[发明专利]基于最短路径泰森多边形的电动汽车充电站搜索方法

说明书

本发明提供了一种基于最短路径泰森多边形的电动汽车充电站搜索方法，包括如下步骤：S1，获得所在区域可用的所有充电站的具体地理位置，以每个充电站所在的位置作为离散点，构建Delaunay三角形网络；S2，根据Delaunay三角网内所有三角形的外接圆，得到离散点的泰森多边形；S3，车联网系统根据上述泰森多边形和离散点信息搜索距离电动汽车最便捷的充电站所在位置并反馈给电动汽车，其中车联网系统实时收集车辆和充电站信息。本发明通过对区域内所有充电站站点供电服务区域进行泰森多边形剖分分析，得到距车辆最近的充电站推送给需求车辆，方便车辆及时进行充电。

技术领域

本发明属于车联网技术领域，尤其是涉及一种基于最短路径泰森多边形的电动汽车充电站搜索方法。

背景技术

随着新能源汽车的推广，需要建设足够覆盖面积的充电桩作为电动汽车能源的主要供给方式。泰森多边形是对空间平面的一种剖分，其特点是:1)任何一个多边形内的任何位置离该多边形内的离散点的距离最近，离相邻多边形内离散点的距离远，2)每个泰森多边形内仅含有一个离散点，3)位于泰森多边形边上的点到其两边的离散点的距离相等。

传统充电设施规划方式是以一定长度为半径,通过画圆的方式形成电动汽车充电站的服务范围，这种方式往往存在服务范围无法实现全面覆盖、覆盖范围存在重叠，或者所确定的服务范围相对与电动汽车来讲并非是最优的选择。这就造成用户搜寻最近设施的困难，无法最快定位距离用户最近的设施。泰森基于多边形方法，可以合理涵盖所有区域，实现全覆盖、不重叠，快速知道距离用户最近的充电设施。

电动汽车刚处于发展阶段，充电设施的选址规划远远达不到传统加油站的普及程度，目前只是在自贸区、大型停车场、医院的区域分布，加之本身续航等因素，基于最短路径的充电设施路径选取的重要意义日益凸显。传统路径选取需要建立模型分析，求解计算并分析灵敏度，不仅过程复杂，耗时费力，而且模型覆盖区域会出现空白或重叠的现象，结果的准确程度也是有待考证。

发明内容

有鉴于此，本发明旨在提出一种基于最短路径泰森多边形的电动汽车充电站搜索方法。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种基于最短路径泰森多边形的电动汽车充电站搜索方法，包括如下步骤：

S1，获得所在区域可用的所有充电站的具体地理位置，以每个充电站所在的位置作为离散点，构建Delaunay三角形网络；

S2，求得Delaunay三角网内所有三角形的外接圆，记录外接圆的圆心位置；依次连接离散点周围的Delaunay三角形外接圆的圆心，得到离散点的泰森多边形；

S3，车联网系统根据上述泰森多边形和离散点信息搜索距离电动汽车最便捷的充电站所在位置并反馈给电动汽车，其中车联网系统实时收集车辆和充电站信息。

进一步的，在步骤S3中搜索距离电动汽车最便捷的充电站的方法包括如下步骤：

S31，求得电动汽车所在位置A点到每个离散点的最短路径S1，S2，S3,……，取其中最短和次短的两条路径，并记下它们所对应的两个离散点P1、P2，将得到的这两条路线合成连通的一条路径为L；

S32，在L上找一个点P,使P点到两个控制点P1，P2的最短路程相等(即P为L的中点)，则P点是由P1、P2所控制的两个扩展泰森多边形的交点,点P作为两个多边形分界点，使得在PP1(PP2)上找不到一点B，使得B到其他控制点的最短路程小于B到P1(P2)的最短路程；

S33，车联网系统实时跟踪P1、P2充电设施的设备情况，用户可根据实际情况自由选择P1、P2，若用户点为C，点C若在PP1上，可以沿PP1到P1，此时到P1距离最短；若C在PP1上，但选择P2充电，则可以沿CP、PP2到P2，此时到P2的距离最短。