引導電動汽車用戶駕駛行為的充電導航策略

聞韜

國網鎮江供電公司 江蘇 鎮江 212000

引言

目前，隨著城市的發展，傳統能源不斷枯竭，汽車尾氣產生的環境污染越來越嚴重，有必要發展節能環保的新能源汽車來逐步取代使用汽油作為燃料的傳統汽車。而電動汽車使用可再生的電能，并且環保高效，值得推廣。從用戶方來說，用戶希望實時了解充電樁的位置信息、電價信息、導航信息，后臺管理者也需要了解各用戶和充電樁的信息，并根據大數據分析結果制定電價策略，引導用戶有序充電。如何解決這一問題已經成為了目前的重要研究課題。因此在本項目中，設計了基于互聯網+智能充電引導系統，用戶可以通過手機實現充電裝置狀態查詢、定位導航、充電預約及智能充電與充電裝置鎖定等功能。

1 智能充電管理系統組成

本次構成主要包括移動客戶端APP、云服務器以及智能充電樁，其中，移動客戶端APP是重要的用戶參與用電管理的接口，通過APP軟件，查詢充電樁狀態和位置，并予以充電預約和定位導航；云服務器用于電動汽車對數據的挖掘、維護、加工、存貯、搜集以及發布等等，主要由平臺軟件、外圍設備、存儲設備、網絡設備以及計算機等組成，無論是硬件還是軟件，均具有較高的可擴展性與可靠性。在智能充電樁中，內置Wi-Fi通信模塊，并通過光纖網、2G、3G、4G網傳送信息于云服務器，用戶可利用平板電腦、智能手機等終端設備，利用碼分多址和無線分組業務，實現云服務器的通信。

2 引導電動汽車用戶駕駛行為的充電導航策略

2.1 充電導航路徑規劃

電動汽車的充電導航路徑規劃主要從用戶的角度出發，假設用戶從出發點S到達目的地O，其考慮的充電方案主要有兩種。首先，為了盡快抵達目的地而選擇總的行程時間最短的充電方案。其次，不在乎行程時間的長短，只關心本次出行總的行程經濟成本的充電方案。因此將目標函數定義為：min{α·T+β·Cactual}其中，α、β僅取0值或1值。α=0，β=1表示總的行程經濟成本最低的充電導航方案；α=1，β=0表示總的行程時間最短的充電導航方案。T為電動汽車總的行程時間，Cactual為電動汽車行程經濟成本。

2.2 車載智能數據系統設計

車載智能系統主要獲取用戶的車輛定位信息，這時需要GPS模塊獲得車輛定位信息，還包括速度、方向、經緯度等信息，然后通過異步串行通信方式傳給主控制模塊。車輛的電池管理系統通過汽車的CANBUS總線把電池信息傳送給主控制模塊。同時，這些信息通過Modbus協議封裝在主控制器存儲器中（SD卡）。當主控制器收到服務器獲取車輛信息的指令時，主控制器將已經封裝成Modbus報文的GPS信息和電池信息通過4G移動網絡傳送給數據分析中心，也就是新能源汽車的監控平臺進行分析處理。

2.3 電動汽車行程經濟成本

以往的電動汽車行程經濟成本通常定義為行程花費或僅僅為充電費用的形式。考慮到在忽略電價變化影響的情況下，電動汽車與充電站距離越短就意味著需充電電量越少，行程花費越低，但是該情形下在抵達目的地時最終剩余電量也更少，并不能很好的反映電動汽車用戶對總的行程經濟成本最低的要求。

2.4 智能充電樁

（1）MCU單元作為控制核心的MCU，本系統主要選擇高性價比、低能耗的CORTEX-MO芯片，利用串行、串口外圍設備接口總線以及Wi-Fi通信模塊，以I2C總線實現Flash儲存單元通信，以485總線實現數據電表通信，利用接觸器連接驅動電機，控制充電電能的通斷。（2）電源轉換模塊該模塊可以將交流電轉化為直流電，并設置不同需求的電壓等級，為其他電路提供電源供能。（3）Wi-Fi通信模塊運用Wi-Fi通信模塊實現充電裝置電能、功率、電流、遠程控制信息等數據上報。（4）保護單元主要包括漏電保護器、防雷器，避免電壓侵入導致設備破壞，還避免因漏電故障導致的人身觸電。

2.5 車主方充電管理導航系統APP設計

該系統采用三層架構進行設計，分為視圖層、業務邏輯層和業務實體層。①視圖層，與用戶交互的界面，響應用戶的請求，調用業務邏輯層的接口進行邏輯處理，根據結果以不同的形式展現給用戶。視圖層包含查詢界面、控制界面、狀態顯示、支付結算、地圖顯示。②業務邏輯層，業務邏輯層主要完成對視圖層所有功能的業務邏輯支撐，主要包括狀態顯示功能、查詢功能、控制功能、支付功能、地圖功能。③業務實體層，包含了各個業務實體，對網關服務器的數據請求、數據解析；對平臺服務器的數據請求、數據解析；數據庫維護。手機的導航部分采用高德地圖API作為平臺的地理信息系統的處理支撐平臺，基本原理是通過在智能硬件設備上獲取定位數據，傳給服務端進行處理，最后在手機軟件內進行地圖、路線規劃、POI檢索、軌跡追蹤等功能展示。手機客戶端軟件依據用戶需求，選用業務邏輯層相應的模塊，業務邏輯層負責業務流程的組織，并調用業務實體層的模塊，通過網關服務器接口（或平臺服務器接口）同網關服務器（或平臺服務器）進行信息交換。

3 結語

（1）考慮用戶實際行駛工況和地形因素的導航策略更加合理。（2）根據用戶實際行駛工況進行的駕駛行為引導能有效避免車輛因電量不足而導致的中途拋錨的意外情況發生，同時能夠規劃出對用戶更加有利的充電路徑。（3）相對于以往的充電導航策略，本文不僅考慮了充電時間和充電花費，同時考慮了電動汽車最終抵達目的地時剩余電量對用戶成本的影響，使得路徑選擇更符合車主利益。然而，本方法并未考慮到實際的交通擁堵、天氣變化等因素給電動汽車車主出行路徑帶來的影響。在未來的工作中，全面的考慮電動汽車車主實際出行環境，同時提供基于位置服務的交通導航和充電導航以滿足不同車主的需求將是進一步研究的主要內容。