基于模糊規(guī)劃算法的自助充電通用服務(wù)系統(tǒng)設(shè)計與研究
相對模糊的,需要引入目標(biāo)隸屬函數(shù)μj(fi)來表示目標(biāo)函數(shù)fi中某一模糊指標(biāo)對于fi的隸屬程度。隸屬函數(shù)μj(fi)應(yīng)如公式(5)所示:
式中:
在計算過程中,λj只與偏好矩陣和目標(biāo)函數(shù)重要程度有關(guān)。為保證指標(biāo)評價權(quán)重的準(zhǔn)確性,隨機挑選100組每組100人的電動汽車用戶作為樣本進(jìn)行調(diào)研,考察用戶對于時間、路程、價格3個指標(biāo)的看重程度,并將結(jié)果進(jìn)行散點分析,用戶評價散點分析如
圖5 用戶評價散點分析Fig.5 User interest dispersion analysis
根據(jù)大量市場調(diào)研及用戶習(xí)慣分析,路程等價指標(biāo)重要程度小于充電價格等價指標(biāo)小于時間成本等價指標(biāo),最終得出用戶評價權(quán)重式(7)的結(jié)果。
通過模糊規(guī)劃,成功將三目標(biāo)問題轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)評價體系,同時剔除了評價過程中參數(shù)量綱不一致的問題。
3.3 模型仿真與結(jié)果
3.3.1 仿真場景搭建
圖6 充電站充電地圖Fig.6 The map of charging stations
表1 充電站地理信息Tab.1 Geographic information of charging station
充電站地理信息見
從圖中可以看出充電站4的路途中有嚴(yán)重?fù)矶侣范?通行時間較久。將上述數(shù)據(jù)代入約束條件式(4),可以求得:
Tab.2 Basic data of charging station " style="box-sizing: border-box; color: rgb(43, 43, 43); text-decoration-line: none;">
表2 充電站基本數(shù)據(jù)Tab.2 Basic data of charging station
3.3.2 仿真結(jié)果
將上述式(5)及式(8)輸入Matlab,輸出結(jié)果見
仿真結(jié)果得出,實用度指標(biāo)Gi分別為(-0.045 61, 0.052 08, -0.006 47),可以看出G1最小,說明G1方案選擇實用度最高。通過結(jié)果對比,可以看出
1號充電站的時間成本指標(biāo)要略大于2號充電站的時間成本,從地圖上可以看出3號充電站的距離成本要優(yōu)于1號的距離成本,在進(jìn)行模糊規(guī)劃后,最優(yōu)方案的各項成本不一定是最小的,而是趨于更為折中的,成本比重分配更為合理。
此時,用戶點選一鍵導(dǎo)航功能時,系統(tǒng)進(jìn)行短暫計算后,選擇1號充電站作為充電目的地。功能視圖界面如
圖7 一鍵導(dǎo)航功能視圖界面Fig.7 One-key navigation function interface
4 結(jié)語
自助充電通用服務(wù)系統(tǒng)是電動汽車用戶參與自助充電業(yè)務(wù)的信息化保障,是電動汽車參與智能用電業(yè)務(wù)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。本文提出了自助充電通用服務(wù)系統(tǒng)的設(shè)計方案,并基于模糊規(guī)劃算法完成了智能導(dǎo)航的功能設(shè)計,實現(xiàn)了自助充電通用服務(wù)系統(tǒng)服務(wù)接口的通用性和充電服務(wù)的自助性。用戶可以遠(yuǎn)程預(yù)定各項充電服務(wù),自助實現(xiàn)查詢、預(yù)約、充電、支付的整個充電流程,實現(xiàn)充電業(yè)務(wù)的自助性。自助充電通用服務(wù)系統(tǒng)將用戶側(cè)、充電設(shè)備側(cè)和管控側(cè)有效的聯(lián)系在一起,實現(xiàn)各個環(huán)節(jié)的友好互動、聯(lián)動服務(wù)。
未來,隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷發(fā)展,自助充電通用服務(wù)系統(tǒng)與電網(wǎng)智能用電平臺深入融合,系統(tǒng)的功能將不斷完善,系統(tǒng)在充電負(fù)荷數(shù)據(jù)及設(shè)備數(shù)據(jù)的深度挖掘及智能用電業(yè)務(wù)方面將展現(xiàn)不可或缺的作用。

責(zé)任編輯:售電衡衡
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