一種電動(dòng)汽車?yán)m(xù)航里程優(yōu)化裝置及方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于汽車技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種電動(dòng)汽車?yán)m(xù)航里程優(yōu)化裝置及方法，尤其是 涉及一種電池友好型的電動(dòng)汽車?yán)m(xù)航里程優(yōu)化裝置及方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 近年來，化石能源枯竭，環(huán)境污染嚴(yán)重，研究開發(fā)新能源汽車成為建設(shè)資源節(jié)約、 環(huán)境友好型社會(huì)的必由之路。在這種背景下，電動(dòng)汽車應(yīng)運(yùn)而生。然而電動(dòng)汽車歷經(jīng)多年發(fā) 展也未能進(jìn)入千家萬戶，這是因?yàn)槠涔逃械木窒扌砸恢蔽茨芡黄疲簝?chǔ)能少、行駛里程短、充 電慢，需要借助公用充電裝置接力充電才能保障續(xù)航能力。目前，世界各國電動(dòng)汽車?yán)m(xù)航里 程優(yōu)化相關(guān)研究主要集中在汽車動(dòng)力電池建模與電動(dòng)汽車充電對(duì)電網(wǎng)性能的影響等領(lǐng)域， 然而這些研究都沒有從根本上解決電動(dòng)汽車如何快速找到充電粧，提高電動(dòng)汽車?yán)m(xù)航里程 等問題。
[0003] 在這些亟待解決的矛盾下，建立智能化、信息化、網(wǎng)絡(luò)化的電動(dòng)汽車智能充電網(wǎng) 絡(luò)，通過采用電池敏感的路由算法，優(yōu)化電動(dòng)汽車?yán)m(xù)航里程，為電動(dòng)汽車規(guī)劃最合適的行車 路徑，保證行程中能夠接力充電不至于拋錨；采用行車任務(wù)調(diào)度算法，智能化任務(wù)排序，提 供最優(yōu)化的解決方案，實(shí)現(xiàn)帶有任務(wù)時(shí)間實(shí)時(shí)約束的多目標(biāo)路徑規(guī)劃，大幅度提高工作效 率。才能高質(zhì)量地解決充電問題，大大緩解電動(dòng)汽車用戶的"里程焦慮"，推動(dòng)電動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè) 的發(fā)展。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明采用電池敏感的路由算法，優(yōu)化電動(dòng)汽車?yán)m(xù)航里程，為電動(dòng)汽車規(guī)劃最合 適的行車路徑，保證行程中能夠接力充電不至于拋錨，緩解"里程焦慮"問題。
[0005] 本發(fā)明的裝置所采用的技術(shù)方案是：一種電動(dòng)汽車?yán)m(xù)航里程優(yōu)化裝置，其特征在 于：包括數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、決策系統(tǒng)和專家系統(tǒng)；所述的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)包括移動(dòng)客戶端、車載 通訊系統(tǒng)和充電站通訊模塊；決策系統(tǒng)包括第一無線通訊模塊和決策模塊；專家系統(tǒng)包括 第二無線通訊模塊、數(shù)據(jù)庫和路徑規(guī)劃模塊；所述的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、決策系統(tǒng)和專家系統(tǒng)之 間通過移動(dòng)客戶端內(nèi)設(shè)置的通訊模塊、第一無線通訊模塊和第二無線通訊模塊相互連接通 {目。
[0006] 本發(fā)明的方法所采用的技術(shù)方案是：一種電動(dòng)汽車?yán)m(xù)航里程優(yōu)化方法，其特征在 于，包括以下步驟：
[0007] 步驟1 :用戶使用移動(dòng)客戶端采集并上傳行車任務(wù)屬性信息到專家系統(tǒng)中；
[0008] 步驟2 :車載通訊系統(tǒng)采集并上傳電動(dòng)汽車車況信息到專家系統(tǒng)中；
[0009] 步驟3 :充電站通訊模塊采集并上傳充電粧工況信息到專家系統(tǒng)中；
[0010] 步驟4 :專家系統(tǒng)接受到步驟1、步驟2和步驟3中上傳的數(shù)據(jù)后檢索數(shù)據(jù)庫，若有 匹配數(shù)據(jù)則返回一組已有的規(guī)劃路線，否則交由路徑規(guī)劃模塊進(jìn)行處理；
[0011] 步驟5 :路徑規(guī)劃模塊結(jié)合約束條件，建立最優(yōu)化問題模型，求解該優(yōu)化問題，進(jìn) 行多目標(biāo)路徑規(guī)劃，提供多條可行的電池友好型的路由方案；所述的約束條件包括電動(dòng)汽 車車況、充電粧工況、交通路況、行車任務(wù)屬性；
[0012] 步驟6,決策系統(tǒng)接受到滿足條件可行的一組規(guī)劃路線后，按照概率可行性取前k 條最優(yōu)路線返回給移動(dòng)客戶端，交由用戶選擇。
[0013] 作為優(yōu)選，步驟1中所述的行車任務(wù)屬性信息包括每項(xiàng)任務(wù)的地理位置、截止時(shí) 間和優(yōu)先級(jí)信息。
[0014] 作為優(yōu)選，步驟2中所述的電動(dòng)汽車車況信息包括車輛當(dāng)前位置和剩余電量信 息。
[0015] 作為優(yōu)選，步驟3中所述的充電粧工況信息包括充電粧的使用情況和故障情況信 息。
[0016] 作為優(yōu)選，步驟4中所述的若有匹配數(shù)據(jù)則返回一組已有的規(guī)劃路線，其匹配規(guī) 則為：電動(dòng)汽車車況信息與行車任務(wù)屬性信息一致，即車輛當(dāng)前位置、剩余電量信息、任務(wù) 的地理位置、截止時(shí)間和優(yōu)先級(jí)信息一致。
[0017] 作為優(yōu)選，步驟5中所述的多目標(biāo)路徑規(guī)劃的具體實(shí)現(xiàn)過程包括以下子步驟：
[0018] 步驟5. 1 :建立優(yōu)化問題數(shù)學(xué)模型；設(shè)有N個(gè)任務(wù)節(jié)點(diǎn)，Cl]表示從點(diǎn)i到j(luò)的運(yùn)輸 成本，包括路程與電量；？^表示從點(diǎn)i到點(diǎn)j的耗費(fèi)電量；△ P ^表示從點(diǎn)i到點(diǎn)j的充電 電量；P。表示電量的初始值；s ;表示到達(dá)i地的時(shí)刻與初始時(shí)刻的差值;表示在i地完成 任務(wù)消耗的時(shí)間；tlS表示從點(diǎn)i到點(diǎn)j消耗的時(shí)間；d 1表示為在i地任務(wù)的截止期限與初 始時(shí)刻的差值；Xu表示車輛是否從點(diǎn)i到點(diǎn)j ;
[0019] 目標(biāo)函數(shù)：
[0027] 步驟5. 2,局部路徑規(guī)劃，設(shè)f (i，j)為從點(diǎn)i到點(diǎn)j的代價(jià)估值，g (i，j)為從點(diǎn)i 至W j的實(shí)際代價(jià)，h(i, j)為從點(diǎn)i到點(diǎn)j的啟發(fā)信息，估計(jì)每一個(gè)當(dāng)前節(jié)點(diǎn)抵達(dá)目標(biāo)節(jié) 點(diǎn)的最小代價(jià)，采用改進(jìn)A*算法得到最優(yōu)路徑，即f (i，j);當(dāng)示電動(dòng)汽車位 于當(dāng)前節(jié)點(diǎn)即點(diǎn)i時(shí)的電量）時(shí)，表示需要充電，這時(shí)若滿足任務(wù)時(shí)間實(shí)時(shí)約束時(shí)，則從點(diǎn) i到點(diǎn)j能充電，否則返回上一個(gè)節(jié)點(diǎn)提出充電請(qǐng)求并重新搜索路線；
[0028] 步驟5. 3 :全局路徑規(guī)劃，將步驟5. 2中的f(i，j)作為每條路徑的權(quán)重，采用 Christofides算法構(gòu)建通路得到最優(yōu)電池友好型多目標(biāo)規(guī)劃路徑。
[0029] 作為優(yōu)選，步驟5. 2中所述的改進(jìn)A*算法，設(shè)為當(dāng)前所在節(jié)點(diǎn)，S。為初始時(shí)刻 所在節(jié)點(diǎn)，Sp為充電粧所在節(jié)點(diǎn)，S t為目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，S i為地圖中任意節(jié)點(diǎn)，DEPTH為嵌套深度， A P。為電動(dòng)汽車每公里耗電量，L表示兩點(diǎn)間距離；則改進(jìn)A*算法具體實(shí)現(xiàn)過程包括以下 子步驟：
[0030] 步驟5. 2. 1 :初始化，令S^= S。;構(gòu)造Open表用于存取待擴(kuò)展的節(jié)點(diǎn)，且初始時(shí) 刻為S。;構(gòu)造Close表用于存取已擴(kuò)展的節(jié)點(diǎn)，且初始時(shí)刻存入S。;構(gòu)造PATH表用于存取 最優(yōu)路徑上的節(jié)點(diǎn)；
[0031] 步驟5. 2. 2 :在Open表中搜索離最近的節(jié)點(diǎn)S i，以f(S_ S1)最小的且滿足任 務(wù)約束與電量約束條件的節(jié)點(diǎn)為父節(jié)點(diǎn)
[0034] 若同時(shí)滿足這兩個(gè)條件，轉(zhuǎn)至步驟5. 2. 3 ;
[0035] 無法同時(shí)滿足這兩個(gè)條件，轉(zhuǎn)至步驟5. 2. 5 ;
[0036] 步驟5. 2. 3 :若S1為目標(biāo)節(jié)點(diǎn)S t，則PATH表中存儲(chǔ)的節(jié)點(diǎn)集作為最優(yōu)路徑，并記權(quán) 重路徑為
，結(jié)束算法；
[0037] 步驟5. 2. 4 :若S1不是目標(biāo)節(jié)點(diǎn)S t，則對(duì)S1K有的前驅(qū)狀態(tài)S ,進(jìn)行更新，若 g_j〈gi+g(i，j)，則將Sjjt入Close列表；否則令g_j= gi+g(i，」），將3;作為S。下一步的路線， 令Scui = S i并存入PATH表中；返回步驟5. 2. 2 ;
[0038] 步驟 5. 2. 5 :令 Scur= S。，DEPTH = DEPTH-I ;
[0039] 若 DEPTH = 0,轉(zhuǎn)至步驟 5. 2. 6 ;
[0040] 否則將將滿足
的范圍L內(nèi)的充電粧設(shè)為特殊節(jié)點(diǎn){Spl，S p2，…，SpJ，采用 Charge算法計(jì)算最優(yōu)路徑；
[0041] 若滿足任務(wù)約束與電量約束條件
[0044] 則輸出權(quán)重路徑為f (S。，St) = f (S。，Sp) +f (Sp，St)，結(jié)束算法；
[0045] 若依舊無法同時(shí)滿足任務(wù)約束與電量約束條件，轉(zhuǎn)至步驟5. 2. 6 ;
[0046] 步驟5. 2. 6 :輸出權(quán)重路徑輸出權(quán)重路徑為f (S。，St) = 〇〇，結(jié)束算法。
[0047] 作為優(yōu)選，步驟5. 2. 5中所述的Charge算法，具體實(shí)現(xiàn)過程包括以下子步驟：
[0048] 步驟 5. 2. 5. 1 :令 DEPTH = 0,映射{Spl，Sp2，…，SpJ 為{SQ1，Sq2，…，SJ，利用步驟 5. 2. 1 至步驟 5. 2. 6 的原理計(jì)算 f (SP1，St)，i = 1，2,…，n，若 f (SP1, St) = 〇〇，則舍棄 Plt (Plt 表示點(diǎn)pjl」點(diǎn)t的這條路線）這條路線，否則計(jì)算f (S。，SP1);
[0049] 步驟5. 2. 5. 2 :令DEPTH = DEPTHpi，（DEPTHpl表示對(duì)應(yīng)S P1的嵌套深度）映射 {Spl，Sp2，…，S1J 為{Stl，St2，…，Stn}，利用步驟 5. 2. 1 至步驟 5. 2. 6 的原理計(jì)算 f (S0, Spi)，i =1，2,…，n，若f (S。，Spi) = °°，則舍棄Pi這個(gè)節(jié)點(diǎn)；
[0050] 步驟 5. 2. 5. 3 :對(duì)保留節(jié)點(diǎn)？1分別計(jì)算 f (S。，St) = f (S。，SP1) +f (SP1，St)，i = 1，2,…，n，取最小值 minf (S。，St) = f (S。，SP1)+f (SP1，St)，i = 1，2,…，η 為路徑權(quán)重，算法結(jié) 束。
[0051] 作為優(yōu)選，步驟5.