[發明專利]一種應用于電動汽車智能充放電的導航方法有效
| 申請號: | 201810974647.2 | 申請日: | 2018-08-24 |
| 公開(公告)號: | CN108955711B | 公開(公告)日: | 2022-03-25 |
| 發明(設計)人: | 莫汪藝;楊超;陳新;劉義;蔣麗;謝勝利 | 申請(專利權)人: | 廣東工業大學 |
| 主分類號: | G01C21/34 | 分類號: | G01C21/34 |
| 代理公司: | 廣州粵高專利商標代理有限公司 44102 | 代理人: | 林麗明 |
| 地址: | 510006 廣東*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 應用于 電動汽車 智能 放電 導航 方法 | ||
1.一種應用于電動汽車智能充放電的導航方法,其特征在于,包括以下步驟:
S1:車載終端獲取車輛信息、交通信息、充電站或雙向充電站信息;
S2:進行導航決策,其中導航決策包括:
1)若剩余電量不能到達目的地,則進行充電導航規劃,為用戶規劃選擇快充或慢充,并且在滿足用戶行駛剩下路程的前提下,計算出車輛需要進行充電的電量;
2)若剩余電量能到達目的地,并且收到放電需求信號,則進行放電導航規劃,在滿足用戶行駛剩下路程的前提下,智能選擇車輛需要進行放電的電量;
3)若剩余電量能到達目的地,且沒有收到放電需求信號,則無需進行導航規劃;
S3:最優充/放電導航規劃以綜合成本從優到劣推送給用戶;
步驟S2所述充電導航規劃包括以下步驟:
S2.1.1:讀取S1中的交通信息,包括電動汽車所在區域位置節點i、j,各路段之間的距離dij,各路段道實時平均行駛的速度采用Dijkstra算法求解從起點O到各個充電站再到目的地D的預計行駛時間,
其中Φ代表所選路徑經過道路結點的集合,Ω代表充電站點的集合;
S2.1.2:讀取S1中的充電站信息,包括電動汽車所在區域充電站位置節點J,各充電站電動汽車到達率φJ,k與充電樁平均服務率μJ,k,以及各充電站充電樁個數sJ,通過遞推法計算充電站J全部充電樁閑置的概率P0,J:
計算充電站J在一段時間T內有n個充電樁被占用的概率:
基于排隊論M/M/n模型,計算每個充電站J的等候隊長Lq,J和等待時間TJ,wait,
S2.1.3:讀取車輛信息與充電站信息,包括電動汽車初始電量狀態電池額定容量Eca,每公里耗電量ec,快充樁充電功率Pfast,慢充樁充電功率Pslow,計算電動汽車在充電站J進行快充或慢充的時間:
其中,ω1、ω2均為二值變量,ω1,ω2∈{0,1};ω1為快速充電決策變量,ω1=1代表進行快充,ω1=0代表不進行快充;ω2為常規慢速充電決策變量,ω2=1代表進行慢充,ω2=0代表不進行慢充;ηfast、ηslow分別為快充效率和慢充效率,根據車型和充電站經驗數據直接獲得;分別為需進行快充或慢充的電量,為決策變量,由目標函數和約束函數決定;
S2.1.4讀取充電站充電電價信息,包括快充電價慢充電價ρt,計算到各個充電站的快充成本CJ,fast,慢充成本CJ,slow:
其中,決策變量由目標函數和約束函數決定;tstart、tfinish分別為充電開始的時刻和充電結束的時刻;
S2.1.5:計算到每個充電站的綜合成本:
CJ=αch(TJ,drive+TJ,wait+TJ,ch)+βch(ω1CJ,fast+ω2CJ,slow)
其中αch,βch為時間成本和充電成本的權值系數,αch+βch=1,0<αch<1,0<βch<1,根據用戶需要進行調整,若αch>βch,則表明用戶對出行時間的要求更高;
S2.1.6:求解目標函數,得到決策變量和以綜合成本從優到劣,制定可選擇的充電導航規劃。
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