出更快的优化速度和精度。
智能合约账户所在区块的块头中存有日志信息，日志信息内记录了与区块内交易(包括智能合约执行结果)相关的任何数据，包括智能合约的用户与充电站信息输入，推荐充电站集合的结果输出。
因此，区块链运营商可以通过查询区块链中的日志内容获取智能合约的运行结果，使得引导策略实现透明化、公开化。综上所述，不同充电站运营商之间信息透明，收益分配公平性由智能合约保障，区块链的构建为电动汽车充电市场提供了一个可信的去中心化平台。
作为一种更为细化的方案，步骤(1)前电动汽车用户和充电站运营商加入充电平台时，向政府机构申请数字证书，确认身份的合法性，在获得数字证书后，充电站运营商和电动汽车用户获得经过认证的公私钥对，区块链系统根据协议内容在状态树中自动创建接入平台的账户信息，账户信息包括电动汽车用户的账户信息和充电站运营商账户信息；
电动汽车用户的账户信息包含余额、交易次数；
充电站运营商账户信息包含站内空闲充电桩数量、充接电价格；
电动汽车用户的账户信息和充电站运营商账户信息通过共识机制储存到区块链系统当中；
步骤(3)后还包括在充电结束后，电动汽车用户通过个人移动终端发起支付交易，交易信息通过共识机制记录在区块链系统中。
政府作为区块链中的第三方认证机构。在区块链系统中，成员必须获得许可才能加入网络。
充电站运营商作为区块链节点，负责存储和维护区块链上的交易数据，并拥有记账权。充电站运营商账户存储了该站空闲充电桩的数量和充电价格信息，运营商可以根据实际信息发布交易，改变账户状态；
区块链由节点账户与合约账户构成，通过共识机制验证交易，从而改变账户状态。合约账户中包含智能合约，节点通过发布交易调用智能合约完成相关操作。
参见图3，为一种基于区块链智能合约的电动汽车有序充电的引导系统，包括：
充电请求提交模块200，用于电动汽车用户向充电平台提交充电请求，通过个人移动终端提交充电需求参数；
充电站推荐集合计算模块300，用于区块链系统通过商业地图接口获取用户与各充电站的距离，形成电动汽车用户可达充电站集合和距离矩阵。由充电站节点轮流调用智能合约中构建的有序引导模型进行求解，得到充电站推荐集合，并将计算数据通过共识机制储存到区块链系统当中；
充电站推荐集合推送模块400，用于将充电站推荐集合返回给电动汽车用户的个人移动终端；
充电站推荐集合计算模块300包括：
站内数据集建立单元310，用于建立充电站站内数据集；
价格聚类单元320，用于对充电站按照充电价格进行聚类，形成相似价格区域；
收益波动控制单元330，用于设定公平度指标，限制相似价格区域内的单桩收益波动程度不超过公平度指标；
用户选择单元340，基于多项Logit用户选择模型，根据用户需求点到充电站的驾驶距离和充电费率，计算用户到充电站充电的概率；
容量设置单元350，用于设置单个充电站推荐次数和用户推荐次数，单个充电站推荐次数上限为站内空闲充电桩数量，用户推荐次数上限由充电站运营商协商决定；
等价二阶锥规划模型构建计算单元360，用于根据公平度指标，用户选择模型，用户推荐次数上限和单个充电站推荐上限，有序引导模型，基于有序引导模型构建等价二阶锥规划模型，计算充电站推荐集合。
收益波动控制单元330中公平性指标f＝1-ρ，其中
Figure BDA0003422256120000161
为充电站单桩收益的波动程度，
Figure BDA0003422256120000162
为各充电站的单桩收益，
Figure BDA0003422256120000163
为相似价格区域充电站的平均单桩收益，L为相似价格区域总数，Kl为区域l的充电站集合，πi是充电站i的期望收益，Ci是充电站i的充电桩数量，Ki是相似价格区域i的充电站集合。
用户选择单元340中多项Logit用户选择模型符合：
Figure BDA0003422256120000164
其中，rni为电动汽车用户n选择去充电站i的概率，
Figure BDA0003422256120000165
α是电动汽车用户充电初始效用，β是电动汽车用户对行驶距离的偏好权重系数，γ是电动汽车用户对充电价格的偏好权重系数，dni为电动汽车用户n与充电站i间的距离，dn_max为电动汽车用户n接收充电服务所愿意行驶的最远距离，Pi为充电价格，pi_max为最高充电价格，In＝{i∈I:dni≤dn_max}为用户n的可达充电站集合，xni是二元变量，xni＝0代表用户n选择充电站i，反之则不选择。
等价二阶锥规划模型构建计算单元360中等价二阶锥规划模型为：
Figure BDA0003422256120000166
s.t.
Figure BDA0003422256120000167
Figure BDA0003422256120000171
Figure BDA0003422256120000172
Figure BDA0003422256120000173
Figure BDA0003422256120000174
Figure BDA0003422256120000175
Figure BDA0003422256120000176
Figure BDA0003422256120000177
Figure BDA0003422256120000178
Figure BDA0003422256120000179
Figure BDA00034222561200001710
其中，rni为用户n选择去充电站i的概率，In＝{i∈I:dni≤dn_max}为用户n的可达充电站集合，
Figure BDA00034222561200001711
α是电动汽车用户充电初始效用，β是电动汽车用户对行驶距离的偏好权重系数，γ是电动汽车用户对充电价格的偏好权重系数，dni为电动汽车用户n与充电站i间的距离，dn_max为电动汽车用户n接收充电服务所愿意行驶的最远距离，Pi为充电价格，pi_max为最高充电价格，πi是充电站i的期望收益，Ki是相似价格区域i的充电站集合，Ci是充电站i的可用充电桩数量，L为相似价格区域总数，Kl为区域l的充电站集合，xni是二元变量，xni＝1代表为用户n推荐充电站i，反之则不推荐，maxF是最大化全部用户的选择概率和，En为用户n的充电需求量，rn0为用户不选择任何充电站的概率，Bi为充电站i的站内可用空闲桩数量，An是对用户n推荐的充电站数量上限，Ci是充电站i的充电站数量。
引导系统还包括：
注册模块100，用于电动汽车用户和充电站运营商加入充电平台时，向政府机构申请数字证书，确认身份的合法性，在获得数字证书后，充电站运营商和电动汽车用户获得经过认证的公私钥对，区块链系统根据协议内容在状态树中自动创建接入平台的账户信息，账户信息包括电动汽车用户的账户信息和充电站运营商账户信息，
电动汽车用户的账户信息包含余额、交易次数，
充电站运营商账户信息包含站内空闲充电桩数量、充接电价格，
电动汽车用户的账户信息和充电站运营商账户信息通过共识机制储存到区块链系统当中；
交易模块500，用于在充电结束后，电动汽车用户通过个人移动终端发起支付交易，交易信息通过共识机制记录在区块链系统中。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过参照本发明的优选实施例已经对本发明进行了描述，但本领域的普通技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离所附权利要求书所限定的本发明的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于区块链智能合约的电动汽车有序充电引导方法，其特征在于，包括：
(1).电动汽车用户向充电平台提交充电请求，通过个人移动终端提交充电需求参数；
(2).区块链系统通过商业地图接口获取用户与各充电站的距离，形成电动汽车用户可达充电站集合和距离矩阵，由充电站节点轮流调用智能合约中构建的有序引导模型进行求解，得到充电站推荐集合，并将计算数据通过共识机制储存到区块链系统当中；
(3).将所述充电站推荐集合返回给电动汽车用户的个人移动终端；
所述步骤(2)中由充电站节点轮流调用智能合约中构建的有序引导模型进行求解，得到充电站推荐集合包括：
A.建立充电站站内数据集，对所述充电站按照充电价格进行聚类，形成相似价格区域，设定公平度指标，限制所述相似价格区域内的单桩收益波动程度不超过所述公平度指标；
B.基于多项Logit用户选择模型，根据电动汽车用户需求点到充电站的驾驶距离和充电费率，计算电动汽车用户到所述充电站充电的概率；单个充电站推荐次数上限为站内空闲充电桩数量，电动汽车用户推荐次数上限由所述充电站运营商协商决定；
C.根据所述公平度指标，用户选择模型，电动汽车用户推荐次数上限和单个充电站推荐上限，构建有序引导模型，基于所述有序引导模型构建等价二阶锥规划模型，计算充电站推荐集合。
2.根据权利要求1所述基于区块链智能合约的电动车有序充电引导方法，其特征在于，所述公平性指标f＝1-ρ，其中
Figure FDA0003422256110000011
为充电站单桩收益的波动程度，
Figure FDA0003422256110000012
为各充电站的单桩收益，
Figure FDA0003422256110000013
为相似价格区域充电站的平均单桩收益，L为相似价格区域总数，Kl为区域l的充电站集合，πi是充电站i的期望收益，Ci是充电站i的充电桩数量，Ki是相似价格区域i的充电站集合。
3.根据权利要求1所述基于区块链智能合约的电动车有序充电引导方法，其特征在于，所述多项Logit用户选择模型符合：
Figure FDA0003422256110000021
其中，rni为电动汽车用户n选择去充电站i的概率，
Figure FDA0003422256110000022
α是电动汽车用户充电初始效用，β是电动汽车用户对行驶距离的偏好权重系数，γ是电动汽车用户对充电价格的偏好权重系数，dni为电动汽车用户n与充电站i间的距离，dn_max为电动汽车用户n接收充电服务所愿意行驶的最远距离，Pi为充电价格，pi_max为最高充电价格，In＝{i∈I:dni≤dn_max}为用户n的可达充电站集合，xni是二元变量，xni＝1代表用户n选择充电站i，反之则不选择。
4.根据权利要求1所述基于区块链智能合约的电动车有序充电引导方法，其特征在于，所述等价二阶锥规划模型为：
Figure FDA0003422256110000023
Figure FDA0003422256110000024
Figure FDA0003422256110000025
Figure FDA0003422256110000026
Figure FDA0003422256110000027
Figure FDA0003422256110000028
Figure FDA0003422256110000029
Figure FDA00034222561100000210
Figure FDA0003422256110000031
Figure FDA0003422256110000032
Figure FDA0003422256110000033
Figure FDA0003422256110000034
其中，rni为用户n选择去充电站i的概率，In＝{i∈I:dni≤dn_max}为用户n的可达充电站集合，
Figure FDA0003422256110000035
α是电动汽车用户充电初始效用，β是电动汽车用户对行驶距离的偏好权重系数，γ是电动汽车用户对充电价格的偏好权重系数，dni为电动汽车用户n与充电站i间的距离，dn_max为电动汽车用户n接收充电服务所愿意行驶的最远距离，Pi为充电价格，pi_max为最高充电价格，πi是充电站i的期望收益，Ki是相似价格区域i的充电站集合，Ci是充电站i的可用充电桩数量，L为相似价格区域总数，Kl为区域l的充电站集合，xni是二元变量，xni＝1代表为用户n推荐充电站i，反之则不推荐，maxF是最大化全部用户的选择概率和，En为用户n的充电需求量，rn0为用户不选择任何充电站的概率，Bi为充电站i的站内可用空闲桩数量，An是对用户n推荐的充电站数量上限，Ci是充电站i的充电站数量。
5.根据权利要求1所述基于区块链智能合约的电动车有序充电引导方法，其特征在于，
所述步骤(1)前电动汽车用户和充电站运营商加入充电平台时，向政府机构申请数字证书，确认身份的合法性，在获得数字证书后，充电站运营商和电动汽车用户获得经过认证的公私钥对，区块链系统根据协议内容在状态树中自动创建接入平台的账户信息，账户信息包括电动汽车用户的账户信息和充电站运营商账户信息；
电动汽车用户的账户信息包含余额、交易次数；
充电站运营商账户信息包含站内空闲充电桩数量、充接电价格；
电动汽车用户的账户信息和充电站运营商账户信息通过共识机制储存到区块链系统当中；
所述步骤(3)后还包括在充电结束后，电动汽车用户通过个人移动终端发起支付交易，交易信息通过共识机制记录在区块链系统中。
6.一种基于区块链智能合约的电动汽车有序充电引导系统，其特征在于，包括：
充电请求提交模块，用于电动汽车用户向充电平台提交充电请求，通过个人移动终端提交充电需求参数；
充电站推荐集合计算模块，用于区块链系统通过商业地图接口获取用户与各充电站的距离，形成电动汽车用户可达充电站集合和距离矩阵，由充电站节点轮流调用智能合约中构建的有序引导模型进行求解，得到充电站推荐集合，并将计算数据通过共识机制储存到区块链系统当中；
充电站推荐集合推送模块，用于将所述充电站推荐集合返回给电动汽车用户的个人移动终端；
所述充电站推荐集合计算模块包括：
站内数据集建立单元，用于建立充电站站内数据集；
价格聚类单元，用于对所述充电站按照所述充电价格进行聚类，形成相似价格区域；
收益波动控制单元，用于设定公平度指标，限制所述相似价格区域内的单桩收益波动程度不超过所述公平度指标；
用户选择单元，基于多项Logit用户选择模型，根据用户需求点到充电站的驾驶距离和充电费率，计算用户到所述充电站充电的概率；
容量设置单元，用于设置单个充电站推荐次数和用户推荐次数，单个充电站推荐次数上限为站内空闲充电桩数量，用户推荐次数上限由所述充电站运营商协商决定；
等价二阶锥规划模型构建计算单元，用于根据所述公平度指标，用户选择模型，用户推荐次数上限和单个充电站推荐上限，构建有序引导模型，基于所述有序引导模型构建等价二阶锥规划模型，计算充电站推荐集合。
7.根据权利要求6所述基于区块链智能合约的电动汽车有序充电引导系统，其特征在于，所述收益波动控制单元中公平性指标f＝1-ρ，其中
Figure FDA0003422256110000051
为充电站单桩收益的波动程度，
Figure FDA0003422256110000052
为各充电站的单桩收益，
Figure FDA0003422256110000053
为相似价格区域充电站的平均单桩收益，L为相似价格区域总数，Kl为区域l的充电站集合，πi是充电站i的期望收益，Ci是充电站i的充电桩数量，Ki是相似价格区域i的充电站集合。
8.根据权利要求6所述基于区块链智能合约的电动汽车有序充电引导系统，其特征在于，所述用户选择单元中多项Logit用户选择模型符合：
Figure FDA0003422256110000054
其中，rni为电动汽车用户n选择去充电站i的概率，
Figure FDA0003422256110000055
α是电动汽车用户充电初始效用，β是电动汽车用户对行驶距离的偏好权重系数，γ是电动汽车用户对充电价格的偏好权重系数，dni为电动汽车用户n与充电站i间的距离，dn_max为电动汽车用户n接收充电服务所愿意行驶的最远距离，Pi为充电价格，pi_max为最高充电价格，In＝{i∈I:dni≤dn_max}为用户n的可达充电站集合，xni是二元变量，xni＝0代表用户n选择充电站i，反之则不选择。
9.根据权利要求6所述基于区块链智能合约的电动汽车有序充电引导系统，其特征在于，所述等价二阶锥规划模型构建计算单元中所述等价二阶锥规划模型为：
Figure FDA0003422256110000061
Figure FDA0003422256110000062
Figure FDA0003422256110000063
Figure FDA0003422256110000064
Figure FDA0003422256110000065
Figure FDA0003422256110000066
Figure FDA0003422256110000067
Figure FDA0003422256110000068
Figure FDA0003422256110000069
Figure FDA00034222561100000610
Figure FDA00034222561100000611
Figure FDA00034222561100000612
其中，rni为用户n选择去充电站i的概率，In＝{i∈I:dni≤dn_max}为用户n的可达充电站集合，
Figure FDA00034222561100000613
α是电动汽车用户充电初始效用，β是电动汽车用户对行驶距离的偏好权重系数，γ是电动汽车用户对充电价格的偏好权重系数，dni为电动汽车用户n与充电站i间的距离，dn_max为电动汽车用户n接收充电服务所愿意行驶的最远距离，Pi为充电价格，pi_max为最高充电价格，πi是充电站i的期望收益，Ki是相似价格区域i的充电站集合，Ci是充电站i的可用充电桩数量，L为相似价格区域总数，Kl为区域l的充电站集合，xni是二元变量，xni＝1 代表为用户n推荐充电站i，反之则不推荐，maxF是最大化全部用户的选择概率和，En为用户n的充电需求量，rn0为用户不选择任何充电站的概率，Bi为充电站i的站内可用空闲桩数量，An是对用户n推荐的充电站数量上限，Ci是充电站i的充电站数量。
10.根据权利要求6所述基于区块链智能合约的电动汽车有序充电引导系统，其特征在于，所述引导系统还包括：
注册模块，用于电动汽车用户和充电站运营商加入充电平台时，向政府机构申请数字证书，确认身份的合法性，在获得数字证书后，充电站运营商和电动汽车用户获得经过认证的公私钥对，区块链系统根据协议内容在状态树中自动创建接入平台的账户信息，账户信息包括电动汽车用户的账户信息和充电站运营商账户信息，
电动汽车用户的账户信息包含余额、交易次数，
充电站运营商账户信息包含站内空闲充电桩数量、充接电价格，
电动汽车用户的账户信息和充电站运营商账户信息通过共识机制储存到区块链系统当中；
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115577863A (zh) * 2022-12-07 2023-01-06 南方科技大学 一种电动汽车充电场站点推荐方法、系统、设备及介质
CN117541299A (zh) * 2024-01-03 2024-02-09 江苏鼎集智能科技股份有限公司 基于区块链的充电桩交易管理系统

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111079971A (zh) * 2019-10-28 2020-04-28 武汉大学 一种考虑车、站、网三方的充电站定价方法
CN111091224A (zh) * 2019-10-30 2020-05-01 武汉大学 一种基于区块链技术的电动汽车充电电能交易方法
EP3671618A1 (en) * 2018-12-18 2020-06-24 Deutsche Telekom AG Blockchain based management of electricity delivery
US20200333151A1 (en) * 2017-12-21 2020-10-22 Sabrina Akhtar Charge Sharing and Smart Charging Infrastructure Integration for Electric Vehicles
CN111882758A (zh) * 2020-07-30 2020-11-03 上海电机学院 一种基于区块链的电动汽车充电桩共享平台控制方法
CN113052402A (zh) * 2021-04-28 2021-06-29 北京理工大学 电动汽车光伏充电站网络的分时段联合定价方法及系统
CN113222241A (zh) * 2021-05-08 2021-08-06 天津大学 考虑充电服务引导与客户需求的出租车快充电站规划方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20200333151A1 (en) * 2017-12-21 2020-10-22 Sabrina Akhtar Charge Sharing and Smart Charging Infrastructure Integration for Electric Vehicles
EP3671618A1 (en) * 2018-12-18 2020-06-24 Deutsche Telekom AG Blockchain based management of electricity delivery
CN111079971A (zh) * 2019-10-28 2020-04-28 武汉大学 一种考虑车、站、网三方的充电站定价方法
CN111091224A (zh) * 2019-10-30 2020-05-01 武汉大学 一种基于区块链技术的电动汽车充电电能交易方法
CN111882758A (zh) * 2020-07-30 2020-11-03 上海电机学院 一种基于区块链的电动汽车充电桩共享平台控制方法
CN113052402A (zh) * 2021-04-28 2021-06-29 北京理工大学 电动汽车光伏充电站网络的分时段联合定价方法及系统
CN113222241A (zh) * 2021-05-08 2021-08-06 天津大学 考虑充电服务引导与客户需求的出租车快充电站规划方法

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115577863A (zh) * 2022-12-07 2023-01-06 南方科技大学 一种电动汽车充电场站点推荐方法、系统、设备及介质
CN117541299A (zh) * 2024-01-03 2024-02-09 江苏鼎集智能科技股份有限公司 基于区块链的充电桩交易管理系统
CN117541299B (zh) * 2024-01-03 2024-04-05 江苏鼎集智能科技股份有限公司 基于区块链的充电桩交易管理系统

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