(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210955454.9 (22)申请日 2022.08.10 (71)申请人 安徽工程大学 地址 241000 安徽省芜湖市鸠江区北京中 路8号 申请人 国网安徽省电力有限公司芜湖供电 公司　 国网安徽省电力有限公司芜湖市繁 昌区供电公司 　 安徽佑赛科技股份有限公司 (72)发明人 葛愿　徐通　汪洋　林其友　 陈任峰　余诺　汪石农　曹瑾　 汪鹏程　 (74)专利代理 机构 芜湖安汇知识产权代理有限 公司 34107 专利代理师 赵中英(51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) (54)发明名称 一种基于加权复杂网络的电动汽车充电引 导方法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于加权复杂网络的电 动汽车充电引导方法， 包括如下步骤： S1、 建立基 于加权复杂网络的充电站模型， 然后设定各个充 电站配置的电动汽车以及充电桩数量； S2、 当充 电站模型中任一充电站节点故障后， 确定受到影 响的电动汽车并计算受到影响的电动汽车分配 至相邻的每一个充电站的权重； 其中权重基于电 动汽车的SOC、 充电站之间的距离、 充电站电价以 及充电站之间的交通状况计算得到； S3、 选择最 小权重对应的充电站作为该受到影响的电动汽 车所分配的充电站并引导其前往所分配的充电 站。 本发明考虑了充电站之间的距离、 交通状况 以及充电站电价， 引导方法更加符合实际， 更具 有优越性。 权利要求书2页 说明书7页 附图2页 CN 115271509 A 2022.11.01 CN 115271509 A 1.一种基于加权复杂网络的电动汽车充电引导方法， 其特 征在于： 包括如下步骤： S1、 建立基于加权复杂 网络的充电站模型， 然后设定各个充电站配置的电动汽车以及 充电桩数量； S2、 当充电站模型中任一充电站节点故障后， 确定受到影响的 电动汽车并计算受到影 响的电动汽车分配至相 邻的每一个充电站的权重； 其中权重基于电动汽 车的SOC、 充电站之 间的距离、 充电站电价以及充电站之间的交通状况计算得到； S3、 选择最小权重对应的充电站作为该受到影响的电动汽车所分配的充电站并引导其 前往所分配的充电站。 2.如权利要求1所述的一种基于加权复杂网络的电动汽车充电引导方法， 其特征在于： 在所述步骤2计算权 重包括如下： 在充电站i发生故障时， 将其受影响的第d辆车从第i充电站分配到第j充电站的权重通 过如下权 重公式计算： 其中 代表权重； xi,j为充电站i与相邻充电站j之间的距离； yi,j为充电站i与相邻充电 站j之间的交通状况； δj为充电站j的电价； a、 b、 c分别代表距离、 电价以及交通状况所占比 重， 且满足0<a,b,c<1,a+b+c＝1。 3.如权利要求2所述的一种基于加权复杂网络的电动汽车充电引导方法， 其特征在于： 充电站之间的距离所占比重a与电动汽车SOC呈负相关， 其中a＝ μZ， 其中μ为常数且0< μ<1， Z 为电动汽车的SOC 。 4.如权利要求1或2所述的一种基于加权复杂网络的电动汽车充电引导方法， 其特征在 于： 充电站之间的交通状况yi,j采用如下计算公式： yi,j＝α‑1＝[Q*(t*Vkd*l*n*S‑1)‑1*Vkt]‑1 其中Vkd为路段限行速度， Vkt为车辆在路段上的实际平均行驶速度， n为 路段的车道数， l 为每条车道的宽度， S为车辆及其停车间距的平均占地面积， t 为车辆在路段上的行驶时间， Q为t时间内驶入该路段的车辆数， α 为拥堵系数。 5.如权利要求1或2所述的基于加权复杂网络的 电动汽车充电引导方法， 其特征在于： 在步骤S3中， 对所有受到影响的电动汽车按照权重最小进行分配得到充电站节点i服务的 所有电动汽车分配结果， 记为{m1,m2,...,md,...,mCi}， 最后统计各个相邻节点分配得到的 电动汽车 数量； 计算分配至相邻充电站节点k的电动汽车数量并得到该相邻充电站在重新分配后所服 务的总电动汽车数量， 当总电动汽车数量小于该充电站节点k的服务上限数量时， 则采用充 电节点k对应的电动汽车分配结果对电动汽车进行引导。 6.如权利要求5所述的一种基于加权复杂网络的电动汽车充电引导方法， 其特 征在于： 若总电动汽车数量达到该充电站节点k的服务上限数量 时， 则对充电站节点k超出上限 数量的电动汽车进行局部负载重分配， 直至满足相邻的充电站被分配电动汽车后总的服务 数量小于上线数量。 7.如权利要求5所述的一种基于加权复杂网络的电动汽车充电引导方法， 其特 征在于： 当对受到影响电动汽车进行充电引导时考虑权重， 充电站节点i故障， 计算受到影响的权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115271509 A 2第d辆电动汽车分配至所有相邻充电站的权重， 选取权重最小对应的相邻充电站， 则第d辆 电动汽车分配至此充电站， 并记为md， 即： 其中， Di为充电站节点i将要分配出去的电动汽车集合， 表示充 电站节点i将要分配出去的电动汽车 数量。 S32、 根据S31可得到充电 站节点i服务的所有电 动汽车分配结果 ， 记为 最后统计各个相邻节点分配得到的电动汽车 数量， 如下式所示： 其中： k为充电站节点i的相邻充电站节点， 其中k∈Γi， Γi表示充电站i的邻居充电站 集合； 为考虑权重时分配至相邻充电站 节点k的电动汽车 数量； S33、 综上可得到考虑权 重时分配至相邻充电站 节点k的电动汽车 数量 计算如下： S34、 考虑权 重的局部负载重分配后充电站k的电动汽车 数量 计算如下： 其中Ck表示充电站 节点k初始服务的电动汽车 数量。 8.如权利要求1 ‑7任一所述的一种基于加权复杂网络的 电动汽车充电引导方法， 其特 征在于： 通过用户手机app获取受到影响的电动汽车所分配的充电站并引导用户前往该充电 站。 9.一种基于加权复杂网络的电动汽车充电引导系统， 其特征在于： 包括数据采集层、 数 据中心层、 客户端层， 其中数据采集层用于获取各充电站的故障状态并获取充电站内各电 动汽车数据， 其输出端连接数据中心层； 所述数据中心层采用如权利要求1 ‑8任一所述的基于加权复杂网络的电动汽车充电引 导方法对故障充电站影响的电动汽车进行引导得到各 受影响电动汽车的引导结果， 所述数 据中心层基于获取的充电站故障状态以及充电引导方法所需的数据得到引导结果； 其输出 端连接客户端层； 用于将引导结果发送至各受影响的电动汽车对应的用户终端中。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115271509 A 3