一种新能源公交车充电模型的设计方法、装置及移动端设备与流程

1.本发明涉及大数据和智能交通研究领域，具体涉及一种新能源公交车充电模型的设计方法、装置及移动端设备。


背景技术：

2.伴随我国社会迅速发展，人民生活水平日益提高，城区规模也不断扩大，公共交通也随之大力发展，城市交通工具有多种形式。自2009年启动的“十城千辆”节能与新能源汽车示范推广应用工程正式拉开序幕以来，中国新能源公交车数量增长速度迅猛，2018年全国营运公交车中新能源公交车数量已超越柴油公交车和天然气公交车，称为规模最大的车辆类型。在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：与之俱来的是较多数量的新能源公交车与较少数量的充电桩的矛盾问题，随着电动公交车数量的增加，经常存在需要充电的车辆往往不能最优分配充电桩。同时新能源公交车引入运营后，由于充电需求的存在，行车计划的调整、运维人力等当前只能通过手动配置的方式，运营效率低下，甚至无法满足当前新能源车队规模的调度要求。


技术实现要素：

3.为了克服现有技术的不足，本公开实施例提供了一种新能源公交车充电模型的设计方法、装置及移动端设备，通过二分图最大匹配算法设计充电模型，利用有限的充电桩来完成尽可能多的充电任务，给需要充电的车辆合理分配充电桩和安排充电顺序，
4.技术方案如下：
5.第一方面：本公开实施例提供了一种新能源公交车充电模型的设计方法，包括如下步骤：
6.步骤1，获取充电场站充电桩数量n1、需充电管理的所有车辆及车辆需要执行的线路时刻表；
7.步骤2，根据时刻表安排所有车辆的营运行车计划，保证时刻表能够正常执行；得到最优行车计划、充电任务数n2及其对应的起始时间和时长；
8.步骤3，根据充电桩数量n1、充电任务数n2及其对应的起始时间和时长，利用二分图最大匹配算法设计充电模型，利用有限的充电桩来完成尽可能多的充电任务；
9.优选的，步骤2所述根据时刻表安排所有车辆的营运行车计划，具体为：行车计划设计模型如下：
10.获取充电场站充电桩属性，以车辆数最少为目标，同时保证车辆充电次数最少、充电成本最低，根据现有时刻表设计行车计划，构建目标函数：
[0011][0012]
其中，p表示一线路可分配的最大车辆数
[0013]
n表示所有班次数
[0014]
α,β,γ分别是对应目标权重
[0015][0016][0017][0018]
同时满足其中，f
i
表示i班次的前驱班次，b
i
表示i班次的后继班次；
[0019][0020]
为车辆k在班次i和j之间需要的充电时间，
[0021]
p
h
为现有充电时段的电价，车辆充电时间应该避开用电高峰时段和客流高峰时段，避免城市电网的使用，从而保证社会效益；
[0022]
p
p
表示充电桩的功率；
[0023]
同时目标函数需要满足以下控制条件：
[0024]
①
控制车辆k的日工作时间跨度：其中t
i
是班次i的发车时刻，t
j
′
表示第j个班次的结束时间，t
min
表示最小工时，t
max
表示最大工时；
[0025]
②
控制车辆k连续行驶里程不超过续航里程r：
[0026][0027]
r为车辆满电连续可行驶里程，r＝k2*c，k2为公交车放电效率，c为电池容量，即充满的电池在一定条件下放电到终止电压时所释放的电量；l为线路里程加上返场里程；m为车辆k执行班次数；
[0028]
通过目标函数及控制条件，对发车时刻表进行求解，得到最优行车计划、充电任务数n2及其对应的起始时间和时长。
[0029]
优选的，控制条件还包括：
③
如果车辆剩余运行里程(充电限制里程)不足以执行一个班次并返回车场，则该车辆必须进行充电：
[0030][0031]
下标j
i
表示针对车辆k的第j
i
个班次，r
ji
表示车辆k执行完其第j
i
个班次后的剩余行驶里程，r
ji
＝k2*c
ji
，c
ji
是电池当前电量；
[0032]
优选的，控制条件还包括：
④
必须充电的车辆需保证足够(至少能够执行下个班次)的充电时间：
[0033]
[0034]
其中表示车辆k执行的班次j
i
和j
i 1
之间的休息间隔，
[0035]
δt
d
是指最小充电时长，
[0036]
进一步，δt
d
是指车辆k需要的最小充电时长，即车辆k充的电量满足执行第j
i 1
班次的运行里程；
[0037]
优选的，所述δt
d
是指最小充电时长替换为：δt
d
也可以是根据实际运行情况人为确定；
[0038]
优选的，控制条件还包括：
⑤
保证司机正常休息时间：
[0039]
t
min
是最小休息时长，t
max
是最大休息时长；
[0040]
优选的，步骤3具体如下：
[0041]
定义无向图：g＝(v,e)
[0042]
其中顶点v表示互不相交的子集(a,b)，设置a，b为充电桩编号和充电任务编号的集合，记集合，记a＝b(即x
i
＝x
′
i
，y
i
＝y
′
i
)，其中x是充电桩编号，y是充电任务编号；
[0043]
e是a和b的连边，e包含：充电桩与充电任务的连边，表示充电桩执行该充电任务；还包括充电任务与充电任务的连边，表示同一充电桩按顺序执行充电任务；
[0044]
通过匈牙利算法对其进行求解，得到集合a和集合b的最佳匹配结果
[0045]
通过把顶点相同的连边连接，得到2n1条可连接集合，然后用x
i
、y
i
分别替换x
′
i
、y
′
i
，再去掉重复的n1条可连接集合，即得到n1条可连接集合，即得到每个充电桩对应的充电任务及其顺序。
[0046]
第二方面：本公开实施例提供了一种新能源公交车充电模型的设计装置，该装置依次包括获取模块、行车计划生成模块、充电模型设计模块，上述模块依次电连接；
[0047]
所述获取模块，用于执行所有可能的实现方式中任一项所述的一种新能源公交车充电模型的设计方法的步骤1的步骤；
[0048]
所述行车计划生成模块，用于执行所有可能的实现方式中任一项所述的一种新能源公交车充电模型的设计方法的步骤2的步骤；
[0049]
所述充电模型设计模块，用于执行所有可能的实现方式中任一项所述的一种新能源公交车充电模型的设计方法的步骤3的步骤。
[0050]
第三方面，本公开实施例提供了一种移动端设备，该设备包含所述一种新能源公交车充电模型的设计装置。
[0051]
与现有技术相比，上述技术方案中的一个技术方案具有如下有益效果：首先通过二分图最大匹配算法设计充电模型，利用有限的充电桩来完成尽可能多的充电任务，给需要充电的车辆合理分配充电桩和安排充电顺序，保证在当前行车计划下能够高效完成充电任务，实现对车辆充电的自动化管理。其次，根据实际运营中满足充电的最优参数设置合理约束条件，无需任何复杂算法即能自动生成实际可用的行车计划，实现资源配置最优化；同时根据时刻表的安排自动生成满足充电约束的行车计划，并针对场站到来车辆进行高效分配，保证能够最大化的安排车辆完成充电任务。
具体实施方式
[0052]
为了阐明本发明的技术方案和工作原理，下面将对本公开实施方式做进一步的详细描述。上述所有可选技术方案，可以采用任意结合形成本公开的可选实施例，在此不再一一赘述。
[0053]
本技术的说明书和权利要求书中的术语“步骤1”、“步骤2”、“步骤3”等类似描述(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本技术的实施例例如能够以除了在这里描述的那些以外的顺序实施。
[0054]
以下采用公交领域行车计划和新能源电动车为本技术实施例的示例性应用场景，本实施例中，所述行车计划和新能源电动车包括但不限于公交领域，也包括与公交领域采用类似运行模式的企业班车、大巴车辆、地铁领域等。本技术实施例提供了一种新能源公交车充电模型的设计方法、装置及移动端设备，将新能源公交车营运计划包括：日常的车辆行车计划安排，和场站的车辆充电顺序和充电桩安排。
[0055]
第一方面：本公开实施例提供了一种新能源公交车充电模型的设计方法，包括如下步骤：
[0056]
步骤1，获取充电场站充电桩数量n1、需充电管理的所有车辆及车辆需要执行的线路时刻表；
[0057]
步骤2，根据时刻表安排所有车辆的营运行车计划，保证时刻表能够正常执行；得到最优行车计划、充电任务数n2及其对应的起始时间和时长；
[0058]
优选的，步骤2所述根据时刻表安排所有车辆的营运行车计划，具体为：获取充电场站充电桩属性(快慢充)，设计模型如下：
[0059]
以车辆数最少为目标，为了使得车辆充电对行车计划影响最小，同时保证车辆充电次数最少、充电成本最低，根据现有时刻表设计行车计划，构建目标函数：电次数最少、充电成本最低，根据现有时刻表设计行车计划，构建目标函数：
[0060]
目标函数中三项目标函数中三项分别表示执行首班的车辆数之和、充电的次数之和、充电成本之和。
[0061]
其中，p表示一线路可分配的最大车辆数
[0062]
n表示所有班次数
[0063]
α,β,γ分别是对应目标权重
[0064][0065][0066]
[0067]
同时满足其中，f
i
表示i班次的前驱班次，b
i
表示i班次的后继班次；
[0068][0069]
为车辆k在班次i和j之间需要的充电时间，也就是说表示车辆k在执行i班次后必须先充电时长再执行j班次；
[0070]
p
h
为现有充电时段的电价，(一度电的价格)，车辆充电时间应该避开用电高峰时段和客流高峰时段，避免城市电网的使用，从而保证社会效益；
[0071]
p
p
表示充电桩的功率；
[0072]
同时目标函数需要满足以下控制条件：
[0073]
①
控制车辆k的日工作时间跨度：其中t
i
是班次i的发车时刻，t
′
j
表示第j个班次的结束时间，t
min
表示最小工时(包含最后一班路准时间)，t
max
表示最大工时(包含最后一班路准时间)，该控制条件基于车辆和司机是绑定的；表示针对车辆k第i个班次和第j个班次组合不能作为首末班；
[0074]
②
控制车辆k连续(期间未充电)行驶里程不超过续航里程r：
[0075][0076]
r为车辆满电连续可行驶里程，r＝k2*c，k2为公交车放电效率，也为单位电量可行驶距离，c为电池容量，即充满的电池在一定条件下放电到终止电压时所释放的电量；l为线路里程加上返场里程；m为车辆k执行班次数，的含义是第j1、j2、j
m-1
、j
m
个班次不能形成一个路牌；
[0077]
优选的，控制条件还包括：
③
如果车辆剩余运行里程(充电限制里程)不足以执行一个班次并返回车场，则该车辆必须进行充电：
[0078][0079]
下标j
i
表示针对车辆k的第j
i
个班次，表示车辆k执行完其第j
i
个班次后的剩余行驶里程，r
ji
＝k2*c
ji
，c
ji
是电池当前电量；
[0080]
优选的，控制条件还包括：
④
必须充电的车辆需保证足够(至少能够执行下个班次)的充电时间：
[0081][0082]
其中表示车辆k执行的班次j
i
和j
i 1
之间的休息间隔。
[0083]
δt
d
是指最小充电时长。
[0084]
优选的，δt
d
是指车辆k需要的最小充电时长，即车辆k充的电量满足执行第k
i 1
班
次的运行里程。
[0085]
假设行驶里程记为r，则充电时长与行驶里程的关系式为充电速率，即充电过程中单位时间内电池c
s
增长量，c
s
：电池荷电状态，等于电池剩余容量占额定容量的百分比。
[0086]
优选的，δt
d
也可以是根据实际运行情况人为确定。
[0087]
该控制条件基于的前提是车辆到达车场后立即开始充电，保证车辆周转效率。
[0088]
优选的，控制条件还包括：
⑤
保证司机正常休息时间：
[0089]
t
min
是最小休息时长，t
max
是最大休息时长。
[0090]
通过目标函数及控制条件，对发车时刻表进行求解，得到最优行车计划、充电任务数n2及其对应的起始时间和时长。
[0091]
步骤3，根据充电桩数量n1、充电任务数n2及其对应的起始时间和时长，利用二分图最大匹配算法来利用有限的充电桩来完成尽可能多的充电任务。
[0092]
优选的，步骤3具体如下：
[0093]
定义无向图：g＝(v,e)
[0094]
其中顶点v表示互不相交的子集(a，b)，设置a，b为充电桩编号和充电任务编号的集合，记集合，记a＝b(即x
i
＝x
′
i
，y
i
＝y
′
i
)，其中x是充电桩编号，y是充电任务编号；
[0095]
e是a和b的连边，e具有方向性，如从a到b，也可以从b到a，一个连边包含两个顶点，e包含：充电桩与充电任务的连边，充电桩x
i
与充电任务y
′
i
的连边，或者充电桩x
′
i
与充电任务y
i
的连边，表示充电桩执行该充电任务；还包括充电任务与充电任务的连边，充电任务y
i
与充电任务y
′
i
的连边，或者充电任务y
′
i
与充电任务y
i
的连边，表示同一充电桩按顺序执行充电任务；
[0096]
通过匈牙利算法对其进行求解，得到集合a和集合b的最佳匹配结果
[0097]
通过把顶点相同的连边连接，得到2n1条可连接集合，然后用x
i
、y
i
分别替换x
′
i
、y
′
i
，再去掉重复的n1条可连接集合，即得到n1条可连接集合，即得到每个充电桩对应的充电任务及其顺序。根据a，b集合设定的条件，根据其对称性，x
i
、y
i
分别替换x
′
i
、y
′
i
后，每个记录会出现两条相同的可连接集合。
[0098]
所述通过匈牙利算法对其进行求解，具体为，首先给出定义：
[0099]
记即任一充电桩均可执行任一充电任务。
[0100]
其中1表示可以连边，即等于1表示充电任务y
i
和y
′
j
可以连接。对于同一充电桩当仅当完成充电任务y
i
后方可开始任务y
′
j
，即其中δt
ij
为任务y
i
和y
′
j
的任务间隔，为任务y
i
需要充电的时长；
[0101]
匹配：在g的一个子图m中，m的边集{e}中的任意两条边都不依附于同一个顶点，则
称m是一个匹配。如m：{(x1,y
′1),(x2,y
′3),(x3，y
′7)，(x4，y
′5)}
[0102]
极大匹配(maximal matching)是指在当前已完成的匹配下,无法再通过增加未完成匹配的边的方式来增加匹配的边数。最大匹配(maximum matching)是所有极大匹配当中边数最大的一个匹配，
[0103]
非饱和点：对于v∈v(g)，如果v与m中的某条边关联，则称v是m-饱和点，否则称v是非m-饱和点，
[0104]
m-交错路：p是g的一条通路，如果p中的边为不属于m但属于g中的边与属于m中的边交替出现，则称p是一条m-交错路。
[0105]
m-可增广路：p是一条m-交错路，如果p的起点和终点都是非m-饱和点，则称p为m-可增广路。即从一个未匹配点出发，走交替路，途径另一个未匹配点(出发的点不算)。
[0106]
通过匈牙利算法对其进行求解流程如下：
[0107]
(1)将充电桩和充电任务按照编号和任务执行时间顺序排序，依次遍历集合s(即s是非饱和点(尚未匹配的点)的集合)，若可以连边则生成匹配m。
[0108]
(2)根据(1)从s中取出一个非饱和点x0作为起点，从此起点走交错路p。如果s是空集，则m已经是最大匹配。
[0109]
(3)如果p是一个增广路，则通过异或操作获得更大的匹配m'代替m，即
[0110]
(4)如果p不是增广路，则从s中去掉x0，转到(2)。
[0111]
第二方面：本公开实施例提供了一种新能源公交车充电模型的设计装置，该装置依次包括获取模块、行车计划生成模块、充电模型设计模块，
[0112]
所述获取模块，用于执行所有可能的实现方式中任一项所述的一种新能源公交车充电模型的设计方法的步骤1的步骤；
[0113]
所述行车计划生成模块，用于执行所有可能的实现方式中任一项所述的一种新能源公交车充电模型的设计方法的步骤2的步骤；
[0114]
所述充电模型设计模块，用于执行所有可能的实现方式中任一项所述的一种新能源公交车充电模型的设计方法的步骤3的步骤。
[0115]
需要说明的是，上述实施例提供的一种新能源公交车充电模型的设计装置在执行一种新能源公交车充电模型的设计方法时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外上述实施例提供的一种新能源公交车充电模型的设计装置与一种新能源公交车充电模型的设计方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
[0116]
第三方面，本公开实施例提供了一种移动端设备，该设备包含所述一种新能源公交车充电模型的设计装置。
[0117]
以上对本发明进行了示例性描述，显然，本发明具体实现并不受上述方式的限制，凡是采用了本发明的方法构思和技术方案进行的各种非实质性的改进；或者未经改进、等同替换，将本发明的上述构思和技术方案直接应用于其他场合的，均在本发明的保护范围之内。