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：