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申请/专利权人：兰州理工大学

摘要：本发明属于电动汽车快速充电技术领域，公开了一种基于多阶段延迟接受算法的电动汽车‑快充站匹配方法，包括云端决策平台，是信息交互与数据决策主体，用于收集电动汽车与快充站的信息，并且会根据匹配方法为二者完成充电需求匹配，并将匹配结果告知双方；数字地图平台，是实时交通信息感知主体，当云端决策平台下达行程规划指令后，会根据当前电动汽车与快充站的地理位置信息及实时路况，智能优化电动汽车充电寻址路径和时间，然后将数据上传至云端决策平台；匹配算法，用于匹配电动汽车与充电站。最后，通过具体算例分析验证了匹配结果对用户利益的提升，同时达到增加充电运营商盈利，平衡充电站容量利用率的目的。

主权项：1.一种基于多阶段延迟接受算法的电动汽车-快充站匹配方法，其特征在于，所述基于多阶段延迟接受算法的电动汽车-快充站匹配方法包括：云端决策平台收集电动汽车与快充站的信息，并根据匹配算法进行充电需求匹配，并将匹配结果反馈电动汽车与快充站；数字地图平台实时感知云端决策平台下达行程规划指令，并根据当前电动汽车与快充站的地理位置信息及实时路况，优化电动汽车充电寻址路径和时间，然后将数据反馈至云端决策平台；所述匹配算法，用于匹配电动汽车与充电站，匹配算法根据电动汽车车主充电偏好，将充电站进行排序，快充站侧同理，完成匹配后，电动汽车-充电站将唯一对应；所述云端决策平台中的匹配方法是基于多阶段延迟接受算法的充电匹配方法，为构成双边匹配中的一对一匹配，将每个快充桩独立开来，进而转为电动汽车与快充桩之间的匹配；所述多阶段延迟接受算法为：设区域内电动汽车和快充站构成的集合如下：SEV＝{1,2,…,NEV}SA＝{1,2,…,NA} 式中：SEV为区域内有充电需求的电动汽车集合，NEV为电动汽车数量；SA为区域内快充站集合，NA为快充站数量；为n号快充站内快充桩集合，为n号快充站内快充桩数量，所有快充桩的总数量如下： 用户作为出发充电申请的主体，在同一离散时段窗口内，若发出充电申请的电动汽车数量NEV小于所有快充桩的数量那么用户可以在1轮次算法中全部完成匹配，若发出充电申请的电动汽车数量NEV大于所有快充桩的数量那么就需要进行多阶段延迟接受算法，根据快充桩对用户的偏好排序，首先对数量等于的用户完成匹配，快充桩进行虚拟列队并更新状态，然后再对剩余用户进行下一阶段的延迟接受算法，直到所有用户均完成充电匹配，电动汽车与快充桩之间的匹配需要综合考虑用户和充电运营商双方的利益；所述多阶段延迟接受算法的电动汽车-快充站匹配方法还包括建立用户偏好决策模型、建立充电运营商偏好决策模型；所述建立用户偏好决策模型包括：1电动汽车充电时间，设定电动汽车到达快充站充电的目标荷电状态为80％，充电时间由如下公式得出： 式中：Tchiev为电动汽车iev在快充站ia充电需要的时间；Diev,ia为电动汽车iev到快充站ia的通行距离；ξiev为电动汽车的单位里程电耗；Piev为电动汽车充电功率；SOC0iev电动汽车出发时的荷电状态，Ciev为电动汽车的电池容量；2电动汽车最大可行驶里程约束，电动汽车可行驶的最大里程受到电池容量约束，当剩余SOC不足以支撑电动汽车前往更远的快充站时，用户对快充站的偏好序列中不会出现这些快充站，最大可行驶里程由如下公式得出： 式中：为电动汽车iev可行驶的最大里程；为电动汽车与匹配快充站之间的距离，要求电动汽车与所匹配快充站之间的距离必须小于电动汽车可行驶的最大里程；3用户利益目标函数，用户的利益由时间成本和充电费用构成，用户利益目标函数如下：minFEV＝αievTsumiev,iaρ+βievEiev,ias.t.α+β＝10≤α≤1,0≤β≤1Tsumiev,ia＝Taiev,ia+Tfiev,ia+Tchiev,iaEiev,ia＝E′iev,ia+Diev,iaξievpiaE′iev,ia＝80％-SOC0ievCievpia式中：α和β分别为用户的时间偏好权重和价格偏好权重，二者相加的和等于1；Tsumiev,ia为用户的时间成本，包括电动汽车iev驶向快充站ia的行驶时间Taiev,ia、到达充电站后的排队时间Tfiev,ia和充至目标SOC的充电时间Tchiev,ia；Eiev,ia为用户的充电费用，pia为快充站ia的充电电价；在明确了用户利益的目标函数之后，云端决策平台将用户对每个快充桩的偏好值进行评价，然后排序，定义用户对快充桩的偏好序列为ZEV，ZEV的表示如下： 所述充电运营商偏好决策模型包括：1快充桩单位时间盈利，充电运营商盈利的来源主要是用户的充电费用，快充站倾向于接收充电电量更大、距离更近的电动汽车，这样可以提升单位时间盈利，每个快充桩的单位时间盈利由如下公式得出： 式中：εin为快充桩单位时间盈利，具体含义为电动汽车iev在快充桩in所属的n号快充站充电需要的充电费用与时间成本的比值；2充电运营商利益目标函数，定义充电运营商利益目标函数如下：maxFN＝εin 式中：vin,iev为快充桩in接收电动汽车iev的标识，接收用vin,iev＝1表示，不接收用vin,iev＝0表示，同样的，云端决策平台将快充桩对每名用户的偏好值进行评价，然后排序，定义快充桩对用户的偏好序列为ZN，ZN的表示如下：ZNin＝[FNin,1,FNin,2,…,FNin,NEV] 在完成用户与快充桩之间相互的偏好值排序之后，即可使用多阶段DA算法对用户与快充桩进行一对一的双边匹配。

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百度查询： 兰州理工大学 基于多阶段延迟接受算法的电动汽车-快充站匹配方法