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CN111598646A - 一种带预定功能的电动出租车充电导航方法 - Google Patents

一种带预定功能的电动出租车充电导航方法 Download PDF

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CN111598646A
CN111598646A CN202010260263.1A CN202010260263A CN111598646A CN 111598646 A CN111598646 A CN 111598646A CN 202010260263 A CN202010260263 A CN 202010260263A CN 111598646 A CN111598646 A CN 111598646A
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CN
China
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cost
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mobile terminal
time
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CN202010260263.1A
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林芷薇
杨超
钟雨沛
方思凡
邹毅
谭美健
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Guangdong University of Technology
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Guangdong University of Technology
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Abstract

本发明提供一种带预定功能的电动出租车充电导航方法。本发明中电动出租车通过预定系统，通过一定的费用开销来换取的相应的充电时间损耗降低，即：出租车司机提前预定充电桩，到达时就可以实现不排队或者排少量的队来实现其充电需求；本发明考虑电动出租车整个行程的花费，包括了行驶成本、预约成本和充电成本，以及该行程所对应的时间，包括了行驶时间、充电时间和等待时间，以其成本最小和其所对应的时间综合最小为目标进行电动出租车的最优充电路径规划。

Description

一种带预定功能的电动出租车充电导航方法
技术领域
本发明涉及电动车智能充电策略领域，更具体地，涉及一种带预定功能的电动出租车充电导航方法。
背景技术
随着电动出租车的大量使用，电动出租车的充电需求也随之增加。大规模无序的充电会给当地电网带来巨大的压力，同时也影响电动出租车的收益和时间损耗。目前，电动汽车的充电方式有两种：快充和慢充。在慢充模式下，电动汽车通常需要6-8小时才能充满，适合长时间停车或者夜间充电；在快充模式下，电动汽车仅需要0.5-1小时就能充满，适用于用车需要较大或者较紧急的用户。而电动出租车的运行通常是歇人不歇车，若是选择慢充模式，对于出租车司机来说，过长的充电时间会导致他们的损失极大，因此快充模式成为了电动出租车司机的首要选择。
目前的充电导航策略通常只是引导电动汽车前往最近的充电站(距离最短)或者是花费成本最低的充电站(充电开销最少或者时间开销最短)，大都为先来先充的模式，然而，电动出租车比一般的私家汽车更看重时间及其产生的效益，而目前的充电导航方法过于单一，不能考虑到当前出租车是否有订单，订单目的地附近充电站情况，往往造成过长的排队时间或者电量不足无法完成订单而降低出租车司机的效益及使用体验。此外，在充电高峰期，充电桩数量较为紧张，当出租车在前往目的充电桩的过程中，若此时有其他电动汽车前往充电桩，很容易发生时间重叠，导致其在充电站的充电排队时间变长，浪费司机的时间和效益。
发明内容
本发明为克服上述背景技术所述的目前充电导航方法过于单一，不能考虑到当前出租车是否有订单以及订单目的地附近充电站情况，有时出现电量不足无法完成订单或者造成过长的排队时间而降低出租车司机的效益及使用体验。此外，在充电高峰期，充电桩数量较为紧张，当出租车在前往目的充电桩的过程中，若此时有其他电动汽车前往充电桩，很容易发生时间重叠，导致其在充电站的充电排队时间变长，浪费司机的时间和效益的问题，提供一种带预定功能的电动出租车充电导航方法。本发明中电动出租车通过预定系统，通过一定的费用开销来换取的相应的充电时间损耗降低，即：出租车司机提前预定充电桩，到达时就可以实现不排队或者排少量的队来实现其充电需求；本发明考虑电动出租车整个行程的花费，包括了行驶成本、预约成本和充电成本，以及该过程所对应的时间，包括了行驶时间、充电时间和等待时间，以其成本最小和其所对应的时间综合最小为目标进行电动出租车的最优充电路径规划。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种带预定功能的电动出租车充电导航方法，包括以下步骤：
S1.移动终端获取车辆终端信息并等待指示消息；
S2.所述移动终端判断所述车辆的电量是否低于阈值，若是，所述移动终端发出充电预警并自动发出指示消息；若否，所述移动终端则继续等待指示消息；
S3.所述移动终端获取到指示消息后，判断所述移动终端是否有待处理任务；若有待处理任务，则进入步骤S4；若无待处理任务，则进入步骤S5；
S4.所述移动终端根据已加载的电子地图判断所述车辆能否在完成所述待处理任务后到达任一充电站，若能，所述移动终端则接收所述待处理任务，所述移动终端完成所述待处理任务后，进入步骤S3；若不能，所述移动终端则取消所述待处理任务，并进入步骤S5；
S5.所述移动终端根据已加载的电子地图，获取所述车辆周围的充电站信息，根据所述充电站信息，计算所述车辆到达各个充电站直至完成充电过程所需的综合成本A并进行排序，所述移动终端显示所述排序中综合成本A最低的若干项。
进一步的，所述车辆终端信息包括车辆信息和所述电子地图上的交通信息。
进一步的，所述充电站信息包括所述车辆到达所述每个充电站对应所需的行驶距离d、所述车辆到达所述每个充电站对应所需的行驶时间Tt、所述各个充电站中未被预约且未被使用的充电桩数量、所述各个充电站当前的预约费用Pr以及所述各个充电站当前的充电费用Pc。
进一步的，所述综合成本A包括时间成本T和费用成本P，并满足
A＝a×T+b×P
其中a为所述移动终端中为所述时间成本T预设的权重，所述b为所述移动终端中为所述费用成本P预设的权重。
进一步的，所述时间成本T计算方式为
T＝Tt+Tw+Tc
其中，Tt为所述车辆到达所述充电站对应的所需行驶时间，Tw为在所述充电站等待充电所需花费的时间，Tc为在所述充电站充电所需花费的时间；
所述费用成本P计算方式为
P＝Pr+Pt+Pc
其中，Px为所述每个充电站当前对应所需的预约费用，Pt为前往所述预约充电站所需花费的总费用，Pc为在所述充电站完成充电所需花费的总费用。
进一步的，若无需等待或者等待完毕以后，则电动出租车可以进行充电，根据快充的特点，规定通常默认充电时间为Xmins，其每分钟所需费用为pc，若充电时间Tc超过Xmins，则需要额外收费，引入一个充电价钱浮动因子c1；所述充电站完成充电所需花费的总费用的计算方式为：
Figure BDA0002439021360000031
进一步的，所述预约费用Pr的计算方式为
Pr＝p×(1+c0)
其中，p为各个充电站的预约基数价位、c0为根据时间变化的浮动因子。
进一步的，前往所述预约充电站所需花费的总费用Pt满足
Pt＝d×pa-pd
其中，pa为所述车辆每行驶单位距离所需消耗的费用，pd为车辆完成待处理任务所获得的盈利，当没有待处理任务时，pd＝0。
通过一个移动终端，移动终端安装一个APP，该APP采用本技术方案。移动终端实时获取车辆信息、交通信息等车辆终端信息，并等待司机的操作指令；车辆信息包括车辆的ID,电动出租车的初始电量状态Esoc，电动出租车每公里平均耗能ea，其对应的费用为pa，出租车每公里的价位为pb，出租车起始位置S，目的位置为D等等；若当前电动出租车的电量低于阈值ETH，系统发出充电预警，系统自动发出系统指示消息。
若当前电动出租车的电量高于阈值ETH；则继续实时等待司机的人工指示消息，当司机有充电意图时，在移动终端发出人工指示消息；移动终端接收到指示消息(包括系统指示消息和人工指示消息)以后，由于此时需要充电，先判断此时系统内是否有待处理任务(待处理任务一般为系统接收到的乘客订单)，如果有待处理任务，则根据车辆终端信息和地图上的充电站信息计算当前剩余电量能否支持该车辆到达待处理任务的目的地后再到达该目的地最近的充电站，如果能，则提醒司机可以继续完成该待处理任务，如果不能，就提醒司机取消该待处理任务，取消待处理任务后直接进入到步骤S5，根据司机的个人需求为司机呈现出综合成本最低的充电站选项；如果接到指示消息以后，且当前车辆没有待处理任务，就直接进入到充电导航选择步骤，根据司机的个人需求提供综合成本最低的选项。具体的，司机先在移动终端APP中设置个性化权重a和b，a为时间成本的权重，b为费用成本的权重，且a+b＝1；司机可以根据自己情况进行预设；当进入到充电导航选择步骤时，根据车辆终端信息和充电站信息，通过上述公式计算出所需花费的总费用P和总时间T，其中，系统将开始为出租车司机预约充电站后，其对应所需的费用为Pr，因为不同的时间段，充电站的需求不同，高峰时期的充电站处于供不应求的状态，若此时充电桩因被预定而处于空闲状态，且预定价格一直保持不变的话，那么运营商的利益就会受损，对资源也是一种浪费。因而充电桩的预定时间应该随着当前预定的客流量进行判断，高峰时期的预定花费较高，低谷时期的预定花费较低。非峰谷时期的预约成本pr，引入一个浮动因子c0，当电动出租车所预约的充电桩处于充电状态，那其对应的浮动因子c0＜0，若当前的充电站处于空闲状态，则浮动因子随预定量而变动，可得预定成本为：Pr＝p×(1+c0)；如果同时有两辆以上出租车预约同一个充电桩，则会根据其预计到达的先后顺序进行充电排序，排在后面的充电等待时间Tw会增加。若当前处于高峰时期，则电动出租车到达目的充电站时可能需要等待，此时存在等待时间为Tw。后台系统根据收集的历史数据，利用BP神经网络等深度学习方法对不同时间段的等待时间Tw进行预测。另外，充电费用Pc也受其充电时间Tc的影响。
根据权重比计算出综合成本A，根据各个充电站的综合成本A进行排序，向司机展示其中最少的若干项，如果司机预设只显示3项，便显示综合成本最低的那3个充电站供司机进行选择。如此，采用预约机制，考虑到同时前往同一充电桩的可能性，时间和价格根据一天的充电站闲忙情况进行浮动计算，能够根据实际情况，更准确地计算所需消耗的时间和费用；并根据司机个人权重设置，计算综合成本；能够规划出符合司机个人情况的最优充电路径，减少出租车司机的费用开销和时间消耗，提高用户体验。
与现有技术相比，有益效果是：
1.本发明采用预约机制，考虑到同时前往同一充电桩的可能性，时间和价格并根据一天的充电站闲忙情况进行浮动计算，能够根据实际情况，更准确地计算所需消耗的时间和费用；并根据司机个人权重设置，计算综合成本；能够规划出符合司机个人情况的最优充电路径，减少出租车司机的费用开销和时间消耗，提高用户体验。
附图说明
图1是本发明整体的流程示意图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。附图中描述位置关系仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制。
本实施例提供一种带预定功能的电动出租车充电导航方法。该带预定功能的电动出租车充电导航方法的进行过程如图1所示，包括以下步骤:
S1.移动终端获取车辆终端信息并等待指示消息；
S2.所述移动终端判断所述车辆的电量是否低于阈值，若是，所述移动终端发出充电预警并自动发出指示消息；若否，所述移动终端则继续等待指示消息；
S3.所述移动终端获取到指示消息后，判断所述移动终端是否有待处理任务；若有待处理任务，则进入步骤S4；若无待处理任务，则进入步骤S5；
S4.所述移动终端根据已加载的电子地图判断所述车辆能否在完成所述待处理任务后到达任一充电站，若能，所述移动终端则接收所述待处理任务，所述移动终端完成所述待处理任务后，进入步骤S3；若不能，所述移动终端则取消所述待处理任务，并进入步骤S5；
S5.所述移动终端根据已加载的电子地图，获取所述车辆周围的充电站信息，根据所述充电站信息，计算所述车辆到达各个充电站直至完成充电过程所需的综合成本A并进行排序，所述移动终端显示所述排序中综合成本A最低的若干项。
其中，所述车辆终端信息包括车辆信息和所述电子地图上的交通信息；所述充电站信息包括所述车辆到达所述每个充电站对应所需的行驶距离d、所述车辆到达所述每个充电站对应所需的行驶时间Tt、所述各个充电站中未被预约且未被使用的充电桩数量、所述各个充电站当前的预约费用Pr以及所述各个充电站当前的充电费用Pc。
本实施例中，所述综合成本A包括时间成本T和费用成本P，并满足
A＝a×T+b×P
其中a为所述移动终端中为所述时间成本T预设的权重，所述b为所述移动终端中为所述费用成本P预设的权重。
本实施例中，所述时间成本T计算方式为
T＝Tt+Tw+Tc
其中，Tt为所述车辆到达所述充电站对应的所需行驶时间，Tw为在所述充电站等待充电所需花费的时间，Tc为在所述充电站充电所需花费的时间；
所述费用成本P计算方式为
P＝Pr+Pt+Pc
其中，Pr为所述每个充电站当前对应所需的预约费用，Pt为前往所述预约充电站所需花费的总费用，Pc为在所述充电站完成充电所需花费的总费用。
计算充电总费用Pc时，若无需等待或者等待完毕以后，则电动出租车可以进行充电，根据快充的特点，规定通常默认充电时间为Xmins，其每分钟所需费用为pc，若充电时间Tc超过Xmins，则需要额外收费，引入一个充电价钱浮动因子c1；所述充电站完成充电所需花费的总费用的计算方式为：
Figure BDA0002439021360000061
所述预约费用Pr的计算方式为
Pr＝p×(1+c0)
其中，p为各个充电站的预约基数价位、c0为根据时间变化的浮动因子。
前往所述预约充电站所需花费的总费用Pt满足
Pt＝d×pa-pd
其中，pa为所述车辆每行驶单位距离所需消耗的费用，pd为车辆完成待处理任务所获得的盈利，当没有待处理任务时，pd＝0。
本实施例的大致运行过程为：通过一个移动终端，移动终端上安装一个APP，该APP采用本实施例技术方案。移动终端实时获取车辆信息、交通信息等车辆终端信息，并等待司机的操作指令；车辆信息包括车辆的ID,电动出租车的初始电量状态Esoc，电动出租车每公里平均耗能ea，其对应的费用为pa，出租车每公里的价位为pb，出租车起始位置S，目的位置为D等等；若当前电动出租车的电量低于阈值ETH，系统发出充电预警，并发出系统指示消息，提醒司机需要充电，
若当前电动出租车的电量高于阈值ETH；则继续实时等待司机的人工指示消息，当司机有充电意图时，在移动终端发出需要充电的人工指示消息；移动终端接收到指示消息(包括系统指示消息和人工指示消息)以后，由于司机需要充电，先判断此时是否系统内有订单(即待处理任务)，如果有订单，则根据车辆终端信息和地图上的充电站信息计算当前剩余电量能否支持该车辆到达订单的目的地后再到达该目的地最近的充电站，如果能，则提醒司机可以继续完成该订单，如果不能，就提醒司机取消该订单；如果接到指示消息以后，当前车辆没有待处理的订单，此时司机也可以选择是否接单，如果接单，接到订单后，移动终端还是根据车辆终端信息和地图上的充电站信息计算当前剩余电量能否支持该车辆到达订单的目的地后再到达该目的地最近的充电站，如果能，则提醒司机可以继续完成该订单，如果不能，就提醒司机取消该订单；取消订单后，司机还可以选择继续接单，继续接单则重复上述步骤，直至选择到一个订单的目的地满足车辆能够到达该目的地并且能够到达离该目的地最近的充电站；司机选择不接单则直接进入充电导航选择步骤(即步骤S5)，根据司机的个人需求为司机提供若干项综合成本最低的若干项。
其中，充电导航选择步骤，具体的方式为，司机先在移动终端APP中设置个性化权重a和b，a为时间成本占用的权重，b为费用成本占用的权重，司机可以根据自己情况进行预设；当进入到充电导航选择步骤时，根据车辆终端信息和充电站信息，通过上述公式计算出所需花费的总费用P和总时间T，其中，系统将开始为出租车司机预约充电站后，其对应所需的费用为Pr，因为不同的时间段，充电站的需求不同，高峰时期的充电站处于供不应求的状态，若此时充电桩因被预定而处于空闲状态，若预定价格一直保持不变的话，那么运营商的利益就会受损，对资源也是一种浪费。因而充电桩的预定时间应该随着当前预定的客流量进行判断，高峰时期的预定花费较高，低谷时期的预定花费较低。非峰谷时期的预约成本pr，引入一个浮动因子c0，当电动出租车所预约的充电桩处于充电状态，那其对应的浮动因子c0＜0，若当前的充电站处于空闲状态，则浮动因子随预定量而变动，可得预定成本为：Pr＝p×(1+c0)；如果同时有两辆以上出租车预约同一个充电桩，则会根据其预计到达的先后顺序进行充电排序，排在后面的充电等待时间Tw会增加。若当前处于高峰时期，则电动出租车到达目的充电站时可能需要等待，此时存在等待时间为Tw。后台系统根据收集的历史数据，利用BP神经网络等深度学习方法对不同时间段的等待时间Tw进行预测。另外，充电费用Pc也受其充电时间Tc的影响。
根据权重比计算出综合成本A，根据各个充电站的综合成本A进行排序，向司机展示其中最少的若干项，如果司机预设只显示3项，便显示综合成本最低的那3个充电站供司机进行选择。本实施例采用预约机制，考虑到同时前往同一充电桩的可能性，时间和价格根据一天的充电站闲忙情况进行浮动计算；能够根据实际情况，更准确地计算所需消耗的时间和费用；并根据司机个人权重设置，计算综合成本；能够规划出符合司机个人情况的最优充电路径，减少出租车司机的费用开销和时间消耗，提高用户体验。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种带预定功能的电动出租车充电导航方法，其特征在于，包括以下步骤:
S1.移动终端获取车辆终端信息并等待指示消息；
S2.所述移动终端判断所述车辆的电量是否低于阈值，若是，所述移动终端发出充电预警并自动发出指示消息；若否，所述移动终端则继续等待指示消息；
S3.所述移动终端获取到指示消息后，判断所述移动终端是否有待处理任务；若有待处理任务，则进入步骤S4；若无待处理任务，则进入步骤S5；
S4.所述移动终端根据已加载的电子地图判断所述车辆能否在完成所述待处理任务后到达任一充电站，若能，所述移动终端则接收所述待处理任务，所述移动终端完成所述待处理任务后，进入步骤S3；若不能，所述移动终端则取消所述待处理任务，并进入步骤S5；
S5.所述移动终端根据已加载的电子地图，获取所述车辆周围的充电站信息，根据所述充电站信息，计算所述车辆到达各个充电站直至完成充电过程所需的综合成本A并进行排序，所述移动终端显示所述排序中综合成本A最低的若干项。
2.根据权利要求1所述的带预定功能的电动出租车充电导航方法，其特征在于，所述车辆终端信息包括车辆信息和所述电子地图上的交通信息。
3.根据权利要求1所述的带预定功能的电动出租车充电导航方法，其特征在于，所述充电站信息包括所述车辆到达所述每个充电站对应所需的行驶距离d、所述车辆到达所述每个充电站对应所需的行驶时间Tt、所述各个充电站中未被预约且未被使用的充电桩数量、所述各个充电站当前的预约费用Pr以及所述各个充电站当前的充电费用Pc。
4.根据权利要求1所述的带预定功能的电动出租车充电导航方法，其特征在于，所述综合成本A包括时间成本T和费用成本P，并满足
A＝a×T+b×P
其中a为所述移动终端中为所述时间成本T预设的权重，所述b为所述移动终端中为所述费用成本P预设的权重。
5.根据权利要求4所述的带预定功能的电动出租车充电导航方法，其特征在于，所述时间成本T计算方式为
T＝Tt+Tw+Tc
其中，Tt为所述车辆到达所述充电站对应的所需行驶时间，Tw为在所述充电站等待充电所需花费的时间，Tc为在所述充电站充电所需花费的时间；
所述费用成本P计算方式为
P＝Pr+Pt+Pc
其中，Pr为所述每个充电站当前对应所需的预约费用，Pt为前往所述预约充电站所需花费的总费用，Pc为在所述充电站完成充电所需花费的总费用。
6.根据权利要求5所述的带预定功能的电动出租车充电导航方法，其特征在于，若无需等待或者等待完毕以后，则电动出租车可以进行充电，根据快充的特点，规定通常默认充电时间为X mins，其每分钟所需费用为pc，若充电时间Tc超过Xmins，则需要额外收费，引入一个充电价钱浮动因子c1；所述充电站完成充电所需花费的总费用的计算方式为：
Figure FDA0002439021350000021
7.根据权利要求3所述的带预定功能的电动出租车充电导航方法，其特征在于，所述预约费用Pr的计算方式为
Pr＝p×(1+c0)
其中，p为各个充电站的预约基数价位、c0为根据时间变化的浮动因子。
8.根据权利要求6所述的带预定功能的电动出租车充电导航方法，其特征在于，前往所述预约充电站所需花费的总费用Pt满足
Pt＝d×pa-pd
其中，pa为所述车辆每行驶单位距离所需消耗的费用，pd为车辆完成待处理任务所获得的盈利，当没有待处理任务时，pd＝0。
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