杜美丹

摘要：在環(huán)境保護和節(jié)約能源要求下，發(fā)展電動汽車已經成為重要的產業(yè)方向，但現(xiàn)有電動汽車發(fā)展還不夠成熟，存在續(xù)航里程不足的缺點，充換電服務網絡也還不夠普及，因此對汽車行駛線路耗電量少的路徑搜索就尤為重要?；贒ijkstra算法和Floyd算法提出了一種查找電動汽車在不同道路工況下行駛時耗電量最少的路徑模型，得到了電動汽車行駛的最優(yōu)路徑，模型并使用Matlab軟件自帶語言編程并仿真，得到直觀的路線信息、距離。

關鍵詞：電動汽車；道路工況；Matlab

中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2014）25-6015-04

A New Route Searching Method for EVS Considering Electric Motor Efficiency and Charging Stations

DU Mei-dan

（Electronics and Information College， Tongji University， Shanghai 201804， China）

Abstract： Electronic vehicles have been role industry direction considering environmental protection and energy saving. But development of EVS is not nature enough with lack of range and charging stations not widely available， so it is necessary for searching route with low power consumption. A model for least power consumption route searching has been set up using Dijkstra and Floyd algorithm with different road conditions and is simulated and programmed in Matlab. A intuitive route and distance is got with the model.

Key words： electronic vehicles； road conditions； Matlab

純電動車省去了油箱、發(fā)動機、變速器、冷卻系統(tǒng)和排氣系統(tǒng)，相比傳統(tǒng)汽車的內燃汽油發(fā)動機動力系統(tǒng)，電動機和控制器的成本更低，且純電動車能量轉換效率更高。但電動汽車作為一個新興行業(yè)，發(fā)展還不夠，有著電動汽車保有量偏少、續(xù)航里程不足、電池組技術不成熟等缺點，跨區(qū)域的充換電服務網絡尚未形成等諸多制約。

最優(yōu)路徑是指網絡圖中一個點對之間總邊權最小的連接起訖點的邊的序列。在交通分配中， 最優(yōu)路徑是指生成分配目的地即給定了起點和終點之后， 系統(tǒng)中的車輛整個道路網絡中按照行車距離最短（或者行車時間最短、擁擠程度最低、道路質量最優(yōu)等）尋找一條最優(yōu)的行車路線，以將可能快速、暢通、經濟的到達目的地。

在不同道路工況下，電動汽車效率是不同的，這也導致了單位里程耗電量的不同，因此最短路徑并不意味著耗電量最少。電動汽車續(xù)航里程不足，因此駕駛電動汽車的用戶需要儲備一定的電量以面對可能遇到的用電駕駛問題。為了更加直觀簡潔地建立模型，該文中將城市交通網絡直觀地認為是由一些點狀目標和線狀目標組成的圖，整個網絡圖將由交叉口和路段組成，并定義交叉口為網絡的節(jié)點，路段為網絡的邊，由此，城市網絡是由點、線組成的復雜網絡系統(tǒng)。考慮到充電站分布較少以及電動汽車電池儲量不足的特點，以消耗電量最少路徑作為對電動汽車路徑優(yōu)化的衡量指標，這在電動汽車領域無疑是一個很大的創(chuàng)新和突破。為了讓研究更有真實性和說服力，我們根據(jù)路網中的交通狀況，并經過大量調查和研究，得到電動汽車實時行駛速度范圍，并計算在此速度下汽車單位公里消耗的電量，從而得出更加精確的數(shù)據(jù)。

1 現(xiàn)有研究及模型

關于路徑計算的算法目前比較通用的是Dijkstra算法和Floyd算法。Dijkstra（迪科斯徹）算法是由荷蘭計算機科學家艾茲赫爾·戴克斯特拉發(fā)明。迪科斯徹算法使用了廣度優(yōu)先搜索算法。算法解決的是有向圖中單個源點到其他頂點的最短路徑問題。Floyd算法的原理是動態(tài)規(guī)劃?，F(xiàn)有研究大多是基于以上兩種算法建立模型。車輛行駛最優(yōu)路徑優(yōu)化設計模型大部分是針對路網中的燃油汽車，這些模型對于車輛行駛規(guī)劃有了一定的幫助和推動。其中有自主車輛路徑導航系統(tǒng)，它是關于智能交通系統(tǒng)的研究課題， 要求能夠按照存儲在其內部的數(shù)字地圖的拓撲信息，實時的規(guī)劃出一條全局最優(yōu)路徑用于車輛導航。以往的道路最短路徑算法基本上是基于簡單拓撲網絡，這樣的拓撲網絡是將現(xiàn)實中復雜的交通道路網絡簡單化， 數(shù)據(jù)量較小。

另外有一些針對電動汽車充電站布局建立的模型，結合電動汽車的行駛局限性和充電需求特性，從出行者充電需求時空分布和充電決策過程角度出發(fā)，可歸為兩類：點需求模型和流量需求模型。點需求模型通常假設補充燃料需求產生于路網中的節(jié)點，其優(yōu)化目標是定位給定的p個供應站并分配每個需求點到一個特定的供應站從而滿足所有需求點與供應站之間的平均距離最小。流量需求模型的優(yōu)化目標是對p個供應站選址使得供應站所能服務的顧客流量最大。流量需求模型中的燃料需求不再局限于路網中的節(jié)點，而采用路段上的車流量表示。充電站布局模型是根據(jù)路網中各個路段流量需求將電動汽車行駛時間，速度，在充電站排隊等待時間，充電時間，出發(fā)時刻分布，出發(fā)時剩余電量等角度建立布局模型。

2 模型介紹

Dijkstra算法和Floyd算法運算出的是起點和終點之間的最短路徑，而且不考慮道路的交通狀況，但本文中將傳統(tǒng)的算法進行優(yōu)化，結合道路工況，搜索起訖點間耗電量最少的路徑。在電動汽車行駛過程中，需要考慮的三個重要因素是：電池電量，電機效率和充電站。

1） 由于電動汽車本身電池組容量小，續(xù)航里程不足，因此用戶在駕駛電動汽車出行時，必須考慮電動汽車電量是否足以支持用戶到達目的地。

2） 在不同的道路工況下，電動汽車行駛速度是不同的，進而影響到電機效率，即汽車行駛單位里程耗電量的不同。該文中將道路工況分為四種：

從仿真結果可以看出兩種算法結果是一致的，起點到終點的最短路徑并不同于耗電量最少的路徑，可以驗證本文所提方法的有效性。

3 結論

本文提出了一種新的查找電動汽車最優(yōu)路徑的理念，此方法以搜索消耗電量最少的路徑為指標，旨在保障電動汽車儲備足夠多的電量，防止中途電量不足，無法到達終點。用戶不僅得到了從起點到終點的駕駛路線，也得到了需要消耗的電量，方便得知電池本身剩余電量是否足夠以及是否需要補充電量。

但本文仍然有很多不足，道路工況和電動汽車電機在相應工況下的效率在實際路網中道路工況是時刻變化著的，電動汽車電動機的效率在不同的道路工況下也是時刻變化的，另外當電動汽車本身儲備電量不足時，就需要用戶到充電站充電，而如何選擇充電站以及充電完成后如何到達終點，這都需要在以后的研究中加以考慮。

參考文獻：

[1] Yuichi Kobayashi，Noboru Kiyama，Hirokazu Aoshima and Masamori Kashiyama. A Route Search Method for Electric Vehicles in Consideration of Range and Locations of Charging Stations. 2011 IEEE Intelligent Vehicles Symposium （IV）.Baden-Baden， Germany， June 5-9， 2011

[2] Claire F. Minett， A. Maria Salomons， Winnie Daamen， Bart van Arem， Member .Eco-routing： comparing the fuel consumption of different routes between an origin and destination using field test speed profiles and synthetic speed profiles.， IEEE and Sjon Kuijpers.2011 IEEE Forum on Integrated and Sustainable Transportation Systems. Vienna， Austria， June 29 - July 1， 2011

[3] Karim Faez ， Mohammad Khanjary.UTOSPF： A Distributed Dynamic Route Guidance System Based On Wireless Sensor Networks and Open Shortest Path First Protocol.

[4] Boris V. Cherkassky* Andrew V. Goldberg+ Tomasz Radzikt .Shortest paths algorithms theory and experimental evaluation .

[5] 羅躍軍，李霖，朱敦堯，鄭莉.車輛導航系統(tǒng)中最短路徑計算的數(shù)據(jù)模型[J].昆明理工大學學報：理工版，2004，29（3）.

[6] 樊月珍，江發(fā)潮，毛恩榮.車輛行駛最優(yōu)路徑優(yōu)化算法設計[J].計算機工程與設計，2007，28，（23）.

[7] 孫小慧，劉鍇，左志.考慮時空間限制的電動汽車充電站布局模型[J].地理科學進展，2012，31（6）.

[8] 吳光強.汽車理論[M].北京：人民交通出版社，2007.

[9] 陳全世，朱家璉，田光宇.先進電動汽車技術[M].北京：化學工業(yè)出版社，2007.