基于云平台的电动汽车充电引导方法及系统技术方案

一种基于云平台的电动汽车充电引导方法及系统，包括：云服务器接收到用户发送电动汽车充电请求时，获取电动汽车信息，所述电动汽车信息包括位置信息；根据所述位置信息获取对应的路网信息、对应的多个充电站信息及各充电站对应的充电桩信息；根据所述电动汽车信息、路网信息、充电站信息及充电桩信息确定电动汽车到各充电站距离最优函数、时间最优函数及充电站设备利用均衡率最优函数；基于遗传算法，根据距离最优函数、时间最优函数及充电站设备利用均衡率最优函数确定最优充电方案；将确定的最优充电方案发送给用户，以使用户根据最优充电方案的引导对电动汽车进行充电。该方法考虑了建设系统的经济性，以及用户使用的便捷性、智能性。智能性。智能性。

【技术实现步骤摘要】
基于云平台的电动汽车充电引导方法及系统


[0001]本专利技术涉及电动汽车
，具体涉及一种基于云平台的电动汽车充电引导方法及系统。

技术介绍

[0002]目前，电动汽车产业响应国家的号召，发展一直向好。最近，特斯拉在上海超级工厂的建立，更会进一步推动国内电动汽车的发展。然而，当遇到节假日等集中出行的状况，电动汽车充电站往往“车满为患”，经常会遇到长时间排队充电的尴尬，给出行带来极大的不便。
[0003]目前，针对电动汽车的有序充电调度问题，国内外很多学者已在此方面进行了深入研究。侧重于充电方式改进以及不同时间段电价制定的研究主要有以下几种方案：利用一种随机规划算法，以能量损耗最小化为目标，实现插电式混合动力汽车的协调充电；在已知系统电价曲线的条件下，通过智能调度充电功率和充放电时间，从而实现电动汽车用户收益最大化的电动汽车充电优化控制策略；利用充电负荷的时空双尺度可调节特性，建立一种基于负荷预测的有序充电模型；根据换电站的特点以换电站各时刻的充电功率为控制对象，建立多目标的换电池站充电调度模型；利用基于分时电价的PHEV 电动汽车充电时隙选择逆向归纳优化算法，该算法可以有效降低用户充电成本；基于客户订车需求，建立包含充电计划的电动汽车调度模型，有效减少用户充电等待时间；基于分时电价制度，建立计及电网负荷波动及用户成本的多目标优化模型，得到次日优化充放电计划；建立基于需求侧放电竞价的电动汽车充放电调度模型，有效降低充电成本和调度偏差。
[0004]而侧重于电动汽车充电引导策略的研究主要有以下几种方案：建立基于实时电价的电动汽车智能充电导航模型，相比无序充电的情景，可在有效降低电动汽车用户充电成本的同时，起到改善配网电压水平的作用；基于路段权值思想和Dijkstra最短路径算法，建立一种大规模电动汽车最优充电站推荐和路径规划模型；建立基于充电站信息和车辆信息的电动汽车充电引导系统，实现区域内各充电站充电设备利用率的均衡分布。
[0005]另外，由于“互联网+”思维的不断推广，互联网与充电系统的结合能带给用户更多的便捷与智能，许多学者由此展开了电动汽车面向互联网的充电路径规划系统研究：吴智强等结合互联网开发了一种电动汽车智能充电服务系统，能够使用户实时参与用电管理，了解充电桩的位置与状态信息、实时电价信息等需求，实现有序充电。龚桃荣等提出了面向互联网的电动汽车智能充电服务系统，通过车载终端、手机APP即能实时查询充电设施的位置信息与服务状态信息，并实现充电装置的定位导航、充电预约及锁定等功能。
[0006]申请号为201910910606.1的专利提供了一种计及路-网-车的电动汽车充电引导方法，该方法考虑不同种类电动汽车充电需求差异，从日前与实时两个角度对慢充、快充模式的电动汽车进行优化引导调度，包括以下步骤：建立电气交通协同控制架构；制定充电站选择与导航策略；制定分时分区电价引导快充；建立双层优化调度模型引导慢充。
[0007]现在，有序充电调度策略的研究还不够成熟，未充分考虑建设系统的经济性，以及
用户使用的便捷性、智能性。

技术实现思路

[0008](一)专利技术目的
[0009]本专利技术的目的是提供一种基于云平台的电动汽车充电引导方法及系统。该方法及系统会结合电动汽车信息、充电站信息、路网信息等，分析电动汽车前往充电站的行驶距离、行驶时间、充电预约时间、排队等待时间以及充电站设备利用均衡率等因素，结合遗传算法为电动汽车用户提出合理充电建议；同时，该系统会在云平台的基础上进行建设，云平台相对于本地服务器具有便宜、可靠、可扩展性好的优点，可以降低系统的建设及维护成本，又能保障系统的性能。
[0010](二)技术方案
[0011]为解决上述问题，本申请的第一方面提供一种基于云平台的电动汽车充电引导方法，包括：
[0012]云服务器接收到用户发送电动汽车充电请求时，获取电动汽车信息，所述电动汽车信息包括位置信息；
[0013]根据所述位置信息获取对应的路网信息、对应的多个充电站信息及各充电站对应的充电桩信息；
[0014]根据所述电动汽车信息、路网信息、充电站信息及充电桩信息确定电动汽车到各充电站距离最优函数、时间最优函数及充电站设备利用均衡率最优函数；
[0015]基于遗传算法，根据距离最优函数、时间最优函数及充电站设备利用均衡率最优函数确定最优充电方案；
[0016]将确定的最优充电方案发送给用户，以使用户根据最优充电方案的引导对电动汽车进行充电。
[0017]具体地，所述基于遗传算法，根据距离最优函数、时间最优函数及充电站设备利用均衡率最优函数确定最优充电方案，具体包括：
[0018]以下式(Ⅰ)作为优化目标函数，基于遗传算法根据优化目标函数确定最优充电方案：
[0019]F＝1/f
ꢀꢀꢀ
(Ⅰ)
[0020]其中，
[0021]F1为到各充电站距离最优函数，λ1为F1的权重系数，F
1max
为电动汽车到直线距离最近充电站的距离；
[0022]F2为到各充电站时间最优函数，λ2为F2的权重系数，F
2max
为电动汽车到直线距离最近充电站的时间；
[0023]F3为到各充电站设备利用均衡率最优函数，λ3为F3的权重系数，F
3max
为直线距离电动汽车最近的充电站的设备利用均衡率；
[0024]λ1+λ2+λ3＝1。
[0025]具体地，所述电动汽车到各充电站距离最优函数的确定方法，包括：
[0026]基于Floyd算法，根据位置信息、路网信息和充电站信息确定电动汽车到各充电站
的最短路径，所述充电站信息包括充电站位置信息；
[0027]根据下式(Ⅱ)确定电动汽车到各充电站距离最优函数F1：
[0028][0029]其中，M表示电动汽车所在区域内共M辆电动汽车；
[0030]N表示电动车所在区域内共N个充电站；
[0031]x
ik
取值为0或1，i为取自1～M的整数，k为取自1～N的整数，当电动汽车i在充电站k充电时x
ik
＝1，否则x
ik
为0；
[0032]L
la,ik
表示电动汽车i到充电站k的最短路径。
[0033]具体地，电动汽车到各充电站时间最优函数的确定方法包括：
[0034]根据电动汽车信息、路网信息和充电站信息，确定电动汽车到充电站的时间，所述电动汽车信息还包括电动汽车速度信息和充电功率信息，所述充电站信息包括充电站位置信息、电动汽车平均到达率、排队系统服务强度及对应充电桩数量；
[0035]根据所述充电功率信息确定所述电动汽车在充电站的充电服务时间；
[0036]根据所述电动汽车平均到达率、排队系统服务强度及对应充电桩数量确定电动汽车排队等待时间；
[0037]根据下式(Ⅲ)确定电动汽车到各充电站时间最优本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于云平台的电动汽车充电引导方法，其特征在于，包括：云服务器接收到用户发送电动汽车充电请求时，获取电动汽车信息，所述电动汽车信息包括位置信息；根据所述位置信息获取对应的路网信息、对应的多个充电站信息及各充电站对应的充电桩信息；根据所述电动汽车信息、路网信息、充电站信息及充电桩信息确定电动汽车到各充电站距离最优函数、时间最优函数及充电站设备利用均衡率最优函数；基于遗传算法，根据距离最优函数、时间最优函数及充电站设备利用均衡率最优函数确定最优充电方案；将确定的最优充电方案发送给用户，以使用户根据最优充电方案的引导对电动汽车进行充电。2.根据权利要求1所述的引导方法，其特征在于，所述基于遗传算法，根据距离最优函数、时间最优函数及充电站设备利用均衡率最优函数确定最优充电方案，具体包括：以下式(Ⅰ)作为优化目标函数，基于遗传算法根据优化目标函数确定最优充电方案：F＝1/f
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(Ⅰ)其中，F1为到各充电站距离最优函数，λ1为F1的权重系数，F
1max
为电动汽车到直线距离最近充电站的距离；F2为到各充电站时间最优函数，λ2为F2的权重系数，F
2max
为电动汽车到直线距离最近充电站的时间；F3为到各充电站设备利用均衡率最优函数，λ3为F3的权重系数，F
3max
为直线距离电动汽车最近的充电站的设备利用均衡率；λ1+λ2+λ3＝1。3.根据权利要求1所述的引导方法，其特征在于，所述电动汽车到各充电站距离最优函数的确定方法，包括：基于Floyd算法，根据位置信息、路网信息和充电站信息确定电动汽车到各充电站的最短路径，所述充电站信息包括充电站位置信息；根据下式(Ⅱ)确定电动汽车到各充电站距离最优函数F1：其中，M表示电动汽车所在区域内共M辆电动汽车；N表示电动车所在区域内共N个充电站；x
ik
取值为0或1，i为取自1～M的整数，k为取自1～N的整数，当电动汽车i在充电站k充电时x
ik
＝1，否则x
ik
为0；L
la,ik
表示电动汽车i到充电站k的最短路径。4.根据权利要求1所述的引导方法，其特征在于，电动汽车到各充电站时间最优函数的确定方法包括：
根据电动汽车信息、路网信息和充电站信息，确定电动汽车到充电站的时间，所述电动汽车信息还包括电动汽车速度信息和充电功率信息，所述充电站信息包括充电站位置信息、电动汽车平均到达率、排队...

【专利技术属性】
技术研发人员：张丛余，赵斌，王伟伟，国帅，李迪星，杨铁柱，汤睿，魏星，张秋月，李超，
申请(专利权)人：哈尔滨电工仪表研究所有限公司河南许继仪表有限公司，
类型：发明
国别省市：