一种基于狄克斯特拉算法的电动汽车充电调度优化方法
专利汇可以提供一种基于狄克斯特拉算法的电动汽车充电调度优化方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且一种基于狄克斯特拉 算法 的电动 汽车 充电调度优化方法，包括如下步骤：1)当电动汽车处于电量值较低时，用户先向 服务器 发送充电 请求 ，服务器收到请求后会先收集 电动汽车 电池 的剩余 能量 、 空调 状态、电动汽车的当前 位置 及周边充电站分布情况，同时要参考周围道路拥堵情况；2)将道路网格化，电动汽车充电调度问题可以描述成优化问题；3)针对这个问题模型，采用狄克斯特拉算法为电动汽车选择合适的目标充电站以及到达目标充电站的最优行驶路径；4)只要服务器和电动汽车处于连接状态，服务器会将目标充电站和到达目标充电站最优路径的信息发送给用户。本 发明 提高电动汽车的充电效率，给用户提供更加智能的充 电路 径规划方案。，下面是一种基于狄克斯特拉算法的电动汽车充电调度优化方法专利的具体信息内容。
1.一种基于狄克斯特拉算法的电动汽车充电调度优化方法，其特征在于，所述调度优化方法包括如下步骤：
1)当电动汽车处于电量值较低时，用户先向服务器发送充电请求，服务器收到请求后会先收集电动汽车电池的剩余能量、空调状态、电动汽车的当前位置及周边充电站分布情况，同时要参考周围道路拥堵情况，步骤如下：
步骤1.1：通过测算流入和流出的库仑量并采用库仑计数法来估算电动汽车剩余能量，在测量过程中，电池容量以安培小时为计量单位，计算公式为：
Al＝Amax-Au (1-1)
其中，各参数定义如下：
Amax：满电状态下电池容量；
Au：当前已使用的电池容量；
Al：剩余可使用的电池容量；
Emax：满电状态下电池的能量；
El：电池剩余能量；
步骤1.2：在电动汽车行驶过程中，电动汽车到达充电站的时间往往受到道路拥堵情况的影响，引入拥堵系数ε表示道路的拥堵情况，再根据每段路的拥堵情况计算出电动汽车在该道路的行驶时间，计算公式为：
其中，各参数定义如下：
num:进入道路的车辆数；
T:阈值容量，保证道路顺畅通行的最大车辆数；
C:临界值，引起道路拥堵的车辆数；
t:电动汽车在道路的行驶时间；
电动汽车在该路段顺畅通行的平均行驶时间；
步骤1.3：根据电动汽车行驶消耗的能量和电动汽车行驶过程中空调所消耗的能量计算电动汽车在道路上行驶消耗的总能量为：
E1＝d×E(v) (1-6)
E2＝t×E (1-7)
E＝E1+E2 (1-8)
其中，各参数定义如下：
v:电动汽车在道路上的行驶速度；
d:道路长度；
E(V):电动汽车以速度v行驶所对应的能耗；
E1:电动汽车上行驶的总能耗；
E2:电动汽车的空调总能耗；
E:电动汽车需要的总能耗；
步骤1.4：筛选出允许电动汽车充电的f个充电站，引入索引集I＝{1,2,…,i,…f}，可允许充电的充电站记为{CSi}i∈I；
2)将道路网格化，假设电动汽车只能在路口f和路口m间的水平道路xfm以及路口n和路口m垂直道路ynm上行驶，水平和垂直方向路网的相邻两点的道路集合为{x11,x12,…xfm}和{y11,y12,…ynm}，水平和垂直方向的拥堵系数集合为 和 f个
充电站依次排列在路网的终端，结合步骤1)，电动汽车充电调度问题描述成如下的优化问题：
s.t.xfm,ynm＝{0,1} (2-1)
x11+y11＝1 (2-2)
xnm+ynm＝xnm'+yn'm (2-3)
xfm＝xfm'+ynm (2-4)
在此，各参数定义如下：
tf:选择的充电站的等待时间；
水平路段的道路数；
垂直路段的道路数；
电动汽车在水平路段xfm的行驶能耗；
电动汽车在垂直路段ynm的行驶能耗；
El：电动汽车的剩余能量；
其中，m'＝m-1、n'＝n-1，若m'＝0、n'＝0，则对应的xnm'、ynm'、xfm'为0；
3)针对这个问题模型，采用狄克斯特拉算法为电动汽车选择合适的目标充电站以及到达目标充电站的最优行驶路径，步骤如下：
步骤3.1：电动汽车的初始位置设为起点s,f个充电站的位置设为终点，终点的集合为{e1,…,ei,…ef}，起点与终点之间的道路节点集合为{v1,…,vj,…vg}，其中g＝f×m-1，用集合S表示已经访问过的使时间最短的节点，集合U表示尚未访问的节点，将起点s放入集合S中，道路节点和终点放入集合U中，即S＝{v1}，U＝{v1,…,vj,…vn,e1,…,ei,…ef}；
步骤3.2：设T(s)＝0,T(ei)＝+∞，T(vj)＝+∞,其中i＝1,2,…,f，j＝1,2,…,g，在路网模型中，用(T(s),s)对起点s进行标号表示，即(0,s)；道路节点可标为(+∞,vj)；终点ei可标为(+∞,ei)；
其中，各参数表示如下：
T(s)：起点s的时间；
T(vj)：v1到vj的最短时间；
T(ei)：起点s到终点ei的最短时间；
步骤3.3：对于道路节点vj，如果s到vj之间无直线连接，那么vj的标号保持不变；若s与vj有直线连接，则vj的标号则变为(T(vj),s)，那么
T(vj)＝min{T(s)+Wsj；T(vj)}
其中，Wsj表示s到vj的权重；
步骤3.4：计算T(vj)*＝min{T(vj),vj∈U}，将T(vj)*表示vj已经被搜索，同时设集合S＝{v1,vj}，此时
步骤3.5：以vj为新的出发点，重复步骤3.3、3.4，直到确定已经搜索完终点ei，其中i＝
1,2,…,f，且这些点都已放进集合S中为止；
步骤3.6：在路网模型中，通过由两部分组成的双标号定义中可读取从起点s到终点ei的最短时间来自于点ei的第一个标号T(ei)；再从终点ei的第二个标号开始反向搜索回去得到从起点s到终点ei的最短时间的路径，其中i＝1,2,…,f；
步骤3.7：对T(ei)，i＝1,2,…,f的值进行排序，可得到满足约束条件的最短的充电时间和充电路径；
4)之后，只要服务器和电动汽车处于连接状态，服务器会将目标充电站和到达目标充电站最优路径的信息发送给用户。
一种基于狄克斯特拉算法的电动汽车充电调度优化方法
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