本文關鍵詞：基于物聯(lián)網(wǎng)的電動汽車智能充電導航方法研究

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【摘要】：當前世界正面臨環(huán)境污染和能源危機雙重考驗,電動汽車以其污染小、效率高的優(yōu)點在國家低碳交通建設中備受矚目。隨著國家對新能源汽車產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略部署的落實,逐漸完善的充電基礎設施體系已然成為了電動汽車大力推廣的重要保障。但是用戶在城市道路的出行過程中,仍舊面臨因為沒能及時充電導致車輛無法順利抵達目的地的問題。相比于對燃油汽車路徑規(guī)劃的研究,結(jié)合歷史交通數(shù)據(jù)和實時交通信息的電動汽車充電導航路徑研究少之又少。由于電動汽車的能量消耗會隨交通環(huán)境的變化而變化,在考慮保證出行者在一次完整的出行過程中總耗時最少,制定快捷方便合理的充電導航路徑顯得尤為關鍵。本文基于物聯(lián)網(wǎng)的大背景,首先系統(tǒng)總結(jié)了交通信息數(shù)據(jù)采集的相關技術,并結(jié)合歷史交通數(shù)據(jù)和當前交通信息,在路段行程時間預測的基礎上運用多步預測和滾動相加的方式進行了路徑行程時間預測方法的研究。接著簡要介紹了電動汽車的基本情況;結(jié)合預測的路徑行程時間和獲取的路徑距離推導出路徑平均速度,建立基于動態(tài)交通信息的電動汽車路徑能量消耗預測模型,并提出設置充電預警的臨界條件。然后在前面的基礎上估算電動汽車的排隊等候時間、充電時間和在途行程時間,從而構建出以總耗時最少為目標的路徑選擇模型。最后設計路徑選擇算法,得到電動汽車充電導航的最佳路徑。通過建立城市道路網(wǎng)絡,對不同時段的行程時間參數(shù)進行標定,按照充電預警條件發(fā)出充電預警后估算出排隊等候時間和充電時間,運用Dijkstra算法求解出最短在途行程時間,然后依據(jù)路徑選擇模型得到電動汽車從起點到充電站充電后再到終點的最佳導航路徑,從而驗證了充電導航路徑選擇模型的合理性。
【學位授予單位】：西南交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：U495

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