[发明专利]一种基于电池容量预测的电动公交车辆排班方法

说明书

本发明公开了一种基于电池容量预测的电动公交车辆排班方法，根据分钟补电量预测计算出当前电量下大概需要几分钟充到指定电量；基于贪婪搜索算法构建充电排班调度基本模型，获得一个满足相同部位班次之间不套点的初始解；基于禁忌搜索算法构建损失函数作为初始解进行迭代生成候选集的依据；构建相关优化策略满足充电时长和充电位置约束使候选集具有相对较高的质量；超过给定时间或者达到给定迭代次数结束优化输出最优解作为充电调度最终方案。本充电排班技术方案实现了自动预测出分钟补电量以及判定何时需要补电。并同时考虑到在保证司机足够的休息时间下的司机劳动效率。

技术领域

本发明属于电动公交车辆调度技术领域，具体涉及一种基于电池容量预测的电动公交车辆排班方法。

背景技术

近年来，公交系统中电动公交车已成规模化发展趋势。以河北省为例，规划2019年更换及新增的城市公交车中纯电动公交车占比达到80％。

随着美丽中国建设的逐步深入，人们的环境意识越来越强，无污染、噪音小、更舒适的新能源公交车日益受到人们的青睐。根据交通部《关于全面加强生态环境保护坚决打好污染防治攻坚战的实施意见》，到2020年底前，城市公交、出租车及城市配送等领域新能源车保有量需达万辆并且重点城市公交全部更换为新能源车。

纯电动公交车(Electric Buses)将成为城市公共交通的主体，公交行业在纯电动投入和充电基础设施领域的业务增长，成为一个逐渐清晰的趋势，例如深圳一度提出“纯电动公交车辆将在2025年全面接管”。

公交运营车辆的全面电动化，充电与加油最大的差异在于较加油明显消耗时间。在何时何地给车辆充电，如何优化调度，这些问题敦促目前自动排班技术必须考虑充电相关限制因素，提出新的“充电排班”研究需求。

电动车有电池容量(State of Charge，SOC)限制，其中最小电量(SOC-min)会显著影响运营。现有技术对纯电动公交车辆排班研究，主要涉及充电时长与充电桩电流输出曲线拟合，放电深度与续航里程曲线拟合，为保证车辆充电时间给出计算公式。在运营调度排班过程中增加约束条件，以车辆的续驶里程或者剩余电量判断是否需要充电、安排何时充电和充电时长。当充电时长确定后，转化为排班问题，采用模拟退火算法或者遗传算法方法来构建较优候选解集。

但这类方法仅采用静态的电动公交车性能参数表建模，忽略了电池寿命、温度和车载电子设备影响、甚至司机驾驶习惯等因素。实际上，根据具体历史数据建模分析，才能针对车辆准确预测并动态计算其电池容量和续航里程。温度等因素参与下电池容量预测模型技术急需引入到充电排班系统中。

发明内容

针对现有电动公交车辆运营过程存在的问题和缺陷，本发明提供一种电池电量预测算法是针对不同情况的充电排班目标函数的建立，兼顾节省车辆和劳动效率优化的充电排班启发式算法。

实现上述目的所采用的技术方案：一种基于电池容量预测的电动公交车辆排班方法，包括以下步骤：(1)首先对公交车进行SOC预测进行提升时刻表的准确度；(2)根据百公里能耗预测计算出每公里的耗电量从而得出在当前电量下大概还需几轮进行充电；(3)根据分钟补电量预测计算出当前电量下大概需要几分钟充到指定电量；(4)基于贪婪搜索算法构建充电排班调度基本模型，获得一个满足相同部位班次之间不套点的初始解；(5)基于禁忌搜索算法构建损失函数(以提升劳动效率为目标)作为初始解进行迭代生成候选集的依据；(6)构建相关优化策略，其中策略可以主要包括：

1)迭代算子进行限制非同发同收现象以及空驶现象；

2)局部班次链替换策略以迭代生成符合规则的班次链；

3)全局班次链替换策略以迭代生成符合规则的班次链；

4)全局班次链插入策略以便于筛选出司机的在车时间长的班次链。