一种基于多目标优化的电动汽车充电平台选取方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多目标优化的电动汽车充电平台选取方法，该选取方法以电动汽车当前位置到充电平台的总路程、完成一次充电的总时间以及总费用为子目标函数；以电动汽车当前状态下的最大续航路程、路段拥堵情况、用户接受的充电总时间为限制条件，在此基础之上进行多目标优化。该方法包括：1)获取电动汽车发起的充电请求；2)根据充电请求、路段拥堵情况、电动汽车附近充电平台信息进行分析，建立一个多目标优化的数学模型；3)通过深度学习算法，分析得到一个符合用户需求的最优充电平台。本发明专利技术结合多目标优化模型对多个充电平台进行比对选取，通过深度学习找出一个最优的充电平台，达到最智能人性化的用户体验。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多目标优化的电动汽车充电平台选取方法
本专利技术属于优化决策
，更为具体地讲，涉及一种基于多目标优化的电动汽车充电平台选取方法。
技术介绍
随着新能源电动汽车的逐步普及，新能源电动汽车的充电续航问题也值得进一步的考究。在错综复杂的城市交通网络中，道路状况十分严重，新能源电动汽车充电站点又十分有限。因此，无论是从电动汽车车主选择充电路径，还是对于电动汽车充电平台分布的规划，都值得仔细分析。针对该基于多目标优化的电动汽车充电平台选取方法的问题，运用大数据分析与深度学习的方法来生成最适合的充电平台。多目标优化是通过对各种影响因素的分析，涉及到一系列状态变量，能够制定出相对优化合理的方案。然而由于多目标优化的各个子目标具有一定的复杂性，需要多方面、多层次地综合考虑相关因素，借助大数据分析和深度学习通过计算机模拟各种方案，从而分析得到相对优化的方案。
技术实现思路
本专利技术的技术解决问题是：克服目前技术的不足，提供一种基于多目标优化的电动汽车充电平台的选取方法，进行多角度综合考虑，充分体现了各个优化子目标的差异性与相似本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多目标优化的电动汽车充电平台选取方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1：获取电动汽车发起的充电请求信息，请求内容包括电动汽车当前剩余续航路程、当前位置，用户能够接受的充电时间；/n步骤2：根据电动汽车发起充电请求位置，分析该位置附近充电平台分布，结合分析当前车辆可续航的路程，基于行驶路程进行单目标规划，规划当前条件下最优充电平台；结合道路拥堵情况和用户接受的充电时间，基于所需要消耗的时间进行单目标规划，规划当前条件最优的充电平台站点；结合到电动汽车到充电平台的费用以及充电费用，基于花费费用进行单目标规划，规划一个当前条件下最优的充电平台站点；对这三个多目标线性加权，建立一个多目...

【技术特征摘要】
1.一种基于多目标优化的电动汽车充电平台选取方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：获取电动汽车发起的充电请求信息，请求内容包括电动汽车当前剩余续航路程、当前位置，用户能够接受的充电时间；
步骤2：根据电动汽车发起充电请求位置，分析该位置附近充电平台分布，结合分析当前车辆可续航的路程，基于行驶路程进行单目标规划，规划当前条件下最优充电平台；结合道路拥堵情况和用户接受的充电时间，基于所需要消耗的时间进行单目标规划，规划当前条件最优的充电平台站点；结合到电动汽车到充电平台的费用以及充电费用，基于花费费用进行单目标规划，规划一个当前条件下最优的充电平台站点；对这三个多目标线性加权，建立一个多目标优化的数学模型；
步骤3：通过深度学习算法，得到符合用户需求的最优充电平台。


2.根据权利要求1所述的基于多目标优化的电动汽车充电平台选取方法，其特征在于，步骤2进行多目标线性加权规划，这里，多目标函数为：



其中：






Qk＝Qh·δhc+phηl·(1-δhc)(4)
式(1)中，λ1λ2λ3分别为子目标的权重系数，优化目标T(k)表示为根据多目标优化模型分析求解得到的最优充电平台；表示从电动汽车起点位置s到充电平台e之间的路径K的几何长度；表示从电动汽车起点位置s到充电平台e完成一次充电需要的总时长；Qk表示完成一次充电的费用；而(Qk)'则表示Qk在无量纲化后的标准化表达式；式(2)中，ai表示从从电动汽车起点位置s到充电平台e之间的路径k之间包含的各个子路段；式(3)中，表示从从电动汽车起点位置s到充电平台e之间的路径k消耗的时间，表示充电花费的时间；表示路段ai的拥堵情况，表示在路段ai的平均行驶速度，δhc表示用户选择充电或直接更换电池，th表示充电需要的时间，l表示行驶的路程，η表示充电效率系数，h表示电量...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈勇，朱培坤，陈章勇，李猛，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川;51