[发明专利]一种基于蚁群算法的电动汽车充电调度优化方法

说明书

一种基于蚁群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，我们采用蚁群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。

技术领域

本发明涉及到电动汽车充电调度与行驶路径优化领域，尤其是一种基于蚁群算法的电动汽车充电调度优化方法。

背景技术

传统能源消耗速度非常迅速而再生速度非常缓慢，同时对环境的污染非常大。近年来，人们在绿色出行领域中不断探索，电动汽车就是其中的代表之一。电动汽车是用电池代替传统能源来提供动力，由于电动汽车的能源利用率高、零污染、噪声低，所以市面上的电动汽车保有量一直在增加。但是电动汽车与传统能源汽车相比也有其缺陷，存在无法远距离持续行驶、充电时间长、相关的充电设施配置不合理等问题。

如果行驶中的电动车可以根据电池剩余电量和充电站使用状态为用户提供合理的充电调度和行驶路径优化方案，就能减少用户对电动汽车可行驶距离的担忧。虽然目前对电动汽车充电调度上的相关研究还在起步阶段，但是基于蚁群算法的电动汽车的充电调度和行驶路径优化的方案提供了一种可靠准确的方法，调度优化方法能让用户合理地安排电动汽车充电时机和充电行驶路径，减少用户的等待时间，也能够解决充电站资源的不合理分配给用户带来的不便，与此同时促进电动汽车的普及。

发明内容

为了克服现有电动汽车的充电效率较低的不足，为了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，本发明提供了一种基于蚁群算法的电动汽车充电调度优化方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种基于蚁群算法的电动汽车充电调度优化方法，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：

A_l＝A_max-A_u (1-1)

其中，各参数定义如下：

A_max：满电状态下电池容量；

A_u：当前已使用的电池容量；

A_l：剩余可使用的电池容量；

E_max：满电状态下电池的能量；

E_l：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；