一种电动汽车充电定位方法及系统

1.一种电动汽车充电定位方法，其特征是，包括以下过程：通过分析确定性流动充电定位问题，考虑行驶里程随机性带来的影响，建立电动汽车期望流动充电定位模型，确保电动汽车在所有可能的范围内实现充电；求解电动汽车期望流动充电定位模型，获得电动汽车充电位置；所述分析确定性流动充电定位问题包括：确定性流动充电定位问题采用FRLM公式描述，FRLM的公式表示如下：Max∑ q∈Q f q y q (1)∑ j∈N\N' x j ＝p (5)式中，q为行程，Q为道路网络中电动汽车司机从出发地到目的地行程的集合，R为电动汽车的航程，f q 表示行程q中电动汽车的流量；式中，k,l均表示节点，各个公式中的k,l分别代表符合条件的节点，y q 表示行程q是否被覆盖；x k 表示是否在节点k处建设了充电站；x j 表示是否开放充电站，其中j表示道路网络节点； 表示从O' q 到D' q 时，在节点k之后经过的属于N q 的节点集；N为道路网络节点的集合，N'表示重复节点集，p为需要建造的充电站数量，O' q 为行程q出发地O q 的重复，D' q 为行程q目的地D q 的重复，N q 为O' q 和D' q 之间的最短路径的节点集， 为从O' q 到D' q 时在节点l之前经过的属于N q 的节点集， 为循环段[k，l]在行程q上的长度， 为赋值变量；所述考虑行驶里程的随机性带来的影响包括：考虑行程的覆盖概率，定义连续变量z q ∈[0,1]为所有节点l∈N q \{O' q }被分配给一个位于循环段长度 小于行驶距离的一个充电站 的联合概率，表示为：式中，R(ω)表示电动汽车的行驶距离，其中ω表示给定的随机条件；G表示一个累计密度函数，并定义 所述电动汽车期望流动充电定位模型包括：根据确定性流动充电位置问题的公式FRLM及行程的覆盖概率，得到电动汽车期望流动充电定位模型；期望流动充电定位模型公式如下：Max∑ q∈Q f q z q (10) 2.根据权利要求1所述的一种电动汽车充电定位方法，其特征是，所述求解电动汽车期望流动充电定位模型包括：采用禁忌搜索算法求解电动汽车期望流动充电定位模型。 3.一种电动汽车充电定位系统，其特征是，包括充电定位模型建立模块和充电定位模型求解模块；充电定位模型建立模块，用于通过分析确定性流动充电定位问题，考虑行驶里程随机性带来的影响，建立电动汽车期望流动充电定位模型，确保电动汽车在所有可能的范围内实现充电；充电定位模型求解模块，用于求解电动汽车期望流动充电定位模型，获得电动汽车充电位置。所述充电定位模型建立模块中，所述分析确定性流动充电定位问题包括：确定性流动充电定位问题采用FRLM公式描述，FRLM的公式表示如下：Max∑ q∈Q f q y q (1)∑ j∈N\N’ x j ＝p (5)式中，q为行程，Q为道路网络中电动汽车司机从出发地到目的地行程的集合，R为电动汽车的航程，f q 表示行程q中电动汽车的流量；y q 表示行程q是否被覆盖；x k 表示是否在节点k处建设了充电站；x j 表示是否开放充电站； 表示从O' q 到D' q 时，在节点k之后经过的属于N q 的节点集；N为道路网络节点的集合，N'表示重复节点集，p为需要建造的充电站数量，O' q 为行程q出发地O q 的重复，D' q 为行程q目的地D q 的重复，N q 为O' q 和D' q 之间的最短路径的节点集， 为从O' q 到D' q 时在节点l之前经过的属于N q 的节点集， 为循环段[k，l]在行程q上的长度， 为赋值变量；所述充电定位模型建立模块中，所述考虑行驶里程的随机性带来的影响包括：考虑行程的覆盖概率，定义连续变量z q ∈[0,1]为所有节点l∈N q \{O' q }被分配给一个位于循环段长度 小于行驶距离的一个充电站 的联合概率，表示为：式中，R(ω)表示电动汽车的行驶距离，其中ω表示给定的随机条件；G表示一个累计密度函数，并定义 所述充电定位模型建立模块中，所述电动汽车期望流动充电定位模型包括：根据确定性流动充电位置问题的公式FRLM及行程的覆盖概率，得到电动汽车期望流动充电定位模型；期望流动充电定位模型公式如下：Max∑ q∈Q f q z q (10) 4.根据权利要求3所述的一种电动汽车充电定位系统，其特征是，所述充电定位模型求解模块中，所述求解电动汽车期望流动充电定位模型包括：采用禁忌搜索算法求解电动汽车期望流动充电定位模型。