考虑换电需求的车队多目标行驶规划与控制方法及装置

本技术涉及车辆控制，特别涉及一种考虑换电需求的车队多目标行驶规划与控制方法及装置。

背景技术：

1、当前，在煤矿运输中逐步应用的换电卡车面临着许多补能上的问题，这不仅影响着其运输的成本，更制约着其在实际运输中的效率。煤矿运输属于长途运输，耗能大，车辆需要频繁地停留换电，而如何在短时间内完成换电并尽快恢复运输任务，成为一个亟待深入研究的问题。

2、相关技术中，大部分的节能驾驶技术均是基于车路协同技术提出的分布式控制，即在车载端部署处理及计算单元，将地图和算法同时部署在车载端，实现对车辆的控制。

3、然而，该方法受限于车辆的体积，一体式的预测性巡航控制系统无法完成高算力的实时协同任务，且车路协同技术存在通信和感知距离的局限，难以为车辆提供更长视距的道路信息，亟待解决。

技术实现思路

1、本技术提供一种考虑换电需求的车队多目标行驶规划与控制方法及装置，以解决现有车路协同技术存在通信和感知范围的局限，难以为车辆提供更长视距的道路信息的问题，提升车辆行驶的经济性和安全性。

2、为达到上述目的，本技术第一方面实施例提出一种考虑换电需求的车队多目标行驶规划与控制方法，包括以下步骤：

3、获取目标换电站的实时排队车辆数量、电网未来时分的电价信息和当前车队的车辆状态信息；

4、基于所述实时排队车辆数量，调整所述当前车队中的每辆车的初始发车时刻得到目标发车时刻，并根据预设道路限速信息确定所述每辆车的目标到达时刻区间；

5、基于预设的优化目标、预设的非支配排序遗传算法和预设的多目标权衡准则，根据所述目标发车时刻、所述目标到达时刻区间、所述电网未来时分的电价信息和所述车辆状态信息计算得到所述每辆车的最优到达时间窗；

6、基于预设的换电费用代价函数模型，根据所述目标发车时刻、所述最优到达时间窗和所述当前车队的行驶信息得到所述每辆车的经济车速序列和档位序列，根据所述每辆车的经济车速序列和档位序列控制对应车辆到达所述目标换电站。

7、根据本技术的一个实施例，所述基于预设的优化目标、预设的非支配排序遗传算法和预设的多目标权衡准则，根据所述目标发车时刻、所述目标到达时刻区间、所述电网未来时分的电价信息和所述车辆状态信息计算得到所述每辆车的最优到达时间窗，包括：

8、基于所述预设的优化目标、所述预设的非支配排序遗传算法和预设的多目标权衡准则，对所述目标发车时刻、所述目标到达时刻区间、所述电网未来时分的电价信息和所述车辆状态信息进行优胜劣汰和种群进化处理，生成所述每辆车的到达时间窗的pareto最优解集；

9、利用第一预设评分策略和第二预设评分策略对所述pareto最优解集进行赋权和排序，得到所述最优到达时间窗。

10、根据本技术的一个实施例，所述利用第一预设评分策略和第二预设评分策略对所述pareto最优解集进行赋权和排序，得到所述最优到达时间窗，包括：

11、利用所述第一预设评分策略计算得到所述预设的优化目标的主观权重，并基于所述主观权重，利用所述第二预设评分策略对所述pareto最优解集进行评估，得到指标矩阵；

12、标准化处理所述指标矩阵中的每个元素，并对每个处理后的元素进行赋权，得到赋权矩阵；

13、选择所述赋权矩阵中每列满足第一预设条件的元素作为最优解，满足第二预设条件的元素作为最劣解，并计算所述赋权矩阵中每个元素分别与所述最优解和所述最劣解的第一距离和第二距离；

14、利用预设的最水平的接近指数计算策略，基于所述第一距离和所述第二距离计算得到所述pareto最优解集中每个解与最水平的接近指数，并将所述每个解与最水平的接近指数按照预设排序规则进行排序，且根据排序结果得到所述最优到达时间窗。

15、根据本技术的一个实施例，所述基于预设的换电费用代价函数模型，得到所述每辆车的经济车速序列和档位序列，根据所述每辆车的经济车速序列和档位序列控制对应车辆到达所述目标换电站，包括：

16、基于所述换电费用代价函数模型，根据坡度信息和坡长信息对道路进行重新分割得到多个路点，基于所述多个路点利用预设的动态规划算法进行离散化求解，得到所述每辆车的经济车速序列和所述档位序列；

17、基于所述每辆车的经济车速序列和所述档位序列，规划所述每辆车的速度曲线，并根据所述每辆车的速度曲线控制对应的车辆到达所述目标换电站。

18、根据本技术的一个实施例，所述基于所述实时排队车辆数量，调整所述当前车队中的每辆车的初始发车时刻得到目标发车时刻，并根据预设道路限速信息确定所述每辆车的目标到达时刻区间，包括：

19、获取期望发车时刻、换电预测时长和发车顺序；

20、根据所述期望发车时刻、所述换电预测时长和所述发车顺序，计算得到初始发车时刻；

21、根据预设道路限速信息确定所述每辆车的第一限制车速和第二限制车速，基于所述第一限制车速和所述第二限制车速，得到初始到达时刻区间；

22、基于所述实时排队车辆数量，根据第一预设插队情况和第二预设插队情况计算所述每辆车的发车时刻所需的延长时间，并基于所述延长时间对所述初始发车时刻和所述初始到达时刻区间进行调整，得到所述目标发车时刻和所述目标到达时刻区间。

23、根据本技术实施例提出的考虑换电需求的车队多目标行驶规划与控制方法，通过基于实时排队车辆数量，可以调整当前车队中的每辆车的初始发车时刻得到目标发车时刻，并根据预设道路限速信息确定每辆车的目标到达时刻区间；基于预设的优化目标、预设的非支配排序遗传算法和预设的多目标权衡准则，根据目标发车时刻、目标到达时刻区间、电价信息和车辆状态信息计算得到每辆车的最优到达时间窗；基于预设的换电费用代价函数模型，根据目标发车时刻、最优到达时间窗和当前车队的行驶信息得到每辆车的经济车速序列和档位序列，根据每辆车的经济车速序列和档位序列控制对应车辆到达目标换电站。由此，通过利用提前获取到的到达时间窗信息规划车队每一辆车的车速曲线，实现车辆连续到达换电站换电，解决了现有车路协同技术存在通信和感知范围的局限，难以为车辆提供更长视距的道路信息的问题，提升车辆行驶的经济性和安全性。

24、为达到上述目的，本技术第二方面实施例提出一种考虑换电需求的车队多目标行驶规划与控制装置，包括：

25、获取模块，用于获取目标换电站的实时排队车辆数量、电网未来时分的电价信息和当前车队的车辆状态信息；

26、处理模块，用于基于所述实时排队车辆数量，调整所述当前车队中的每辆车的初始发车时刻得到目标发车时刻，并根据预设道路限速信息确定所述每辆车的目标到达时刻区间；

27、计算模块，用于基于预设的优化目标、预设的非支配排序遗传算法和预设的多目标权衡准则，根据所述目标发车时刻、所述目标到达时刻区间、所述电网未来时分的电价信息和所述车辆状态信息计算得到所述每辆车的最优到达时间窗；

28、控制模块，用于基于预设的换电费用代价函数模型，根据所述目标发车时刻、所述最优到达时间窗和所述当前车队的行驶信息得到所述每辆车的经济车速序列和档位序列，根据所述每辆车的经济车速序列和档位序列控制对应车辆到达所述目标换电站。

29、根据本技术的一个实施例，所述计算模块，包括：

30、生成单元，用于基于所述预设的优化目标、所述预设的非支配排序遗传算法和预设的多目标权衡准则，对所述目标发车时刻、所述目标到达时刻区间、所述电网未来时分的电价信息和所述车辆状态信息进行优胜劣汰和种群进化处理，生成所述每辆车的到达时间窗的pareto最优解集；

31、处理单元，用于利用第一预设评分策略和第二预设评分策略对所述pareto最优解集进行赋权和排序，得到所述最优到达时间窗。

32、根据本技术的一个实施例，所述处理单元，具体用于：

33、利用所述第一预设评分策略计算得到所述预设的优化目标的主观权重，并基于所述主观权重，利用所述第二预设评分策略对所述pareto最优解集进行评估，得到指标矩阵；

34、标准化处理所述指标矩阵中的每个元素，并对每个处理后的元素进行赋权，得到赋权矩阵；

35、选择所述赋权矩阵中每列满足第一预设条件的元素作为最优解，满足第二预设条件的元素作为最劣解，并计算所述赋权矩阵中每个元素分别与所述最优解和所述最劣解的第一距离和第二距离；

36、利用预设的最水平的接近指数计算策略，基于所述第一距离和所述第二距离计算得到所述pareto最优解集中每个解与最水平的接近指数，并将所述每个解与最水平的接近指数按照预设排序规则进行排序，且根据排序结果得到所述最优到达时间窗。

37、根据本技术的一个实施例，所述控制模块，具体用于：

38、基于所述换电费用代价函数模型，根据坡度信息和坡长信息对道路进行重新分割得到多个路点，基于所述多个路点利用预设的动态规划算法进行离散化求解，得到所述每辆车的经济车速序列和所述档位序列；

39、基于所述每辆车的经济车速序列和所述档位序列，规划所述每辆车的速度曲线，并根据所述每辆车的速度曲线控制对应的车辆到达所述目标换电站。

40、根据本技术的一个实施例，所述处理模块，具体用于：

41、获取期望发车时刻、换电预测时长和发车顺序；

42、根据所述期望发车时刻、所述换电预测时长和所述发车顺序，计算得到初始发车时刻；

43、根据预设道路限速信息确定所述每辆车的第一限制车速和第二限制车速，基于所述第一限制车速和所述第二限制车速，得到初始到达时刻区间；

44、基于所述实时排队车辆数量，根据第一预设插队情况和第二预设插队情况计算所述每辆车的发车时刻所需的延长时间，并基于所述延长时间对所述初始发车时刻和所述初始到达时刻区间进行调整，得到所述目标发车时刻和所述目标到达时刻区间。

45、根据本技术实施例提出的考虑换电需求的车队多目标行驶规划与控制装置，通过基于实时排队车辆数量，可以调整当前车队中的每辆车的初始发车时刻得到目标发车时刻，并根据预设道路限速信息确定每辆车的目标到达时刻区间；基于预设的优化目标、预设的非支配排序遗传算法和预设的多目标权衡准则，根据目标发车时刻、目标到达时刻区间、电价信息和车辆状态信息计算得到每辆车的最优到达时间窗；基于预设的换电费用代价函数模型，根据目标发车时刻、最优到达时间窗和当前车队的行驶信息得到每辆车的经济车速序列和档位序列，根据每辆车的经济车速序列和档位序列控制对应车辆到达目标换电站。由此，通过利用提前获取到的到达时间窗信息规划车队每一辆车的车速曲线，实现车辆连续到达换电站换电，解决了现有车路协同技术存在通信和感知范围的局限，难以为车辆提供更长视距的道路信息的问题，提升车辆行驶的经济性和安全性。

46、为达到上述目的，本技术第三方面实施例提出一种车辆，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上述实施例所述的考虑换电需求的车队多目标行驶规划与控制方法。

47、为达到上述目的，本技术第四方面实施例提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行，以用于实现如上述实施例所述的考虑换电需求的车队多目标行驶规划与控制方法。

48、本技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本技术的实践了解到。