[發明專利]一種基于充電站服務水平預測的最佳充電站選擇方法

有效

• 申請號: 202011345865.3
• 申請日: 2020-11-26
• 公開（公告）號: CN112465222B
• 公開（公告）日: 2023-07-07
• 發明（設計）人: 付鳳杰;徐程;王澤;周妍;李強偉
• 申請（專利權）人: 浙江警察學院
• 主分類號: G06Q10/047
• 分類號: G06Q10/047;G06Q10/0631;G06Q50/06
• 代理公司: 杭州奧創知識產權代理有限公司 33272
• 代理人: 王佳健

1.一種基于充電站服務水平預測的最佳充電站選擇方法，其特征在于包括如下步驟：

步驟1，確定用戶的可能充電站集合；

首先利用地圖API獲取所有充電站的位置信息和用戶當前位置到目的地的常用路徑及節點集；

其次計算初始充電站集合中任一充電站到任一常用路徑的最小距離；剔除最小距離大于閾值的充電站，得到可能充電站集合；

步驟2，預測充電站充電需求；

首先利用路網交通運行狀態信息和充電站服務信息數據，采用A*算法計算用戶到可能充電站集合中任一充電站s的最短路徑及其行程時間和總距離，并預測用戶到達充電站時的平均到達車輛數；

其次采用多項logit模型計算當前時刻充電站s的充電需求；

最后計算充電站s充電需求的預測結果；

步驟3，預測基于可靠性的等待時間；

首先，根據充電站s充電需求的預測結果和充電站s的基本信息，計算等待時間的概率分布函數；

其次，根據用戶的可靠性心理閾值，計算用戶到達充電站s時的等待時間；

步驟4，計算用戶途經充電站充電并到達目的地的總成本；

首先計算在充電站s充電時的固定損失時長；

其次利用路網交通運行狀態信息和充電站服務信息數據，采用A*算法計算用戶從充電站到目的地的最短路徑及其行程時間，對其進行加權求和；

步驟5，最佳充電站選擇；

依次選擇可能充電站集合內的充電站，計算相應的出行總成本，從中選擇最小值，對應的充電站即為最佳充電站；

其中步驟2中，預測用戶到達充電站s時平均到達車輛數如下：

式中，λ_s,m為用戶到達充電站s時平均到達車輛數的預測值；t₀為用戶發出充電請求的時刻；t_os為用戶從當前節點o到任一充電站s的最短路徑的行程時間；m為用戶到達充電站s的時刻t₀+t_os所處的時間段，m為正整數，1≤m≤12；λ_s,m-1為當前日期的第m-1個時段內充電站s的平均到達車輛數；λ_s,m-1,1為當前日期前一日的第m-1個時段內充電站s的平均到達車輛數；λ_s,m,1為當前日期前一日的第m個時段內充電站s的平均到達車輛數；λ_s,m,2為當前日期前兩日的第m個時段內充電站s的平均到達車輛數；α為第m個時段和第m-1個時段歷史數據變化量的權重系數，0≤α≤1。

2.根據權利要求1所述的一種基于充電站服務水平預測的最佳充電站選擇方法，其特征在于步驟1中，可能充電站集合S’的確定算法如下：

式中，S為初始充電站集合S＝{1,2,…,s,…,J}，d_mins為任一充電站s到任一常用路徑的最小距離；l_m為距離的最大閾值；

任一充電站到任一常用路徑的最小距離即為任一充電站s到所有常用路徑上任一節點的曼哈頓距離的最小值，計算如下：

d_mins＝min{d_s,i|i∈A},d_s,i＝|x_s-x_i|+|y_s-y_i|?(2)

式中，d_s,i為充電站s到節點i的曼哈頓距離；當用戶選擇沿途充電時，A為常用路徑的節點集；當用戶只選擇充電時，A為初始充電站集合，即A＝S；x_s,y_s為任一充電站s的坐標；x_i,y_i為常用路徑的節點集中任一節點i的坐標。

3.根據權利要求1所述的一種基于充電站服務水平預測的最佳充電站選擇方法，其特征在于步驟2中，充電站充電需求預測算法如下

式中，λ_s為充電站s充電需求預測結果；λ_s^c為充電站s的潛在充電需求；β為潛在充電需求和平均到達車輛數預測值的權重系數，0≤β≤1。