一款新型電動汽車充電服務(wù)交互平臺設(shè)計

張鑫鑫 丁文杰 梁飛 狄燕燕 王書豪

摘??要：電動汽車產(chǎn)業(yè)的快速崛起，已經(jīng)成為汽車這一支柱產(chǎn)業(yè)的另一經(jīng)濟增長點，但電動汽車的電池配套服務(wù)發(fā)展滯后，隨之而來的電動汽車充電問題成為一大難點，亟待解決。為解決這一棘手且緊迫問題，響應(yīng)國家低碳環(huán)保綠色出行的政策，本文提出一種新型的電動汽車充電服務(wù)交互平臺設(shè)計，以著力實現(xiàn)電動汽車與充電樁的合理分配，解決當(dāng)前眾多電動汽車充電難題，同時提高充電樁資源利用率。

關(guān)鍵詞：節(jié)能低碳；平臺設(shè)計；數(shù)字化

Design?of?a?New?Electric?Vehicle?Charging?Service?Interaction?Platform

Zhang?XinXin??Ding?Wenjie??Liang?Fei??Di?Yanyan??Wang?Shuhao

School?of?Business，?Shandong?University?of?Technology??ShandongZibo??255012

Abstract：?The?rapid?rise?of?the?electric?vehicle?industry?has?become?another?economic?growth?point?for?the?automotive?pillar?industry，?but?the?development?of?battery?supporting?services?for?electric?vehicles?lags?behind，?resulting?in?a?major?challenge?in?electric?vehicle?charging?that?urgently?needs?to?be?addressed.?In?order?to?solve?this?thorny?and?urgent?problem?and?respond?to?the?national?policy?of?low-carbon，?environment-friendly?and?green?travel，?this?paper?proposes?a?new?design?of?electric?vehicle?charging?service?interaction?platform，?which?aims?to?achieve?the?reasonable?distribution?of?electric?vehicles?and?Charging?station，?solve?many?current?electric?vehicle?charging?problems，?and?improve?the?resource?utilization?rate?of?Charging?station.

Keywords：?Energy?saving?and?low-carbon;?Platform?design;?digitization

據(jù)工信部發(fā)布數(shù)據(jù)：2021年中國新能源汽車產(chǎn)銷已達354.5萬輛，同比增長1.6倍；但截至2021年底，全國充電設(shè)施規(guī)模才達到261.7萬臺。通過數(shù)據(jù)分析表明，我國電動汽車存在“車多樁少”的問題，電動汽車出行充電排長龍的事件也是屢見不鮮。尤其在假期，這一矛盾沖突更是達到了高潮，僅針對自駕游出行，甚至出現(xiàn)“汽油車已經(jīng)游覽完景點回到家，而電動汽車還在排隊充電的路上”的夸張說法。反觀充電設(shè)施提供商方，由于充電樁多為單獨運營商設(shè)立，其選址分布不合理，而導(dǎo)致充電樁利用率整體較低。為解決這一棘手且緊迫問題，為車主提供更好的充電服務(wù)，本文提出一種新型的電動汽車與充電樁的合理分配，解決當(dāng)前眾多電動汽車充電難題，同時提高充電樁資源利用率。

1?國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展動態(tài)

在國外，市場中主要通過選址多元化與充電平臺提高充電樁的利用程度。Dan?Xiao等人（2021）構(gòu)建了考慮有限隊列長度排隊行為的電動汽車充電基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃優(yōu)化模型，從選址開始考慮有效供給[1]。Babic?Jurica等人（2022）基于離散事件模擬和排隊理論的新框架對大型充電地充電器接收數(shù)量，用戶使用特征及優(yōu)化的定價服務(wù)提出對策[2]。Zongfei?Wang等人（2020）認(rèn)為可以基于場景的電動汽車充電調(diào)度隨機優(yōu)化模型對不確定性充電需求進行需求響應(yīng)[3]。為連接充電樁資源與消費者需求，盡管不同國家出臺了規(guī)范充電樁建設(shè)的相關(guān)政策，推出連接B端與C端用戶的平臺或軟件，但國外與中國在車樁比，電動汽車用戶分布與使用特征方面存在差異，解決充電樁利用問題的思路可以借鑒但不能完全照搬。

在國內(nèi)，伴隨我國雙碳目標(biāo)的出臺，電動汽車的發(fā)展迎來利好環(huán)境，但電動汽車充電問題成為制約降低汽車碳排放的重要因素。在充電系統(tǒng)服務(wù)系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計方面，于德翔（2015）認(rèn)為要通過智能充電運營服務(wù)平臺的云計算與數(shù)據(jù)分析，以“互聯(lián)網(wǎng)+”的思維構(gòu)建電動汽車充電服務(wù)產(chǎn)業(yè)鏈，形成可持續(xù)發(fā)展的“互聯(lián)網(wǎng)+”充電基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系[4]。邢霽月（2017）提出通過情景分析法探究四類使用情境下的主體需求，基于充電需求的SFPA充電模型提出，大型綜合性服務(wù)，多層次一體式服務(wù)，體驗型充電服務(wù)，保障型服務(wù)四種服務(wù)優(yōu)化設(shè)計[5]。胡道棟等人（2021），提出以充電服務(wù)為平臺，根據(jù)充電需求與充電樁數(shù)量三種供需情境下算法，發(fā)送不同類型驗證碼實現(xiàn)公用充電站排隊有序充電的策略，為優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)預(yù)約充電提供參考[6]。

雖然眾多學(xué)者對如何解決充電樁選址與優(yōu)化服務(wù)設(shè)計問題提出大量豐富的理論，但仍無整套以新能源車主為主體提供定制化服務(wù)的算法平臺。本項目將以為車主提供定制化充電服務(wù)方案為目的，將充電優(yōu)化服務(wù)理論付諸實踐，同時注入個性化理念，達到充電樁資源有效供給與車主滿意度高的雙重愿景。

2?研究內(nèi)容

本文以“解決電動汽車充電樁分配不均而導(dǎo)致的供求矛盾”為課題開展，選取電動汽車應(yīng)用較為廣泛的城市，選取已有的電動汽車便捷充電服務(wù)平臺作為調(diào)研對象，深挖充電樁資源分配不均現(xiàn)象，打造助力資源合理分配的創(chuàng)新服務(wù)平臺，緩解充電樁使用極端化的現(xiàn)象，促進電動汽車行業(yè)的發(fā)展。

2.1電動汽車構(gòu)造類型研究

電動汽車行業(yè)發(fā)展速度較快，常見的充電方式有兩種，分別是快充和慢充。由于電動汽車結(jié)構(gòu)不同，驅(qū)動方式不同，其充電方式也不同，因此，需首先對電動汽車構(gòu)造、驅(qū)動方式、電池材質(zhì)種類進行分析，以實現(xiàn)軟件可根據(jù)實際情況對場景做出分析，保證滿足充電需求的前提下，根據(jù)充電樁距離、電價等信息，為車主提供合理化便捷化充電方案。具體電動汽車驅(qū)動方式如下：

（1）純電動汽車（Battery?Electrical?Vehicle，簡稱EV），它沒有燃油箱和發(fā)動機，由電池驅(qū)動電動機轉(zhuǎn)化為機械能給車輪。由于動力完全靠電池驅(qū)動，因此對電池的性能要求是全方位的，通常需要配置較大容量的電池，以滿足能量和續(xù)航的要求。

（2）插電式混合動力汽車（Plug-in?hybrid?electric?Vehicle，簡稱PHEV）是介于純電動汽車與燃油汽車兩者之間的一種新能源汽車，分成三種形式：并聯(lián)式、混聯(lián)式、增程式。

（3）電池材質(zhì)分析。三元鋰電池，磷酸鐵鋰電池，鎳氫電池，氫能源燃料電池，這四種電池都是新能源汽車非常常見的電池種類，因此需根據(jù)汽車不同種電池類型及汽車構(gòu)造合理提供充電方案。

2.2基于云計算大數(shù)據(jù)分析的電動汽車充電匹配技術(shù)研究

2.2.1大數(shù)據(jù)分析電動汽車數(shù)據(jù)方法

針對電動汽車以及充電樁的數(shù)據(jù)來源有多種，包括充電樁商戶內(nèi)部來源、電動汽車公司內(nèi)部來源和外部來源，像機器和傳感器數(shù)據(jù)、人為數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)上的“開放數(shù)據(jù)”來源等多種途徑。

首先采用特征數(shù)據(jù)分析法，根據(jù)計算電動汽車、充電樁的特定相關(guān)特征集等方法，可提高充電樁與電動汽車匹配合適度，為用戶提供智能個性化充電方案提供保障。

其次，在收集到大量充電樁閑置或利用情況的數(shù)據(jù)后，對其進行分析時，需要對充電樁使用情況進行可視化。觀察大數(shù)據(jù)的特征，可以讓用戶直觀看到各個地方充電樁的使用情況以及充電樁地理位置分布情況，便于用戶查詢充電樁信息。

最后針對實時數(shù)據(jù)監(jiān)測等功能的實現(xiàn)，應(yīng)采用“復(fù)雜事件處理”（?Complex?Event?Processing，CEP）技術(shù)，通過分析電動汽車與充電樁、地理位置等方面的關(guān)系，建立不同的事件關(guān)系序列庫，利用過濾、關(guān)聯(lián)、聚合等技術(shù)，最終產(chǎn)生高級的個性化只能提供充電方案，檢測車輛信息、充電樁使用情況等。

2.2.2行駛里程預(yù)測技術(shù)

現(xiàn)針對電動汽車行駛里程預(yù)測的方法較為繁多，追溯其本質(zhì)，研究方法可歸納為兩類，一類是使用傳統(tǒng)統(tǒng)的回歸模型對行駛里程進行預(yù)測；一類是使用人工智能方法進行建模預(yù)測。因此我們將綜合考慮兩種研究方法，使用CART（Classification?And?Regression?Tree）隨機森林和GBDT（Gradient?Boosting?Decision?Tree）等三種模型來進行行駛里程的預(yù)測。

首先初步針對某款電動汽車實際運行數(shù)據(jù)進行處理分析，采用單一CART決策樹算法建立了預(yù)測模型，同時為提高預(yù)測精度，采用隨機森林與GBDT算法兩種不同的模型融合算法，進一步準(zhǔn)確預(yù)測可行駛里程，為用戶帶來方便。

2.2.3充電監(jiān)控技術(shù)

首先需與充電樁建立起信息交互，在汽車進行充電時可將電壓、電流等信號傳遞給云端服務(wù)器，結(jié)合數(shù)據(jù)處理技術(shù)，隨機森林分類算法形成充電樁在線診斷故障方法，最終實現(xiàn)充電樁的智能運維。

2.3基于電動汽車和資源合理配置為一體的充電服務(wù)平臺

（1）新用戶詳細(xì)信息收集：新用戶登錄平臺后，強制填寫車牌號、車輛型號及電池類型等信息，即車輛認(rèn)證，用以后臺數(shù)據(jù)統(tǒng)計處理，方便后期使用。且定期提醒用戶更新信息，方便合理匹配。且與用戶提前簽訂好協(xié)議，極力保護用戶隱私。

（2）信息顯示：不同于其他同款A(yù)PP，本平臺以用戶為主導(dǎo)，根據(jù)用戶個人喜好、實時位置及前期統(tǒng)計的信息，顯示最合適該用戶的充電樁，為其提供個性化充電方案，并利用GPS定位功能為其導(dǎo)航，確保利用最少的電量準(zhǔn)確引導(dǎo)用戶到達目的地。

（3）實時監(jiān)測：在汽車未充電狀態(tài)下，實時監(jiān)測汽車電量續(xù)航問題，針對不同汽車構(gòu)造、電池種類等設(shè)置汽車保護電量，在電量剩余量達到這一值時，及時提醒用戶進行充電，并對其提供合理、便捷化充電方案，并根據(jù)剩余電量情況實時變動充電方案；在汽車充電狀態(tài)下，實時監(jiān)測汽車充電情況，顯示電量百分比，提供電量充滿所需時間及剩余時間，并在即將充滿時提醒用戶及時取車。能夠及時提醒用戶汽車電量情況，便捷用戶充電選擇流程，進一步緩解“久站短充”現(xiàn)象。

（4）提供平臺預(yù)約：用戶可以提前繳納定金，在特定時間段或特定地點根據(jù)推薦方案或自行選擇預(yù)約充電樁。即在已預(yù)約的時間段，該充電樁僅為預(yù)約用戶一人開放。

（5）合作充電樁：與私人充電樁所有者達成合作，收錄其充電樁信息，合理利用其充電樁并為其獲取收益，一舉兩得。

2.4保護用戶隱私研究

2.4.1數(shù)據(jù)信息保護

2.4.1.1?數(shù)據(jù)生成階段

數(shù)據(jù)生成有主動數(shù)據(jù)生成和被動數(shù)據(jù)生成兩種。主動數(shù)據(jù)生成是數(shù)據(jù)所有者將數(shù)據(jù)提供給第三方，被動數(shù)據(jù)生成是指數(shù)據(jù)所有者的在線操作（例如瀏覽），或數(shù)據(jù)擁有者可能不知道的數(shù)據(jù)收集。可以通過限制訪問或偽造數(shù)據(jù)來最小化數(shù)據(jù)生成過程中的隱私風(fēng)險。

（1）訪問限制：如果數(shù)據(jù)擁有者認(rèn)為不應(yīng)該共享，可以拒絕提供這些數(shù)據(jù)，例如對當(dāng)前位置的授權(quán)。如果數(shù)據(jù)所有者被動地提供數(shù)據(jù)，則可采取一些措施來確保隱私，如反跟蹤擴展插件，加密工具。

（2）偽造數(shù)據(jù)：在有的場景下，完全拒絕敏感數(shù)據(jù)的訪問是不現(xiàn)實的。在這種情況下可以偽造數(shù)據(jù)。例如：充電過程中采用昵稱形式，后臺對真實姓名進行打碼處理。

2.4.1.2?數(shù)據(jù)存儲階段

如果數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)遭到攻擊，個人信息可能會泄漏，而在分布式環(huán)境中，應(yīng)用可能需要來自多個數(shù)據(jù)集，因此面臨隱私保護的挑戰(zhàn)。可以采用云端隱私保護。

主要方法包括：（1）加密訪問控制；（2）同態(tài)加密；（3）存儲路徑加密，可以保護云端大數(shù)據(jù)的存儲。

2.4.2位置隱私保護

當(dāng)車主導(dǎo)航去目的地時，在LBS（基于位置服務(wù)）系統(tǒng)中用戶根據(jù)自己所在的位置和自己的需求設(shè)置不同的敏感位置點，車載導(dǎo)航系統(tǒng)根據(jù)用戶的需求為其推薦多條前往目標(biāo)興趣點的駕駛路線。在此基礎(chǔ)上引入多屬性決策理論建立效用模型，以選擇效用最高的駕駛路線；根據(jù)用戶的隱私偏好需求，以距離占比為衡量指標(biāo)為用戶分配合適的隱私預(yù)算，并確定虛假位置的生成范圍，利用分配的隱私預(yù)算大小對其進行加噪處理生成虛假位置，以生成效用最高的服務(wù)請求位置。

結(jié)語

本文研究表明，電動汽車充電服務(wù)交互平臺設(shè)計一是服務(wù)于我國雙碳戰(zhàn)略的實施，支持電動汽車行業(yè)的發(fā)展；著力解決充電樁與電動汽車之間的供求矛盾，帶動電動汽車更大程度上的數(shù)量增長，進一步助力實現(xiàn)雙碳目標(biāo)。二是惠及民生，切實解決人民熱點關(guān)注的問題，助力智慧城市的建設(shè)。利用大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)解決電動汽車車主充電難、充電慢的迫切問題，實現(xiàn)車主與充電樁信息對稱，讓車主充電更加高效便捷，減少因?qū)ふ页潆姌痘虻却潆姌抖鴮?dǎo)致時間上的浪費。三是提高充電樁的資源利用效率。實現(xiàn)人民需求與充電樁供應(yīng)合理化分配，改善部分充電樁利用不充分問題，能夠進一步增強充電樁運營商的信心，增加充電樁數(shù)量，進而增加對電動汽車的需求量，為中國市場綠色低碳發(fā)展提供了一種新型方案。

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作者簡介：張鑫鑫（2001—??），女，漢族，山東德州人，山東理工大學(xué)本科生在讀，信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)。