一种基于车联网的电动汽车充电选址方法

技术领域

本申请一般地涉及车辆充电选址领域。更具体地，本申请涉及一种基于车联网的电动汽车充电选址方法。

背景技术

车联网是指将汽车与互联网技术相结合，实现车辆之间、车辆与基础设施之间、车辆与用户之间的信息互通和数据交换的技术和服务体系。通过车联网，车辆可以实现与其他车辆、智能交通基础设施、云端服务器等进行实时通信和数据交流，为驾驶员和乘客提供更安全、便捷、智能的出行体验。近些年，车联网技术广泛应用于新能源车辆充电，车联网能够根据车辆当前电量状况以及附近充电站分布为用户推荐最近的充电站。

现有技术中，通常对电动汽车的规划是从道路拥堵情况以及车辆可行使距离进行推荐，这样的推荐方式不够全面，并不能很好的基于用户的充电倾向有一个系统化的个性化充电推荐。在错综复杂的城市交通网中，道路状况千变万化，而电动汽车的充电点位又十分有限，如何及时、尽可能多的满足车主们的充电需求是现在亟需解决的问题。

发明内容

为解决上述一个或多个技术问题，本申请提出首先利用历史的平均单位耗油量确定目标车辆可行使的最大路程，从而确定目标车辆行驶范围内的所有充电站位置。接着构建目标车辆当前位置与在目标车辆可行使最大路程内的充电站之间耗时时间为第一目标函数，构建目标车辆可行使最大路程内的充电站充电价格为第二目标函数，构建目标车辆可行使最大路程内的充电站最短充电时间为第三目标函数，基于第一目标函数、第二目标函数和第三目标函数构建多目标规划模型，获得帕累托最优，接着计算耗时时间权重、充电价格权重以及最短充电时间权重，通过帕累托最优以及权重大小为车主提供充电站第一推荐，充电站第二推荐，充电站第三推荐。为此，本申请在本发明如下的多个方面中提供方案。

在一个实施例中，包括：响应于目标车辆的充电请求指令，并获得所述目标车辆可行使最大路程内所有充电站位置；构建目标车辆当前位置与在目标车辆可行使最大路程内的充电站之间耗时时间为第一目标函数；构建目标车辆可行使最大路程内的充电站充电价格为第二目标函数；构建目标车辆可行使最大路程内的充电站最短充电时间为第三目标函数；基于所述第一目标函数、第二目标函数和第三目标函数构建多目标规划模型，获得帕累托最优，所述帕累托最优的表达式为：

其中，

在一个实施例中，所述计算耗时时间权重、充电价格权重以及最短充电时间权重的计算公式为：

其中，

在一个实施例中，所述第一目标函数构建方法为：

其中，n为目标车辆当前位置与充电站之间的耗时时间，

在一个实施例中，所述第二目标函数构建方法为：

其中，m为充电站的充电价格，U为地区的基准电费，

在一个实施例中，对目标车辆车型进行判断，获得车型判断结果，所述判断结果包括充电型车辆和换电型车辆。

在一个实施例中，所述判断方法包括：根据获取的车辆图像，通过预设的判定模型，判定车辆电池位置，根据车辆电池位置，获取所述目标车辆的车辆车型。

在一个实施例中，根据获取的判断结果构建第三目标函数包括：所述第三目标函数为充电目标子函数或换电目标子函数；响应于判断结果为充电型车辆，所述第三目标函数为充电目标子函数，所述充电目标子函数表达式为：

其中，

其中，

在一个实施例中，所述获得所述目标车辆可行使最大路程内所有充电站位置包括：根据获取的目标车辆当前剩余电量及历史耗油量，计算目标车辆可行使的最大距离；根据所述最大距离确定目标车辆能够到达的第一区域，发送所述第一区域内所有充电站位置及去往所有充电站的充电规划路线。

本申请具有以下技术效果：

1.利用构建多目标规划，求解出帕累托最优，并对帕累托最优赋予权重，这样可以实现全面准确的为用户进行充电站推荐。

2.本申请结合目标车辆与充电站间的距离因素，通过充电站与目标车辆的相对位置与预设终点与目标车辆的相对位置间的角度约束，能够大大减少目标车辆向预设终点方向的反方向寻找最优充电站的情况，节省行驶时间以及行驶成本。

附图说明

通过参考附图阅读下文的详细描述，本申请示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本申请的若干实施方式，并且相同或对应的标号表示相同或对应的部分，其中：

图1是本申请实施例一种基于车联网的电动汽车充电选址方法的流程图；

图2是本申请实施例一种基于车联网的电动汽车充电选址方法中充电型车辆的帕累托最优区间图；

图3是本申请实施例一种基于车联网的电动汽车充电选址方法中换电型车辆的帕累托最优区间图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

应当理解，当本申请的权利要求、说明书及附图使用术语“第一”、“第二”等时，其仅是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。本申请的说明书和权利要求书中使用的术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

本申请提供了一种基于车联网的电动汽车充电选址方法。图1是根据本申请实施例的一种基于车联网的电动汽车充电选址方法的流程图。如图1所示，一种基于车联网的电动汽车充电选址方法包括步骤S1至S3，以下具体说明。

S1，响应于目标车辆的充电请求指令，获取目标车辆当前最大行驶范围内的所有充电站位置。

具体而言，当前目标车辆的剩余电量不足以满足电动汽车到达预设终点时，获取当前目标车辆的充电请求信息。当前位置距离预设终点为L；获取电动汽车当前剩余电量，根据电动汽车多次行驶过程中的耗油量计算当前目标车辆可行使的最大路程

S2，根据充电站的充电价格、最短充电时间以及目标车辆当前位置与在目标车辆可行使最大路程内的充电站之间耗时时间构建多目标规划，并得到帕累托最优。

具体而言，影响目标车辆车主对于充电站的选择因素有目标车辆可行使最大路程内的充电站最短充电时间

其中，构建目标车辆当前位置与在目标车辆可行使最大路程内的充电站之间耗时时间为第一目标函数，第一目标函数的关系式为：

n为目标车辆当前位置与充电站之间的耗时时间，

其中，构建目标车辆可行使最大路程内的充电站充电价格为第二目标函数，第二目标函数的关系式为：

m为充电站的充电价格，U为地区的基准电费，

具体而言，充电价格一般与地区市场竞争以及基准充电费用有关。地区市场竞争体现在区域面积内充电站分布越密集，可能会造成有相对价格较低的充电站，但是密度持续增大导致价格也持续降低的情况较少出现。充电站盈利系数为了约束由于充电站过少导致价格过高，并且也能减少充电站过多出现的价格恶意竞争的情况，较好的维持充电站的基础盈利，示例性的，

其中，构建目标车辆可行使最大路程内的充电站最短充电时间为第三目标函数。

示例性的，对不同车辆车型，可根据电池位置区分为充电车型和换电车型，所以需要对目标车辆先进行车型判断，判断方法包括：根据获取的车辆图像，通过预设的判定模型，判定车辆电池位置，根据车辆电池位置，获取目标车辆的车辆车型。

第三目标函数为充电目标子函数或换电目标子函数。

在一个实施例中，电动车辆的充电时间与充电站内充电桩是否有空余以及环境温度有关系，对于太热和太冷的环境，充电速度均不理想，充电速度会随着温度的升高而动态提升，但是当温度超过一定的阈值区间时，充电速度不但没有提升还会下降，所以不同季节不同温度的电动汽车充电效率也不相同。

响应于判断结果为充电型车辆，设定第三目标函数为充电目标子函数，充电目标子函数表达式为：

为目标车辆为充电车型时的最短充电时间，/>

在一个实施例中，

示例性的，a取值为

在一个实施例中，车辆为换电车型时，只需要考虑充电站是否有位置，若需要等待则要确定需等待时间。对于换电来说，每个车的时间是相同的，故不需要考虑其他的时间。

响应于判断结果为换电型车辆，设定第三目标函数为换电目标子函数，换电目标子函数表达式为：

为目标车辆为换电车型时的最短充电时间，/>

当所有换电位置均有车的情况下，

在一个实施例中，当前车辆可行驶范围内的充电站数量是有限的，且各个充电站所包括的三个因素数值各不相同，因此为从中选取最符合当前用户意向度的充电站，需构建多目标规划得到帕累托最优，从而确定充电站的选择。

多目标规划的表达式为：

为多目标规划总约束条件。由于各参数量纲不同，所以优先对数据归一化。

S3，计算耗时时间权重、充电价格权重以及最短充电时间权重，根据权重与帕累托最优为车主提供充电站第一推荐，充电站第二推荐，充电站第三推荐。

在一个实施例中，计算耗时时间权重、充电价格权重以及最短充电时间权重的计算公式为：

其中，

联立多目标规划与权重的表达式为：

根据图2与图3所示，

参照图2所示，

参照图3所示，

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。