一种电动汽车充电规划方法及装置与流程

本技术涉及整车控制，具体而言，涉及一种电动汽车充电规划方法及装置。

背景技术：

1、目前，随着电动汽车的爆炸式增长，原有的充电站模式已无法满足基本的充电需求，由此可能会出现严重的充电排队现象，这不仅浪费驾驶人员单位时间产出率，还影响配电网电能的质量。现有的充电规划方法，通常基于用户的充电设置，对沿途的充电站进行规划推荐。在实践中发现，现有方法规划策略单一，降低了用户使用体验度。

技术实现思路

1、本技术实施例的目的在于提供一种电动汽车充电规划方法及装置，能够考虑充电站分配、充电路径规划和充电时段选择，有利于降低电动汽车充电总成本，提高资源利用效率，从而有利于提升用户体验度。

2、本技术第一方面提供了一种电动汽车充电规划方法，包括：

3、根据预设的多电车协同充电模型定义要素模型；其中，所述要素模型包括电动汽车的状态空间函数、电动汽车的动作状态函数和电动汽车的激励函数；

4、基于所述要素模型预先构建目标充电规划模型、目标充电路径规划算法以及充电时段选择算法；

5、实时获取待规划车辆的车辆数据；

6、基于所述车辆数据和所述要素模型确定所述待规划车辆的目标状态空间、目标动作状态和目标激励函数；

7、基于所述目标状态空间、所述目标动作状态、所述目标激励函数和所述目标充电规划模型进行充电站分配，得到目标充电站；

8、基于所述目标状态空间、所述目标动作状态、所述目标激励函数和所述目标充电路径规划算法进行充电路径规划，得到目标充电路径；

9、基于所述目标状态空间、所述目标动作状态、所述目标激励函数和所述充电时段选择算法进行充电时段选择，得到目标充电时段；

10、根据所述目标充电站、所述目标充电路径以及所述目标充电时段，生成最优充电策略。

11、进一步地，所述基于所述要素模型预先构建目标充电规划模型、目标充电路径规划算法以及充电时段选择算法，包括：

12、基于所述要素模型定义第一状态空间、第一动作空间和激励函数；

13、根据所述第一状态空间、所述第一动作空间和所述激励函数，构建目标充电规划模型；

14、基于所述要素模型定义第二状态空间和第二动作空间；

15、根据所述第二状态空间和所述第二动作空间，构建基于q-learing的目标充电路径规划算法；

16、基于所述目标充电规划模型和所述目标充电路径规划算法，构建基于系统负荷的充电时段选择算法。

17、进一步地，所述根据所述第一状态空间、所述第一动作空间和所述激励函数，构建目标充电规划模型，包括：

18、根据所述第一状态空间、所述第一动作空间和所述激励函数，构建dqn网络模型；其中，所述第一状态空间包括充电站状态和电车状态，所述第一动作空间包括充电站分配的动作；

19、对所述dqn网络模型进行初始化；

20、获取环境交互数据；

21、对所述环境交互数据进行采样得到训练样本；其中，所述训练样本包括状态样本、执行动作样本和及时奖励样本；

22、根据最小化深度q网络中的td误差和所述训练样本对所述dqn网络模型进行训练，得到训练好的dqn网络模型；

23、在实际环境中对所述训练好的dqn网络模型进行测试，得到测试结果；

24、根据所述测试结果对所述训练好的dqn网络模型进行优化和调整，得到目标充电规划模型。

25、进一步地，所述根据所述第二状态空间和所述第二动作空间，构建基于q-learing的目标充电路径规划算法，包括：

26、根据所述第二状态空间和所述第二动作空间，构建基于q-learing的原始径规划算法；其中，所述第二状态空间至少包括电动汽车当前位置、电动汽车电量以及电动汽车充电功率；所述第二动作空间包括每个所述第二状态空间对应能够选取的充电站集合；

27、初始化所述原始径规划算法的q值表；

28、通过所述q值表记录确定每个所述第二状态空间和所述第二动作空间对应的q值；

29、采用贪婪策略和所述第二动作空间对所述q值表进行更新，得到目标q值表；

30、根据所述目标q值表生成目标充电路径规划算法。

31、进一步地，所述充电时段选择算法中最优充电时段的计算公式为：

32、；

33、其中，top为所述最优充电时段，为t时刻电动汽车在充电站k上的充电费用；为综合权重；

34、其中，充电站k由所述目标充电规划模型确定。

35、进一步地，所述充电费用的计算公式为：

36、；

37、其中，为充电站k在时刻t时充电的电量费用，为电动汽车到达充电站时的剩余电量，为电动汽车的电池容量，为t时刻充电站k中充电机的充电效率，为t时刻在充电站k的充电等待时间，β1为单位时间价值。

38、进一步地，所述剩余电量的公式表示为：

39、；

40、其中，为电动汽车决策时的剩余电量，ρ为单位距离平均耗电量，为电动汽车前往充电站k时道路l的距离；

41、其中，所述道路l由所述目标充电路径规划算法确定。

42、本技术第二方面提供了一种电动汽车充电规划装置，所述电动汽车充电规划装置包括：

43、定义模块，用于根据预设的多电车协同充电模型定义要素模型；其中，所述要素模型包括电动汽车的状态空间函数、电动汽车的动作状态函数和电动汽车的激励函数；

44、构建模块，用于基于所述要素模型预先构建目标充电规划模型、目标充电路径规划算法以及充电时段选择算法；

45、获取模块，用于实时获取待规划车辆的车辆数据；

46、确定模块，用于基于所述车辆数据和所述要素模型确定所述待规划车辆的目标状态空间、目标动作状态和目标激励函数；

47、充电站分配模块，用于基于所述目标状态空间、所述目标动作状态、所述目标激励函数和所述目标充电规划模型进行充电站分配，得到目标充电站；

48、充电路径规划模块，用于基于所述目标状态空间、所述目标动作状态、所述目标激励函数和所述目标充电路径规划算法进行充电路径规划，得到目标充电路径；

49、充电时段选择模块，用于基于所述目标状态空间、所述目标动作状态、所述目标激励函数和所述充电时段选择算法进行充电时段选择，得到目标充电时段；

50、生成模块，用于根据所述目标充电站、所述目标充电路径以及所述目标充电时段，生成最优充电策略。

51、本技术第三方面提供了一种电子设备，包括存储器以及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行本技术第一方面中任一项所述的电动汽车充电规划方法。

52、本技术第四方面提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被一处理器读取并运行时，执行本技术第一方面中任一项所述的电动汽车充电规划方法。

53、本技术的有益效果为：该方法及装置能够考虑充电站分配、充电路径规划和充电时段选择，有利于降低电动汽车充电总成本，提高资源利用效率，从而有利于提升用户体验度。