CN117350465A - 用于提供优化的充电路径的车队管理系统和方法 - Google Patents

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S·达亚尔
彼得罗·巴托洛
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Abstract

本公开提供了“用于提供优化的充电路径的车队管理系统和方法”。公开了用于为车辆车队的电动化车辆提供优化的多目标充电规划策略的系统和方法。所提出的系统和方法可以利用多目标方法来进行充电规划。所述多目标方法可以通过为每个因素分配成本值来考虑诸如时间、磨损和充电成本的因素。当解决车队的每辆车辆的充电路径优化问题时，所提出的系统和方法可以进一步利用车队拥有/管理的停车场、公共充电站和私人住宅充电位置处的充电。

Description

用于提供优化的充电路径的车队管理系统和方法
技术领域
本公开总体上涉及用于为电动化车辆车队的每辆车辆提供优化的多目标充电规划策略的系统和方法。
背景技术
电动化车辆与常规的机动车辆不同，因为电动化车辆由一个或多个牵引电池组供电的电机选择性地驱动。作为内燃发动机的替代或与内燃发动机相结合地，电机可推进电动化车辆。一些电动化车辆可以作为车辆车队的一部分在商业背景下操作。
发明内容
一种根据本公开的示例性方面的车队管理系统尤其包括：多辆电动化车辆；以及控制模块，所述控制模块被编程为创建优化的充电路径控制策略，所述优化的充电路径控制策略包括关于在递送/维修任务之前、期间或之后对所述多辆电动化车辆中的每一者充电的时间、地点和时间长度的指令。所述指令是基于多目标充电成本目标而导出的。
在前述系统的又一非限制性实施例中，所述多目标充电成本目标是基于与递送时间相关联的成本、与车辆部件磨损相关联的成本以及与充电相关联的成本。
在任一前述系统的又一非限制性实施例中，所述控制模块还被编程为根据修正后的等待时间在分配的充电位置处修改所述指令。
在任一前述系统的又一非限制性实施例中，所述控制模块是所述多辆电动化车辆中的至少一者的部件。
在任一前述系统的又一非限制性实施例中，所述控制模块是基于云的服务器系统的部件。
在任一前述系统的又一非限制性实施例中，所述基于云的服务器系统可操作地连接到充电站服务器。所述多目标充电成本目标是使用来自所述充电站服务器的信息而导出的。
在任一前述系统的又一非限制性实施例中，所述多目标充电成本目标是使用与所述多辆电动化车辆中的每一者相关联的车辆信息和驾驶员信息而进一步导出的。
在任一前述系统的又一非限制性实施例中，所述多目标充电成本目标是使用与所述多辆电动化车辆中的每一者相关联的行程规划器信息和驾驶员信息而进一步导出的。
在任一前述系统的又一非限制性实施例中，所述优化的充电路径控制策略包括用于在住宅充电位置处对所述多辆电动化车辆中的至少一者充电的指令。
在任一前述系统的又一非限制性实施例中，所述控制模块被编程为执行优化算法以准备所述优化的充电路径控制策略。
一种根据本公开的另一个示例性方面的电动化车辆尤其包括：牵引电池组；以及控制模块，所述控制模块被编程为接收优化的充电路径控制策略，所述优化的充电路径控制策略包括关于在分配的递送/维修任务之前、期间或之后对所述牵引电池组充电的时间、地点和时间长度的指令。所述指令是基于多目标充电成本目标而导出的。
在前述电动化车辆的又一非限制性实施例中，所述多目标充电成本目标是基于与递送时间相关联的成本、与车辆部件磨损相关联的成本以及与对所述牵引电池组再充电相关联的成本。
在任一前述电动化车辆的又一非限制性实施例中，所述多目标充电成本目标是使用来自充电站服务器的信息而导出的。
在任一前述电动化车辆的又一非限制性实施例中，所述多目标充电成本目标是使用与所述电动化车辆相关联的车辆信息和驾驶员信息而进一步导出的。
在任一前述电动化车辆的又一非限制性实施例中，所述多目标充电成本目标是使用与所述电动化车辆相关联的行程规划器信息和驾驶员信息而进一步导出的。
在任一前述电动化车辆的又一非限制性实施例中，所述优化的充电路径控制策略包括用于在住宅充电位置处对所述牵引电池组充电的指令。
在任一前述电动化车辆的又一非限制性实施例中，所述优化的充电路径控制策略是从基于云的服务器系统接收的。
在任一前述电动化车辆的又一非限制性实施例中，所述电动化车辆是车辆车队的一部分。
在任一前述电动化车辆的又一非限制性实施例中，所述电动化车辆是插电式电动化车辆。
一种根据本公开的另一个示例性方面的充电规划方法尤其包括：为车辆车队的每辆电动化车辆分配用于执行递送/维修任务的时间成本；为所述车辆车队的每辆电动化车辆分配用于执行递送/维修任务的车辆部件磨损成本；估计所述车辆车队的每辆电动化车辆的续航里程约束；以及生成用于对所述车辆车队中的每辆电动化车辆充电的优化的充电路径控制策略。所述优化的充电路径控制策略至少根据分配所述成本时间、分配所述车辆部件磨损成本以及估计所述续航里程约束而导出。
前述段落、权利要求或以下描述和附图的实施例、示例和替代方案(包括它们的各种方面或相应的单独特征中的任一者)可以独立地或以任何组合采用。结合一个实施例描述的特征适用于所有实施例，除非此类特征是不兼容的。
根据以下具体实施方式，本公开的各种特征和优点对于本领域技术人员将变得显而易见。可如下简要描述随附于具体实施方式的附图。
附图说明
图1示意性地示出了用于管理电动化车辆的车队的充电规划的车队管理系统。
图2示意性地示出了示例性车队管理系统的控制系统。
图3是用于优化与车辆车队相关联的每辆电动化车辆的充电规划的示例性优化的充电路径控制策略的流程图。
具体实施方式
本公开涉及用于为车辆车队的电动化车辆提供优化的多目标充电规划策略的系统和方法。所提出的系统和方法可以利用多目标方法来进行充电规划。所述多目标方法可以通过为每个因素分配成本值来考虑诸如时间、磨损和充电成本的因素。当解决车队的每辆车辆的充电路径优化问题时，所提出的系统和方法可以进一步利用车队拥有/管理的停车场、公共充电站和私人住宅充电位置处的充电。在本具体实施方式的以下段落中更详细地讨论了本公开的这些和其他特征。
图1示意性地示出了用于执行与电动化车辆12的车辆车队14相关联的优化的充电规划任务的车队管理系统10(以下称为“系统10”)。除了其他功能之外，系统10还可以被配置用于为车辆车队14的每辆电动化车辆12生成优化的充电路径控制策略16。优化的充电路径控制策略16可以被设计成提供(例如，商品和/或服务的)递送效率和质量，同时最小化再充电和维护成本。优化的充电路径控制策略16可以至少部分地基于各种成本相关参数(包括但不限于与时间、车辆部件的磨损和充电相关联的估计成本)而推导。可以平衡成本相关参数以为车辆车队14的每辆电动化车辆12创建充电成本目标。系统10可以提供对每个充电成本目标的连续和迭代优化，而不是优化诸如在现有车队管理系统中的拓扑路线，以便确定对车辆车队14的每辆电动化车辆12充电的地点、时间和量。
车辆车队14可以包括多辆电动化车辆121至12N，其中“N”表示任何数字。与车辆车队14相关联的电动化车辆12的总数不意图限制本公开。除非在本文另有说明，否则当紧接在附图标记后面没有任何字母识别符的情况下使用时，附图标记“12”可以指代电动化车辆中的任一者。
电动化车辆12在图1中示意性地示出，并且每辆这样的车辆可以体现任何类型的车辆配置，诸如汽车、卡车、货车、运动型多用途车(SUV)等。在一个实施例中，每辆电动化车辆12是插电式电动化车辆(例如，插电式混合动力电动车辆(PHEV)或电池电动车辆(BEV))或燃料电池车辆。在一些实施方式中，车辆车队14的电动化车辆12中的一者或多者可以被配置为自主车辆(即，无人驾驶车辆)。
虽然在本公开的附图中示出了具体的部件关系，但图示并不意在限制本公开。描绘的车辆电动化的各种部件的布置和取向被示意性地示出并且可在本公开的范围内变化。另外，本公开所附的各种附图不一定按比例绘制，并且一些特征可能被放大或最小化以强调特定部件或系统的某些细节。
如示意性地描绘，每辆电动化车辆12可以包括能够从一个或多个电机18(例如，电动马达)施加扭矩以驱动一个或多个驱动轮20的电动化动力传动系统。每辆电动化车辆12还可以包括高压牵引电池组22以用于为电动化车辆12的电机18和其他电气负载供电。每辆电动化车辆12的动力传动系统可以在有或没有来自内燃发动机辅助的情况下电动推进驱动轮20。
尽管示意性地示出，但是每辆电动化车辆12的牵引电池组22也可以被配置为高压牵引电池组，其包括能够将电力输出到电机18的多个电池阵列(即，电池总成或电池单元组)。其他类型的能量存储装置和/或输出装置也可用于为电动化车辆12供电。
每辆电动化车辆12还可以包括电信模块24、全球定位系统(GPS)26、人机界面(HMI)28和控制模块30。这些和其他部件可以互连并通过通信总线32彼此进行电子通信。通信总线32可以是有线通信总线，诸如控制器局域网(CAN)总线，或者是无线通信总线，诸如Wi-Fi、超宽带(UWB)等。
每个电信模块24可以被配置为实现与例如基于云的服务器系统34的双向通信。电信模块24可以通过云网络36(例如，互联网)进行通信以获得存储在服务器系统34上的各种信息或向服务器系统34提供信息。服务器系统34可以识别、收集和存储与每辆电动化车辆12相关联的用户数据以用于验证目的。根据经授权的请求，可随后经由一个或多个蜂窝塔38或某一其他已知的通信技术(例如，Wi-Fi、数据连接性等)将数据传输到每个电信模块24。经由蜂窝塔38，电信模块24可以从服务器系统34接收数据或者可将数据传送回服务器系统34。尽管不一定在该高度示意性的实施例中示出或进行描述，但是众多其他部件也可实现车辆车队14的每辆电动化车辆12与服务器系统34之间的双向通信。
在第一实施例中，每辆电动化车辆12的操作员可以使用HMI 28与服务器系统34对接。例如，HMI 28可以被配备有用于允许用户与服务器系统34对接的应用程序40(例如，FordPassTM或另一类似的基于web的程序应用)。HMI 28可以位于电动化车辆12的乘客舱内，并且可以包括用于向车辆乘员显示信息和/或用于允许车辆乘员将信息输入到HMI 28中的各种用户界面。车辆乘员可以经由触摸屏、触觉按钮、可听言语、言语合成等与可呈现在HMI28上的用户界面交互。
在另一个实施例中，每辆电动化车辆12的操作员可以替代地或另外使用个人电子装置42(例如，智能电话、平板电脑、计算机、可穿戴智能装置等)与服务器系统34对接。个人电子装置42可以包括应用程序44(例如，FordPassTM或另一类似应用程序)，所述应用程序包括编程以允许用户采用一个或多个用户界面46来与服务器系统34交互，从而设置或控制系统10的各方面等。应用程序44可以存储在个人电子装置42的存储器48中，并且可以由个人电子装置42的处理器50执行。个人电子装置42可以另外包括收发器52，所述收发器被配置为通过蜂窝塔38或某个其他无线链路与服务器系统34通信。
每个GPS 26可以被配置为精确定位其相应的电动化车辆12的位置坐标。GPS 26可以利用地理定位技术或任何其他卫星导航技术来估计电动化车辆12在任何时间点的地理位置。
每个控制模块30可以包括硬件和软件两者，并且可以是总体车辆控制系统(诸如，车辆系统控制器(VSC))的一部分，或者可替代地是与VSC分开的独立控制器。在实施例中，每个控制模块30被编程有用于与系统10的各种部件对接的可执行指令。尽管在图1的高度示意性的描绘内示出为单独的模块，但是电信模块24、GPS 26、HMI 28和控制模块30可一起集成作为每辆电动化车辆12的公共模块的一部分。
服务器系统34可以包括控制模块54，所述控制模块被配置用于协调和执行与系统10相关联的各种控制策略和模式。例如，控制模块54可以被编程为执行系统10的各种充电规划功能。控制模块54可以包括处理器56和非暂时性存储器58两者。处理器56可以是定制的或可商购的处理器、中央处理单元(CPU)、高性能计算(HPC)装置、聚类装置、量子计算(QC)装置、量子启发式优化(QIO)装置或通常用于执行软件指令的任何装置。存储器58可以包括易失性存储器元件和/或非易失性存储器元件中的任一者或组合。
处理器56可以可操作地联接到存储器58，并且可以被配置为基于各种输入(诸如从电动化车辆12中的每一者接收的输入和从与服务器系统34相关联的一个或多个服务器接收的输入)来执行存储在控制模块54的存储器58中的一个或多个程序(例如，算法)。例如，可以经由一个或多个应用编程接口在控制模块54、电动化车辆12和服务器之间交换信息。
控制模块54可以从一个或多个服务器(包括但不限于充电站服务器64)接收输入，以准备优化的充电路径控制策略16。充电站服务器64可以存储与位于给定道路网络内的用于对车辆车队14的电动化车辆12充电的每个可用充电站有关的数据。存储在充电站服务器64上的充电站可以包括仓库中心(例如，由系统10的所有者/经营者拥有/操作的充电站)、公共充电站和经批准的住宅充电插座(例如，车队员工/朋友的住宅充电位置)。充电位置相关数据可以包括每个充电站的位置、在每个充电站处提供的充电类型、与在每个充电位置处的充电相关联的充电费用(例如，kW成本)等。
控制模块54还可以从车辆车队14的每辆电动化车辆12接收输入，以准备优化的充电路径控制策略16。例如，控制模块54可以被编程为利用从每辆电动化车辆12接收的行程规划器信息66来生成道路网络，所述道路网络限定车辆车队14的每辆电动化车辆12的相关操作区域。行程规划器信息66可以包括各种信息，包括但不限于识别电动化车辆12在即将到来的递送/维修行程期间将需要行行驶的起点、一个或多个目的地以及一个或多个航路点。例如，行程规划器信息66还可以包括时间约束信息，诸如必须在特定时间窗口内执行的递送/维修任务。
控制模块54还可以被编程为利用从车辆车队14的每辆电动化车辆12接收的车辆信息68，以准备优化的充电路径控制策略16。车辆信息68可以包括但不限于诸如当前车辆位置、当前荷电状态、当前可用续航里程、电池健康信息、电池温度信息、车辆类型、车辆重量、货物类型、货物重量等信息。
控制模块54还可以被编程为利用与车辆车队14的每辆电动化车辆12的驾驶员相关联的驾驶员信息70，以准备优化的充电路径控制策略16。驾驶员信息70可以包括诸如每个驾驶员的已知驾驶习惯/风格/行为等信息。
基于各种输入，控制模块54可以被编程为将成本与执行由行程规划器信息66指示的每个递送/维修任务所必需的“时间”(例如，成本/分钟)相关联。车辆车队14的每辆电动化车辆12的时间成本可以使用以下等式(1)来表达：
成本时间/小时i＝#NU物品i*NU成本/小时i+#U物品i*U成本/小时i
其中：
NU物品表示非紧迫递送物品；并且
NU物品表示紧迫递送物品。
给定递送/维修任务的相关联的时间成本可以取决于诸如递送的紧迫性、货物类型(例如，是否冷藏货物)、车辆的不可用性、驾驶员的加班成本、在充电之后行驶到第一递送位置的时间等因素。分配给每个递送/维修任务的实际成本尤其可以取决于车辆车队14所进行的业务的类型而变化。例如，关键物品(例如，药品等)的递送如果不在特定时间窗口内执行，则可能与较高成本相关联，并且因此作为优化的充电路径控制策略16，这些递送可以优先于非关键物品的递送。
受时间约束的递送可以由以下等式(2)表示：
控制模块54还可以被编程为将成本与车辆“磨损”(例如，成本/英里)相关联。可以将车辆磨损的相关联成本分配给每辆电动化车辆12的一个或多个易耗部件(例如，牵引电池组、电机、轮胎、对维护计划的影响等)。车辆磨损的相关联成本可以取决于诸如与到替代充电位置的驾驶额外距离相关联的成本(包括必须支付的任何必要的加班)、与快速充电相关联的成本以及由此导致的牵引电池组的寿命缩短等因素。车辆车队14的每辆电动化车辆12的磨损成本可以使用以下等式(3)来表达：
控制模块54还可以被编程为评估车辆车队14的每辆电动化车辆12的可用续航里程(例如，以英里或千米为单位)。每辆电动化车辆12的可用续航里程可以基于车辆信息68和驾驶员信息70来估计，并且可以是诸如车辆的类型、由车辆牵引的货物的类型、重量和位置、驾驶员的驾驶行为、递送的紧迫性等因素的函数。(在给定起始电池电量的情况下)与最大续航里程相关联的约束可以使用以下等式(4)来表达。
控制模块54还可以被编程为在整个车辆车队14的成本和约束结构内解决每辆电动化车辆12的充电路径优化问题。在一个实施例中，控制模块54可以采用一种或多种优化算法来解决充电路径优化问题。示例性优化算法以由以下等式(5)、(6)和(7)表示：
等式5：
目标函数＝成本时间&磨损&驾驶员车辆i+成本充电车辆i+成本夜间i
等式6：
等式7：
基于上述等式中的一者或多者的输出，控制模块54可以生成优化的充电路径控制策略16。优化的充电路径控制策略16可以包括关于对车辆车队14的每辆电动化车辆12充电的时间、地点和时间长度以及每辆电动化车辆12应采取的行驶路径的指令。例如，指令可以呈现在与每辆电动化车辆12相关联的HMI 28和/或个人电子装置42上。
如上文所提及，控制模块54可以在为电动化车辆中的一者或多者选择最佳充电路径时考虑住宅充电插座。例如，优化的充电路径控制策略16可以提供用于在特定车辆的驾驶员的家庭住宅处对车辆车队14的某些车辆进行充电。该决策可以包括考虑诸如与在不同的当日时间充电相关联的充电成本、地理位置、电力公司、住宅合同等因素。可以根据也可以在确定给定车辆的最佳充电路径时考虑的位置、当日时间和服务关键性为住宅所有者提供附加补偿。充电成本可以使用以下等式(8)来表达：
当住宅充电决策包括在最佳充电路径控制策略16内时，可以向驾驶员/住宅所有者通知所请求的充电时间和充电量，并且可以提供货币补偿。如果驾驶员/住宅所有者承诺所述请求，则他/她可以肯定地响应或以其他方式拒绝所述提供。如果被拒绝，则系统10可以重新优化车辆车队14的所有受影响车辆的充电路径。
在肯定交易的情况下，车辆可以被“解锁”以在特定的住宅地理位置处充电达指定的充电时间和量。当交易完成时，可以再次通知驾驶员/住宅所有者，然后可以处理货币交易。
优化的充电路径控制策略16还可以包括用于“锁定”未被系统10的管理者指定的任何充电插座的指令。根据驾驶员的请求并且对于可能潜在地减少可用车辆续航里程的情况(诸如当指定的充电插座由于任何原因而不起作用时或者当发生比预期更长的充电延迟时)，可以产生例外情况。
在上述实施例中，服务器系统34的控制模块54被配置为充当系统10的通信枢纽。然而，在本公开的范围内还设想了其他实施例。例如，如图2中示意性所示，车辆车队14的每辆电动化车辆12的控制模块30和服务器系统34的控制模块54可以通过云网络36一起操作以建立优化的充电路径控制系统以用于准备优化的充电路径控制策略16。在又其他实施例中，优化的充电路径控制策略16可以在单个车辆的基础上(例如，在电动化车辆12的控制模块30内)实施，以向单个非车队客户提供优化的充电路径解决方案。
继续参考图1至图2，图3以流程图的形式示意性地示出了用于协调和执行系统10的优化的充电路径控制策略16的示例性方法100。根据方法100，可以创建优化的充电路径控制策略16以例如以平衡时间、车辆部件磨损和电力成本的方式为车辆车队14的每辆电动化车辆12迭代地提供充电路径指令。
系统10可以被配置为采用适于执行示例性方法100的步骤的至少一部分的一个或多个算法。例如，方法100可以作为可执行指令存储在控制模块54的存储器58中，并且可执行指令可体现在可由控制模块54的处理器56执行的任何计算机可读介质内。方法100可以替代地或另外作为可执行指令存储在电动化车辆12中的一者或多者的控制模块30的存储器中。
示例性方法100可以在框102处开始。在框104处，方法100可以识别车辆车队14的具有最紧迫的时间和/或续航里程约束的第一电动化车辆121。在方法100内可以首先考虑具有最紧迫的时间和/或续航里程约束的电动化车辆121的最佳充电路径。
接下来，在框106处，方法100可以分配执行由与电动化车辆121相关联的行程规划器信息66指示的每个递送/维修任务所需的递送时间成本。然后，可以在框108处分配车辆部件磨损成本。
接下来，在框110处，方法100可以估计电动化车辆121的任何约束。约束可以包括电动化车辆121的可用续航里程和用于执行由行程规划器信息66指示的每个递送/维修任务的最大时间窗口。其他约束可以替代地或另外被认为是该步骤的一部分。
在框112处，方法100可以解决电动化车辆121的充电路径优化问题。解决充电路径优化问题可以包括准备用于在电动化车辆121的调度操作期间对电动化车辆进行最佳充电的指令(例如，通过准备优化的充电路径控制策略16)。解决充电路径优化问题还可以涉及利用本文提及的优化算法中的一者或多者。
在框114处，方法100可以识别是否存在车辆车队14的应被视为充电路径优化分析的一部分的附加电动化车辆12。如果“是”，则方法100可以返回到框112，并且可以考虑第二电动化车辆122的充电路径，同时还将电动化车辆121的充电路径调整到必要程度。该迭代过程可以针对车队14的每辆附加电动化车辆12继续，以便优化整个车队14的充电路径。
一旦在框114处返回“否”标志，因此指示已经考虑了车辆车队14的所有电动化车辆12，方法100就可以前进到框116。在该步骤处，方法100可以根据每辆电动化车辆12在其相应的充电位置处如何排队来更新在每个充电位置处预期的等待时间。然后，可以在框118处重新解决充电路径优化问题，以便考虑任何调整后的等待时间。
方法100可以在框120处再次识别是否存在车辆车队14的应被视为充电路径分析的一部分的附加电动化车辆12。如果“是”，则方法100可以返回到框118，并且可以重新解决充电路径优化问题。如果“否”，则方法100可以在框122处确认充电路径策略是否已经改变。
如果在框122处返回了“否”标志，则方法100可以在框124处结束。替代地，如果在框122处返回“是”标志，则方法100可以通过根据每辆电动化车辆12在其相应的充电位置处如何排队更新每个充电位置处的等待时间而前进到框126。然后，方法100可以再次返回到框118，作为提供用于准备优化的充电路径控制策略16的迭代开环过程的一部分。
本公开的电动化车辆车队管理系统被设计成在规划的行程期间为车队的每辆车辆提供优化的充电路径。所提出的系统和方法提供车辆充电的多目标(例如，时间、磨损和充电成本)优化。
尽管不同的非限制性实施例被示出为具有具体的部件或步骤，但是本公开的实施例不限于这些特定组合。可以将来自非限制性实施例中的任一者的一些部件或特征结合来自其他非限制性实施例中的任一者的特征或部件使用。
应理解，相同的附图标记在全部若干附图中表示相应或类似的元件。应理解，尽管在这些示例性实施例中公开和示出了特定的部件布置，但是其他布置也可受益于本公开的教导。
以上描述应当被解释为说明性的而不具有任何限制意义。本领域普通技术人员将理解，在本公开的范围内可出现一些修改。出于这些原因，应研究所附权利要求来确定本公开的真实范围和内容。
根据本发明，提供了一种电动化车辆，其具有：牵引电池组；以及控制模块，所述控制模块被编程为接收优化的充电路径控制策略，所述优化的充电路径控制策略包括关于在分配的递送/维修任务之前、期间或之后对所述牵引电池组充电的时间、地点和时间长度的指令，其中所述指令是基于多目标充电成本目标而导出的。
根据实施例，所述多目标充电成本目标是基于与递送时间相关联的成本、与车辆部件磨损相关联的成本以及与对所述牵引电池组再充电相关联的成本。
根据实施例，所述多目标充电成本目标是使用来自充电站服务器的信息而导出的。
根据实施例，所述多目标充电成本目标是使用与所述电动化车辆相关联的车辆信息和驾驶员信息而进一步导出的。
根据实施例，所述多目标充电成本目标是使用与所述电动化车辆相关联的行程规划器信息和驾驶员信息而进一步导出的。
根据实施例，所述优化的充电路径控制策略包括用于在住宅充电位置处对所述牵引电池组充电的指令。
根据实施例，所述优化的充电路径控制策略是从基于云的服务器系统接收的。
根据实施例，所述电动化车辆是车辆车队的一部分。

Claims (12)

1.一种车队管理系统，其包括：
多辆电动化车辆；以及
控制模块，所述控制模块被编程为创建优化的充电路径控制策略，所述优化的充电路径控制策略包括关于在递送/维修任务之前、期间或之后对所述多辆电动化车辆中的每一者充电的时间、地点和时间长度的指令，
其中所述指令是基于多目标充电成本目标而导出的。
2.如权利要求1所述的系统，其中所述多目标充电成本目标是基于与递送时间相关联的成本、与车辆部件磨损相关联的成本以及与充电相关联的成本。
3.如权利要求1或2所述的系统，其中所述控制模块还被编程为根据修正后的等待时间在分配的充电位置处修改所述指令。
4.如任一前述权利要求所述的系统，其中所述控制模块是所述多辆电动化车辆中的至少一者的部件。
5.如任一前述权利要求所述的系统，其中所述控制模块是基于云的服务器系统的部件。
6.如权利要求5所述的系统，其中所述基于云的服务器系统可操作地连接到充电站服务器，并且进一步地，其中所述多目标充电成本目标是使用来自所述充电站服务器的信息而导出的。
7.如权利要求6所述的系统，其中所述多目标充电成本目标是使用与所述多辆电动化车辆中的每一者相关联的车辆信息和驾驶员信息而进一步导出的。
8.如权利要求7所述的系统，其中所述多目标充电成本目标是使用与所述多辆电动化车辆中的每一者相关联的行程规划器信息和驾驶员信息而进一步导出的。
9.如任一前述权利要求所述的系统，其中所述优化的充电路径控制策略包括用于在住宅充电位置处对所述多辆电动化车辆中的至少一者充电的指令。
10.如任一前述权利要求所述的系统，其中所述控制模块被编程为执行优化算法以准备所述优化的充电路径控制策略。
11.如任一前述权利要求所述的系统，其中所述多辆电动化车辆中的每一者是插电式电动化车辆。
12.一种充电规划方法，其包括：
为车辆车队的每辆电动化车辆分配用于执行递送/维修任务的时间成本；
为所述车辆车队的每辆电动化车辆分配用于执行递送/维修任务的车辆部件磨损成本；
估计所述车辆车队的每辆电动化车辆的续航里程约束；以及
生成用于对所述车辆车队的每辆电动化车辆充电的优化的充电路径控制策略，
其中所述优化的充电路径控制策略至少根据分配所述成本时间、分配所述车辆部件磨损成本以及估计所述续航里程约束而导出。
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