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申请/专利权人：华东理工大学
摘要：本发明提供电动汽车途中充电导航方法及系统，方法包括：定义状态变量；关于最小化充电成本以及行驶时间加权和，定义加权和目标函数，获取交通网络特征，以作为确定性网络动态规划模型的参数、约束条件；在交通网络特征不确定的情形下，利用概率分布、随机操作，描述随机变量，以根据模型的参数、约束条件，构建确定性网络动态规划模型、随机性网络动态规划模型，求解确定性网络动态规划模型；在线执行递归算法，确定随机链路行程时间，分别利用充电控制算法SCC、线状态递归算法OSR，进行动态规划，获取充电控制集合。本发明解决了计算复杂度高、导航精度低，导致电动载具充电效率及充电成本偏高，使得电动载具续航里程受到限制的技术问题。
主权项：1.电动汽车途中充电导航方法，其特征在于，所述方法包括：S1、定义状态变量，其中，所述状态变量包括：位置剩余电量、充电状态以及时间；S2、根据所述状态变量，关于最小化充电成本以及行驶时间加权和，定义加权和目标函数，获取交通网络特征，以作为确定性网络动态规划模型的参数、约束条件；S3、在所述交通网络特征不确定的情形下，利用概率分布、随机操作，描述随机变量，以根据所述模型的参数、约束条件，构建确定性网络动态规划模型、随机性网络动态规划模型，求解所述确定性网络动态规划模型，其中，所述随机变量包括：所述链路能量消耗、车站出行成本、能量参数以及时间参数；S4、根据递归值方程，在线执行递归算法，处理交通拥堵信息、充电站排队信息，以确定随机链路行程时间，根据所述确定性网络动态规划模型、所述随机性网络动态规划模型，分别利用充电控制算法SCC、线状态递归算法OSR，进行动态规划操作，获取充电控制集合；S5、通过数值仿真验证所述充电控制算法SCC以及所述线状态递归算法OSR在所述确定性网络动态规划模型、随机性网络动态规划模型中的计算负担、导航精度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华东理工大学 电动汽车途中充电导航方法及系统
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