针对插入式电动车(Plug-in Electric Vehicles,PEV)到停车场电池能量的调度问题,提出了一种云计算环境下的智能调度控制算法。首先,将智能停车场代理商作为服务提供商,并向用户开放许多重要的PEV和停车场数据;然后,考虑用户的请求,根据...针对插入式电动车(Plug-in Electric Vehicles,PEV)到停车场电池能量的调度问题,提出了一种云计算环境下的智能调度控制算法。首先,将智能停车场代理商作为服务提供商,并向用户开放许多重要的PEV和停车场数据;然后,考虑用户的请求,根据PEV的位置和蓄电池电荷状态(SOC)找到最优(距离近、价格优)的停车场;最后,若司机不能接受停车场价格,则利用模糊逻辑预测精确预测PEV蓄电池的SOC,从而找到更合适的停车场。在包含10 000辆PEV、10 000个停车场和10个停车场代理商的数据集进行了仿真实验,仿真结果表明,该算法明显减少了PEV与停车场的交互次数,能够提前根据PEV自身的局限性计算和预测路载需求。相比传统的调度服务算法,该算法可更加有效地管理和控制停车场电池能量。展开更多
文摘针对插入式电动车(Plug-in Electric Vehicles,PEV)到停车场电池能量的调度问题,提出了一种云计算环境下的智能调度控制算法。首先,将智能停车场代理商作为服务提供商,并向用户开放许多重要的PEV和停车场数据;然后,考虑用户的请求,根据PEV的位置和蓄电池电荷状态(SOC)找到最优(距离近、价格优)的停车场;最后,若司机不能接受停车场价格,则利用模糊逻辑预测精确预测PEV蓄电池的SOC,从而找到更合适的停车场。在包含10 000辆PEV、10 000个停车场和10个停车场代理商的数据集进行了仿真实验,仿真结果表明,该算法明显减少了PEV与停车场的交互次数,能够提前根据PEV自身的局限性计算和预测路载需求。相比传统的调度服务算法,该算法可更加有效地管理和控制停车场电池能量。
