考虑电动汽车电量及充电站位置的最优路径查找

杜美丹

摘要：在环境保护和节约能源要求下，发展电动汽车已经成为重要的产业方向，但现有电动汽车发展还不够成熟，存在续航里程不足的缺点，充换电服务网络也还不够普及，因此对汽车行驶线路耗电量少的路径搜索就尤为重要。基于Dijkstra算法和Floyd算法提出了一种查找电动汽车在不同道路工况下行驶时耗电量最少的路径模型，得到了电动汽车行驶的最优路径，模型并使用Matlab软件自带语言编程并仿真，得到直观的路线信息、距离。

关键词：电动汽车；道路工况；Matlab

中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2014）25-6015-04

A New Route Searching Method for EVS Considering Electric Motor Efficiency and Charging Stations

DU Mei-dan

（Electronics and Information College， Tongji University， Shanghai 201804， China）

Abstract： Electronic vehicles have been role industry direction considering environmental protection and energy saving. But development of EVS is not nature enough with lack of range and charging stations not widely available， so it is necessary for searching route with low power consumption. A model for least power consumption route searching has been set up using Dijkstra and Floyd algorithm with different road conditions and is simulated and programmed in Matlab. A intuitive route and distance is got with the model.

Key words： electronic vehicles； road conditions； Matlab

纯电动车省去了油箱、发动机、变速器、冷却系统和排气系统，相比传统汽车的内燃汽油发动机动力系统，电动机和控制器的成本更低，且纯电动车能量转换效率更高。但电动汽车作为一个新兴行业，发展还不够，有着电动汽车保有量偏少、续航里程不足、电池组技术不成熟等缺点，跨区域的充换电服务网络尚未形成等诸多制约。

最优路径是指网络图中一个点对之间总边权最小的连接起讫点的边的序列。在交通分配中， 最优路径是指生成分配目的地即给定了起点和终点之后， 系统中的车辆整个道路网络中按照行车距离最短（或者行车时间最短、拥挤程度最低、道路质量最优等）寻找一条最优的行车路线，以将可能快速、畅通、经济的到达目的地。

在不同道路工况下，电动汽车效率是不同的，这也导致了单位里程耗电量的不同，因此最短路径并不意味着耗电量最少。电动汽车续航里程不足，因此驾驶电动汽车的用户需要储备一定的电量以面对可能遇到的用电驾驶问题。为了更加直观简洁地建立模型，该文中将城市交通网络直观地认为是由一些点状目标和线状目标组成的图，整个网络图将由交叉口和路段组成，并定义交叉口为网络的节点，路段为网络的边，由此，城市网络是由点、线组成的复杂网络系统。考虑到充电站分布较少以及电动汽车电池储量不足的特点，以消耗电量最少路径作为对电动汽车路径优化的衡量指标，这在电动汽车领域无疑是一个很大的创新和突破。为了让研究更有真实性和说服力，我们根据路网中的交通状况，并经过大量调查和研究，得到电动汽车实时行驶速度范围，并计算在此速度下汽车单位公里消耗的电量，从而得出更加精确的数据。

1 现有研究及模型

关于路径计算的算法目前比较通用的是Dijkstra算法和Floyd算法。Dijkstra（迪科斯彻）算法是由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·戴克斯特拉发明。迪科斯彻算法使用了广度优先搜索算法。算法解决的是有向图中单个源点到其他顶点的最短路径问题。Floyd算法的原理是动态规划。现有研究大多是基于以上两种算法建立模型。车辆行驶最优路径优化设计模型大部分是针对路网中的燃油汽车，这些模型对于车辆行驶规划有了一定的帮助和推动。其中有自主车辆路径导航系统，它是关于智能交通系统的研究课题， 要求能够按照存储在其内部的数字地图的拓扑信息，实时的规划出一条全局最优路径用于车辆导航。以往的道路最短路径算法基本上是基于简单拓扑网络，这样的拓扑网络是将现实中复杂的交通道路网络简单化， 数据量较小。

另外有一些针对电动汽车充电站布局建立的模型，结合电动汽车的行驶局限性和充电需求特性，从出行者充电需求时空分布和充电决策过程角度出发，可归为两类：点需求模型和流量需求模型。点需求模型通常假设补充燃料需求产生于路网中的节点，其优化目标是定位给定的p个供应站并分配每个需求点到一个特定的供应站从而满足所有需求点与供应站之间的平均距离最小。流量需求模型的优化目标是对p个供应站选址使得供应站所能服务的顾客流量最大。流量需求模型中的燃料需求不再局限于路网中的节点，而采用路段上的车流量表示。充电站布局模型是根据路网中各个路段流量需求将电动汽车行驶时间，速度，在充电站排队等待时间，充电时间，出发时刻分布，出发时剩余电量等角度建立布局模型。

2 模型介绍

Dijkstra算法和Floyd算法运算出的是起点和终点之间的最短路径，而且不考虑道路的交通状况，但本文中将传统的算法进行优化，结合道路工况，搜索起讫点间耗电量最少的路径。在电动汽车行驶过程中，需要考虑的三个重要因素是：电池电量，电机效率和充电站。

1） 由于电动汽车本身电池组容量小，续航里程不足，因此用户在驾驶电动汽车出行时，必须考虑电动汽车电量是否足以支持用户到达目的地。

2） 在不同的道路工况下，电动汽车行驶速度是不同的，进而影响到电机效率，即汽车行驶单位里程耗电量的不同。该文中将道路工况分为四种：

从仿真结果可以看出两种算法结果是一致的，起点到终点的最短路径并不同于耗电量最少的路径，可以验证本文所提方法的有效性。

3 结论

本文提出了一种新的查找电动汽车最优路径的理念，此方法以搜索消耗电量最少的路径为指标，旨在保障电动汽车储备足够多的电量，防止中途电量不足，无法到达终点。用户不仅得到了从起点到终点的驾驶路线，也得到了需要消耗的电量，方便得知电池本身剩余电量是否足够以及是否需要补充电量。

但本文仍然有很多不足，道路工况和电动汽车电机在相应工况下的效率在实际路网中道路工况是时刻变化着的，电动汽车电动机的效率在不同的道路工况下也是时刻变化的，另外当电动汽车本身储备电量不足时，就需要用户到充电站充电，而如何选择充电站以及充电完成后如何到达终点，这都需要在以后的研究中加以考虑。

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