本发明涉及车辆调度优化领域，具体而言，涉及一种新能源重卡充换电站用车辆调度优化方法。
背景技术：
1、随着新能源重卡的广泛应用，充换电站的车辆调度和充电功率分配问题日益凸显；传统的充换电站管理往往依赖人工调度，效率低下，难以满足大规模新能源重卡的充电需求；同时，由于重卡运输任务的紧急程度和车辆类型的多样性，如何合理分配充电资源和功率，提高充电效率，成为亟待解决的问题；
2、现有技术中，充换电站的车辆调度和充电功率分配往往缺乏科学的优化方法；车辆到达充换电站后，可能需要长时间等待，影响了运输任务的按时完成；此外，充电功率的分配也缺乏合理性，往往导致部分车辆充电过快或过慢，影响了电池的使用寿命和充电站的整体效率；
3、为了解决这些问题，需要一种新能源重卡充换电站用车辆调度优化方法；该方法需要能够实现车辆与换电站之间的实时通讯，收集并分析车辆和电池的使用规律，根据车主的预约需求和车辆的实际情况，合理分配充电资源和功率；同时，还需要考虑充换电站的布局和容量条件，以及车辆的类型、电量状态、运输任务紧急程度等多种因素，确保车辆能够快速、高效地完成充电任务。
4、因此我们对此做出改进，提出一种新能源重卡充换电站用车辆调度优化方法。
技术实现思路
1、要解决的技术问题
2、本发明是针对现有技术所存在的上述缺陷，特提出一种新能源重卡充换电站用车辆调度优化方法，针对目前存在的车辆到达充换电站后，可能需要长时间等待，影响了运输任务的按时完成的问题；此外，充电功率的分配也缺乏合理性，往往导致部分车辆充电过快或过慢，影响了电池的使用寿命和充电站的整体效率。
3、技术方案
4、为解决上述技术问题，本发明提供一种新能源重卡充换电站用车辆调度优化方法，包括如下步骤：
5、s1：车主通过充换电预约app，实现与换电站的实时通讯，此时制定统一的数据交换协议，明确车辆与换电站之间需要交换的信息内容；
6、s2：建立车辆充电记录数据库，收集每辆车的充电时间、充电量、行驶里程、电池更换频率数据；运用数据挖掘技术，分析车辆和电池的使用规律；
7、s3：用户通过充换电预约app输入车辆信息，包括车牌号、车型、电池大小、预约时间与预期充电量信息，系统验证信息无误后，确认预约并生成预约订单；
8、s4：根据重卡司机的充电需求、换电站的布局和容量条件，确定分区的数量和类型并将换电站分为整夜充电区、临时充电区以及加急充电区；充电站内明确划分各区域的位置和范围，设置清晰的标识牌和引导标识，用于司机快速找到充电位；
9、s5：通过车牌识别、rfid技术手段，自动识别车辆的品牌和类型信息；根据车辆电池健康度与行驶里程，判断车辆的运行状况；同时为相同品牌以及相同类型的车辆分配相邻的充电位，用于管理和维护;
10、s6：根据充电站的实际功率限量和各车辆的充电需求，计算可分配的充电功率，充电需求包括预期充电量、剩余电量；根据车辆是否有运输任务、电池剩余电量、车辆类型条件，为各车辆分配不同的功率权重；
11、s7：根据车辆调度和充电功率分配的需求，选择遗传算法、模拟退火算法与动态规划优化算法；基于车辆信息、换电站资源状态条件，构建车辆调度和充电功率分配的优化模型；利用优化算法求解模型，得到最优的车辆调度方案和充电功率分配方案。
12、作为本技术优选的技术方案，所述步骤s4还包括动态车辆分配：根据车辆的类型、电量状态、运输任务紧急程度条件，将车辆动态分配到最合适的充电区域；设定各区域的优先级顺序确定加急充电区>临时充电区>整夜充电区，确保紧急充电需求得到优先满足；根据车辆到达的实时情况，动态调整各区域的优先级顺序；实时监控各区域的车辆充电情况和资源状态，通过可视化界面展示给操作人员和司机；并建立反馈机制，收集用户意见和建议，不断优化分区处理策略。
13、作为本技术优选的技术方案，所述步骤s6还包括通过充电桩控制系统，实现充电功率的动态分配和调整；充电桩能够接收并执行换电站发送的功率调整指令；设置充电功率的上限和下限，防止过充和欠充现象的发生；同时，监测电池温度和充电电流参数，确保充电过程的安全和稳定；当充电功率发生调整时，系统通过短信、邮件以及app推送方式，通知用户充电功率的变化情况；收集用户对充电功率分配的意见和建议，不断优化分配策略。
14、作为本技术优选的技术方案，所述步骤s7还包括实时展示车辆信息、充电站资源状态和充电功率分配情况；提供操作功能供操作人员手动调整车辆调度方案、充电功率分配；并设置用户权限管理功能，确保只有授权用户才能访问和操作可视化界面；根据用户的角色和职责，分配不同的操作权限和数据访问权限，同时对模型进行权重分配，分配标准为；车辆电量需求：紧急程度：车辆类型：换电站电池库存：空闲充电位：预约情况：天气与路况因素=0.3：0.2：0.1：0.15：0.1：0.05：0.1。
15、作为本技术优选的技术方案，所述步骤s2中的数据挖掘技术具体采用关联规则挖掘与聚类分析，构建分析模型，分析车辆和电池的使用规律，所述分析模型具体表达式如下：
16、时间序列分析模型：
17、历史充电需求数据为 {x1,x2,…,xn}，分析未来 m 个时间点的需求 {xn+1,xn+2,…,xn+m}；
18、模型可以表示为：
19、φ(b)(xt-μ)=θ(b)εt；
20、其中，φ(b) 和 θ(b) 分别是自回归和移动平均多项式，μ 是均值，εt 是白噪声序列;
21、随机森林模型：
22、特征向量为 x，目标变量为 y，随机森林模型可以表示为：
23、y=b∑b=11btb(x)；
24、其中，b 是树的数量，tb(x) 是第 b 棵树的预测结果。
25、作为本技术优选的技术方案，所述步骤s5中的车牌识别具体采用监控摄像头配合图像识别技术，识别车辆信息，所述监控摄像头分别安装在换电站的进出闸口，以及充电区域。
26、作为本技术优选的技术方案，所述步骤s1中的信息内容包括车辆位置、电池电量、电池健康状态、车辆预计到达时间、车辆类型、运输任务紧急程度、车辆品牌以及型号，充换电预约app每5分钟以及当车辆进入换电站三公里内主动向换电站发送车辆信息，换电站接收并实时处理这些信息。
27、作为本技术优选的技术方案，所述步骤s3还包括系统通过短信、邮件以及app推送方式，通知用户预约结果和充电站的详细位置、充电设备编号信息，充换电站接收预约请求后，记录车辆信息和预约时间，检查换电站的资源状态，确认是否满足预约需求；接着根据预约时间、车辆类型、运输任务紧急程度，对预约请求进行优先级排序；为预约车辆预留充电资源和充电位，确保按时充电。
28、作为本技术优选的技术方案，所述步骤s5还包括利用相邻位置分配算法，根据车辆识别结果和充电站布局，自动计算并分配相邻的充电位；在可视化界面上展示车辆位置和充电位分配情况，提供操作功能供操作人员手动调整充电位分配。
29、作为本技术优选的技术方案，所述车辆调度方案和充电功率分配方案的求解的具体算法如下：
30、目标函数：
31、minimize∑i=1n(waitingtimei)；
32、其中，waitingtimei 表示等待时间；
33、约束条件：
34、waitingtimei≥0；
35、∑i=1n(chargingtimei·1chargingi)≤m·t；
36、∑i=1n(swappingtimei·1swappingi)≤k·t；
37、其中，1chargingi 和 1swappingi 是指示函数，表示第 i 辆车是否选择充电或换电；
38、求解方法：
39、使用遗传算法对车辆调度进行优化；
40、初始化种群：随机生成一组可能的车辆调度方案;
41、选择：根据适应度函数选择优秀的个体进行繁殖;
42、交叉：将选择的个体进行基因交换，生成新的个体;
43、变异：对新个体进行小概率的随机变异，增加种群多样性;
44、迭代：重复选择、交叉、变异步骤，直到达到终止条件；
45、利用arima模型进行需求预测；
46、yt=φ1yt-1+φ2yt-2+...+φpyt-p+εt+θ1εt-1+θ2εt-2+...+θqεt-q；
47、其中，yt是时间序列数据，φ和θ是模型参数，εt是误差项；
48、通过贪心算法处理预约请求；
49、应用动态规划进行区域管理与调度；
50、f(n)=mink{cost(k)+f(n-k)}；
51、其中k是某种决策或选择，cost(k)是选择k带来的成本或费用；
52、设计启发式算法进行相邻位置分配。
53、有益效果
54、与现有技术相比，本发明通过实时通讯和数据挖掘技术，实现了车辆调度和充电功率的科学分配，大幅提高了调度效率和准确性；充换电站的科学分区和动态车辆分配策略，结合清晰的标识和引导，提升了运营效率，减少了车辆等待时间；同时，充电桩控制系统的动态功率分配和通知机制，增强了用户体验和满意度。