[发明专利]考虑乘车定价的AMoD系统充电调度与车辆再平衡方法

说明书

本发明提供一种考虑乘车定价的AMoD系统充电调度与车辆再平衡方法，根据顾客乘车意愿设计顾客乘车定价机制，设计低电量车辆充电机制以及充满电车辆的调度机制，根据自主按需出行系统运行机理搭建流体模型，建立车辆迁移动力学方程，搭建车辆充电排队模型，推导队列稳定性条件并计算充电延时，分析系统静态均衡状态及系统平衡条件，给出系统运行稳定所需的最小车队规模，设计实时再平衡策略，对系统再平衡进行周期性调整，实现自主按需出行系统的充电调度与车辆供需的动态平衡控制；本发明全方面考虑了乘车定价机制、电车充电调度以及车辆再平衡之间的联合问题，能有效改善静态策略动态性能差的缺点。

技术领域

本发明属于自主按需出行系统的控制领域，具体涉及一种考虑乘车定价的AMoD系统充电调度与车辆再平衡方法。

背景技术

由于城市交通的时空特性，顾客出行的起点和终点分布不均，在服务顾客后车辆往往在某些站点聚集，而在其它站点耗尽，自主按需出行(Autonomous Mobility-on-Demand，AMoD)系统将不可避免地失去平衡，进而降低整体服务质量。采用电力作为能源的自主车辆需要定期到充电站进行充电，在高需求的地区充电基础设施管理不当可能造成较大的排队延误，影响系统运行效率。因此合理调度系统中的可用空闲车辆(即车辆再平衡)和充电车辆对保持系统稳定至关重要。此外，一个合理的乘车定价方案对于通过服务顾客而获得利润的运营商来说最至关重要。通过合理选择价格，运营商可以调整需求，使系统可以在更小或更大的车队规模下运行。

近年来，AMoD系统中车辆再平衡问题受到学术界的广泛关注。Pavone等人(文献：Pavone,M.,Smith,S.L.,Frazzoli,E.,Rus,D.Robotic load balancing for mobility-on-demand systems.The International Journal of Robotics Research,2012,31(7),839-854.)建立了一个稳态流体模型来描述系统中顾客和车辆的动态变化，并基于改流体模型给出一个自适应实时再平衡策略，通过线性规划求解任意两个站点间的再平衡车辆数量。然而，此控制策略并没有考虑运营商利润问题。因此，Wollenstein-Betech等人(文献：Wollenstein-Betech,Salomón,Ioannis Ch Paschalidis,and ChristosG.Cassandras.Joint pricing and rebalancing of autonomous mobility-on-demandsystems.2020 59th IEEE Conference on Decision and Control(CDC).IEEE,2020.)基于流体模型在保证系统负载均衡的前提下，从宏观规划的角度来解决利润最大化问题。Ammous等人(文献：Ammous,M.,Belakaria,S.,Sorour,S.,Abdel-Rahim,A.Joint delayand cost optimization of in-route charging for on-demand electricvehicles.IEEE Transactions on Intelligent Vehicles,2019,5(1),149-164.)则考虑了电车路由充电问题，将多个站点间的路由问题建模为一个多服务器排队系统，以所有用户平均出行时间最小和平均充电成本最小为目标对问题进行求解。Turan等人(文献：Turan,B.,Pedarsani,R.,Alizadeh,M.Dynamic pricing and fleet management forelectric autonomous mobility on demand systems.Transportation Research PartC:Emerging Technologies,2020,121,102829.)用深度强化学习研究了经营电动汽车车队所面临的联合路径、电车充电和定价问题，但未考虑车辆的再平衡。因此开发一种联合定价机制、车辆再平衡与充电调度方案对按需出行系统的研究具有及其重要的实际意义。