一种基于移动边缘计算的电动汽车换电系统及换电方法与流程

1.本发明属于新能源汽车供能调节技术领域，具体地说，涉及一种基于移动边缘计算的电动汽车换电系统及换电方法。


背景技术：

2.目前，市场上对于电动汽车的电能补给管理方法普遍是基于插电式充电，电动汽车视为电网中的静态负载，考虑的是电动汽车接入电网后，电动汽车根据电网实时电力负载情况，决定何时进行充电。同时，已有电动汽车电量补充管理方法是基于云中心的集中式决策。
3.现有技术采用插电式充电存在充电等待时间长的问题；考虑电动汽车接入电网后，何时进行充电的场景，忽视了电动汽车的移动特性及电能补充服务的用户体验；终端设备数量的增加，会对云中心的处理能力带来严峻的挑战。


技术实现要素：

4.本发明针对现有技术的上述缺陷和需求，提出了一种基于移动边缘计算的电动汽车换电系统及换电方法，立足于电动汽车换电模式，采用移动边缘计算服务器进行消息聚合与转发，从而选择最优的换电站进行换电服务，实现网络中换电站的负载均衡，减少用户换电等待时间，提高用户服务体验。
5.本发明具体实现内容如下：
6.本发明提出了一种基于移动边缘计算的电动汽车换电系统，用于对电动汽车进行换电信息交互及为电动汽车提供换电服务；所述换电系统包括云控管理中心、移动边缘计算服务器、移动平台、换电站；还包括安装在电动汽车上并用于和移动边缘计算服务器之间进行无线通讯的电源控制设备；
7.所述移动边缘计算服务器安装在移动平台上，并与云控管理中心和换电站通讯连接；
8.所述换电站设置多组用于对安装在电动汽车上的可替换电池进行充电的充电插槽及用于对可替换电池进行替换的备用电池。
9.为了更好地实现本发明，进一步地，所述移动平台为公共汽车。
10.本发明还提出了一种基于移动边缘计算的电动汽车换电方法，基于上述的一种基于移动边缘计算的电动汽车换电系统，用于与电动汽车进行换电信息交互及为电动汽车提供换电服务；其特征在于，具体包括以下步骤：
11.步骤一：每个换电站统计自身的换电站状态信息，并发送到位于移动平台上的移动边缘计算服务器上；
12.步骤二：通过移动边缘计算服务器与电动汽车进行换电信息交互，并选择一个换电站对电动汽车进行换电操作；
13.步骤三：云控管理中心汇总所有换电站、电动汽车的换电站状态信息，并进行信息
计算；
14.步骤四：电动汽车前往选取的换电站进行换电操作。
15.为了更好地实现本发明，进一步地，所述步骤二中，对于每个电动汽车设定电量阈值；当电动汽车的电量低于电量阈值时，获取附近的移动平台上的移动边缘计算服务器之间发送的换电站的换电站状态信息，并选取最近或/和最快进行换电服务的换电站，并通过移动边缘计算服务器发送预约信息到云控管理中心，并通过云控管理中心发送到相应的换电站。
16.为了更好地实现本发明，进一步地，所述步骤一中，每个换电站向云控管理中心发送自身的电池充电完成时刻估计信息、换电站最早可供换电时刻信息、换电站的可用电池数信息；云控管理中心汇总出每一个状态信息索引下对应的最早可供换电时刻、可供换电的电池数。
17.为了更好地实现本发明，进一步地，所述电池充电完成时刻估计信息的计算方法具体如下：
18.首先，对应一个换电站，定义充电功率为β，对电池进行并行充电的充电槽数为δ；定义正在充电的电池队列为n
c
，等待充电的电池队列为n
d
,所述电池队列n
d
是卸载电池数大于换电站充电槽数时等待充电的电池队列；设置atslist列表与tlist列表，所述atslist列表中包含了电池队列n
c
和电池队列n
d
中的电池充电结束的时刻，所述tlist列表中包含了正在充电的电池队列n
c
完全充满的时刻，并且tlist列表按照升序初始化，即充电时间最短的电池位于tlist列表的最前端；
19.然后，计算出电池队列n
c
和电池队列n
d
中电池充满所需时间，并通过当前时刻t
cur
，得到电池充电结束的时刻，并添加到atslist列表与tlist列表，电池充满所需时间的具体计算方法为：
20.对于电池队列n
c
中的电池，计算出电池充满所需时间后更新到tlist列表和atslist列表中，电池充满所需时间的计算公式为：
[0021][0022]
式中，式中是n
c
中电池c
i
的满电电量，是电池c
i
的当前电量；
[0023]
对于电池队列n
d
中的电池，计算出电池充满所需时间后更新到atslist列表中，电池充满所需时间计算公式为：
[0024][0025]
式中，为电池队列n
d
中的电池d
i
的电池充满所需时间，tlist.get(0)为tlist列表中列表最前端的电池充满所需时间；是电池d
i
的满电电量，是电池d
i
的当前电量；
[0026]
最后，汇总得到包含了电池队列n
c
和电池队列n
d
中的所有电池的电池充电结束的时刻的atslist列表。
[0027]
为了更好地实现本发明，进一步地，所述换电站最早可供换电时刻信息的计算方法具体为：
[0028]
首先，设定换电站的换电站状态信息更新发布的时刻为ts；定义为换电站电池数的预测值，初始化为n
b
；定义ev
i
为预约队列n
r
中的第i辆电动汽车；
[0029]
然后，根据先到先服务的规则对预约队列n
r
进行排序，将每辆电动汽车ev
i
的到站时刻与换电站的状态发布时刻ts进行比较，当小于ts时，电动汽车ev
i
将会参与atslist列表的动态更新，参与动态更新的具体操作为：
[0030]
将列表atslist按照升序进行排列，atslist列表中的首元素为最早的可供换电时间，每个电池充电完成时刻如果意味着当电动汽车ev
i
到达时，会有一块新增充满电的电池可供换电，此时相应地，将从atslist和tlist中删除，这也意味着卸载电池队列n
d
中将要充电的电池数也将会减少；
[0031]
当电动汽车ev
i
到达换电站进行电池更换时，可供换电的电池数量将会减少，即到达换电站进行电池更换时，可供换电的电池数量将会减少，即
[0032]
最后，根据计算所得的计算出最早可供换电时刻，具体为：
[0033]
如果则返回ts值为可供换电时刻；
[0034]
否则，将ts的值与atslist中的每个电池充电完成时刻进行比较，如果进行比较，如果则返回ts值，如果则返回atslist.get(0)的值即为atslist最早可供换电的时刻，所述atslist.get(0)为atslist列表中位于首位的元素。
[0035]
为了更好地实现本发明，进一步地，当电动汽车ev
i
进行电池更换后，对于更换下来的卸载电池：
[0036]
如果正在充电的电池数量大于换电站充电槽数δ，预约队列n
r
中接下来到站的电动汽车ev
i
将会等待一段额外的时间，直到有电池充满电可供换电；此时，从电动汽车ev
i
中替换下来的卸载电池充电完成时刻为：
[0037][0038]
其中tlist.get(0)是tlist列表中的首位元素，代表换电站充电槽最早可用时刻，是对电动汽车进行换电操作所需时间；
[0039]
如果正在充电的电池数量不大于换电站充电槽数δ，电动汽车ev
i
到达换电站后，换下来的卸载电池将会立刻进行充电，因此充电完成时刻为：
[0040][0041]
将上述过程得到的添加到atslist列表，重复执行，直到预约队列n
r
中的所有电动汽车ev
i
都满足并且都被处理完成。
[0042]
为了更好地实现本发明，进一步地，所述换电站的可用电池数信息的计算操作具体为：对于每个正在充电的电池如果则可供换电电池数加1。
[0043]
为了更好地实现本发明，进一步地，对于每一条发布的状态信息索引t，离散时刻ts
t
按如下方式计算：
[0044][0045]
其中，t
cur
是网络当前时刻，ts
t
‑1定义为前一个时刻，n
e
为换电站状态发布条目数，w为时间窗；
[0046]
在收集电动汽车的预约信息和换电站的状态信息后，采用云控管理中心计算出在未来的一个估计时间窗w累最早可供换电时刻与可用电池数
[0047]
对于每辆提交换电预约请求的电动汽车ev
j
而言，当其到站时刻早于时刻ts
t
，即，即时，设定rlist列表，在rlist列表中存储ev
j
的信息；
[0048]
将所得到的元组由换电站进行发布，以表明对应时刻的最早可供换电时刻及可用电池数信息；
[0049]
其中，时间窗w是基于电动汽车的动态预约信息进行更新，并初始化为δ；通常将电动汽车行驶到换电站的时间替换为设定的w值，只有当大于w时，才会进行更新；如果多数电动汽车行驶到其选择的换电站时间短于一段时间，则估计时间窗w也应相应减小，通过更短的时间间隔来捕捉电动汽车到达。
[0050]
为了更好地实现本发明，进一步地，电动汽车选择换电站的方式为：
[0051]
对于所有发布状态信息的换电站实体，在一个时间窗w之中，选择相邻的两个时刻ts
t
与ts
t 1
,使得每个换电请求的电动汽车e
dec
的到站时刻位于两个时刻之间，即：位于两个时刻之间，即：对于满足上述时刻条件的e
dec
，最早可供换电时刻为：
[0052][0053]
可供换电的电池数：
[0054][0055]
当早于时刻ts1时：
[0056][0057]
[0058]
同理，当晚于时刻ts1时：
[0059][0060][0061]
当电动汽车抵达换电站时，如果没有可供换电的电池，电动汽车用户则需要进行等待；对于所有换电站，首先，选择可供换电的电池数量最多的换电站；其次，如果所有换电站都没有可供换电的电池，则选择ewts最小的换电站。
[0062]
本发明与现有技术相比具有以下优点及有益效果：
[0063]
现有的电动汽车电能补充管理方法大都是基于云控管理中心的插电式充电，考虑接入电网的电动汽车，何时进行充电的问题。这些方法虽然在缓解电网负载压力方面能取得一定效果，但忽视了电动汽车的移动特性和用户体验。同时，随着终端接入设备的增加，集中式方法对云控管理中心的处理能力带来了严峻的挑战。本发明立足于换电模式，利用移动边缘计算服务器，将计算和数据服务向云边缘转移。最终实现用户服务等待时间的降低，同时提高了用户数据的隐私性。
附图说明
[0064]
图1为本发明系统之间的关系示意图；
[0065]
图2为本发明方法流程示意图；
[0066]
图3为本发明方法进行计算的逻辑结构示意图。
具体实施方式
[0067]
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，应当理解，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例，因此不应被看作是对保护范围的限定。基于本发明中的实施例，本领域普通技术工作人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0068]
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；也可以是直接相连，也可以是通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
[0069]
实施例1：
[0070]
一种基于移动边缘计算的电动汽车换电系统，如图1所示，用于对电动汽车进行换电信息交互及为电动汽车提供换电服务；所述电动汽车换电系统包括云控管理中心、移动边缘计算服务器、移动平台、换电站；还包括安装在电动汽车上并用于和移动边缘计算服务器之间进行无线通讯的电源控制设备；
[0071]
所述移动边缘计算服务器安装在移动平台上，并与云控管理中心和换电站通讯连接；
[0072]
所述换电站设置多组用于对安装在电动汽车上的可替换电池进行充电的充电插槽及用于对可替换电池进行替换的备用电池。
[0073]
进一步地，所述移动平台为公共汽车。
[0074]
工作原理：每辆电动汽车都有一个电量状态阈值，通常电动汽车处于行驶状态，当电动汽车电量低于指定阈值时，电动汽车将会提交换电请求并进行决策，以找到最合适的换电站。一旦电动汽车决定了于何处进行换电，电动汽车会提交与该换电站相关的预约信息。
[0075]
换电站通常配备有若干充满电的备用电池库存，同时还配备了多个充电插槽。当电动汽车到达换电站时，如果库存中有充满电的电池，充满电的电池将会直接提供给电动汽车，耗尽的电池将从车上卸载，在充电插槽中进行充电。如果库存中没有充满电的电池，则电动汽车会等待一段时间，直到有新的可供更换的电池。
[0076]
云控管理中心是一个集中式的管理控制器，通过移动边缘计算服务器维护、计算和传播换电站的状态信息和电动汽车的换电请求。
[0077]
移动边缘计算服务器集成在公交车上，作为换电服务相关的中间层，它有两个关键操作：向电动汽车发布换电站的状态信息(该状态信息由云控管理中心进行计算)；收集电动汽车的预约信息。
[0078]
实施例2：
[0079]
本实施例还提出了一种基于移动边缘计算的电动汽车换电方法。如图1、图2所示，包括以下步骤：
[0080]
首先，换电站定期地向集成移动边缘计算服务器的公交车发送状态信息，移动边缘计算服务器对这些换电站状态信息进行缓存和聚合；
[0081]
接着，当电动汽车与公交车相遇时，电动汽车会发送服务订阅请求，公交车收到请求后，会将最新缓存的换电站状态信息发送给电动汽车；
[0082]
然后，电动汽车根据换电站发布的状态信息，进行最优换电站决策，决定于何处进行换电，并向相遇的集成移动边缘计算服务器的公交车发布换电预约信息；
[0083]
接着，公交车对电动汽车的预约信息进行缓存和聚合；
[0084]
然后，云控管理中心从换电站端收集状态信息，从公交车端收集电动汽车的预约请求信息，并根据这些信息进行云计算，通知换电站完成更新后状态信息的发布。
[0085]
本发明采用移动边缘计算智能驱动的换电管理方法，可以缓解寻找最优换电站过程中的隐私性及数据安全性的问题。同时，可以实现换电网络内的负载平衡，减小换电的等待时间，提高电能补给效率，有效地减少电动汽车出行延迟。
[0086]
本发明中，电动汽车换电系统的网络由云控管理中心、多个换电站、集成移动边缘计算服务器的公交车及电动汽车组成。
[0087]
每辆电动汽车都有一个电量状态阈值，通常电动汽车处于行驶状态，当电动汽车电量低于指定阈值时，电动汽车将会提交换电请求并进行决策，以找到最合适的换电站。一旦电动汽车决定了于何处进行换电，电动汽车会提交与该换电站相关的预约信息。
[0088]
换电站通常配备有若干充满电的备用电池库存，同时还配备了多个充电插槽。当电动汽车到达换电站时，如果库存中有充满电的电池，充满电的电池将会直接提供给电动汽车，耗尽的电池将从车上卸载，在充电插槽中进行充电。如果库存中没有充满电的电池，
则电动汽车会等待一段时间，直到有新的可供更换的电池。
[0089]
云控管理中心是一个集中式的管理控制器，通过移动边缘计算服务器维护、计算和传播换电站的状态信息和电动汽车的换电请求。
[0090]
移动边缘计算服务器集成在公交车上，作为换电服务相关的中间层，它有两个关键操作：向电动汽车发布换电站的状态信息，该状态信息由云控管理中心进行计算；收集电动汽车的预约信息。
[0091]
移动边缘计算智能驱动的电动汽车换电服务管理系统如图1所示的主要阶段：
[0092]
行驶阶段：电动汽车在道路上行驶；
[0093]
换电站选择阶段：当电动汽车的电量低于一定阈值时，有换电需求的电动汽车会选择一个最优的换电站进行换电操作；
[0094]
预约阶段：在选择出最优换电站后，电动汽车会对所选换电站进行服务预约(包括到达时刻、当前电池在换电站预计的充电时间)，并将预约请求发布给云控管理中心；
[0095]
换电阶段：当电动汽车达到指定的换电站后，电动汽车的电池将被替换为一个充满电的电池，卸载电池由换电站进行维护和回收；
[0096]
电池充电阶段：电动汽车替换下来的卸载电池由换电站进行并行充电，当卸载电池完成充电过程时，这些电池可用于新一轮的换电服务。
[0097]
实施例3：
[0098]
本实施例在上述实施例2的基础上，如图2所示：
[0099]
步骤1：每个换电站通过蜂窝网络，按照表1中定义的“换电站状态发布”主题，定期(以时间间隔δ)发布状态信息(比如，最早可供换电时刻、可用电池数)至所有参与换电服务的移动边缘计算服务器。每辆集成了移动边缘计算服务器的公交车将聚合所有的换电站状态信息，一次性发送给相遇的电动汽车。每辆公交车还负责更新其保存的换电站状态，过去缓存的过时信息将被换电站发布的最新状态信息所替代。发布主题的数量决定于网络中换电站的数量。
[0100]
表1换电站状态发布
[0101][0102]
步骤2：当电动汽车与公交车相遇时(两者在通信范围内)，每辆电动汽车会根据现有服务发现机制，感知公交车是否存储了换电站状态信息。
[0103]
步骤3：在经典的发布/订阅模式下，电动汽车利用支持车间通信的wifi，通过“换
电站状态发布”主题向公交车发送订阅查询。当公交车收到查询请求时，会将最近缓存的换电站状态信息回复给电动汽车。根据收到的换电站状态信息，有换电需求的电动汽车可以进行换电站选择决策。
[0104]
步骤4：电动汽车决定在哪换电，并向沿途相遇集成移动边缘计算服务器的公交车，按照表2中定义的“预约聚合”主题，发布预约信息，电动汽车是发布者，集成移动边缘计算服务器的公交车是订阅者。每个公交车处理来自电动汽车的预约信息，并将电动汽车的有效预约信息进行提取，聚合成单个数据。这里的有效预约信息指的是，电动汽车换电预约信息晚于δ λ，其中λ是换电站之前的发布时刻。这是因为，电动汽车的预约信息是针对未来时段的预期信息，如果当它已经停在选定的换电站时，此预约信息是无效的。因此，对于任何电动汽车的达到时刻比换电站的下一个发布时刻早的预约信息，将从移动边缘计算服务器上删除，这可以减少与云控管理中心交换的负载。“预约聚合”主题的数量与集成移动边缘计算服务器的公交车数量有关，每个分布式的移动边缘计算服务器定义其单独的主题来收集电动汽车的预约。
[0105]
表2预约聚合
[0106][0107]
步骤5
‑
7：云控管理中心，维护两个主题，包括：分别从换电站和公交车收集的信息。其中，换电站的状态包括可更换电池数量、正在充电的电池数量、停在换电站的电动汽车数量。上述信息是通过表3中“换电站状态收集”主题发送订阅请求而获得的。其中，该主题的数量取决于换电站的数量。
[0108]
表3换电站状态收集
[0109][0110]
云控管理中心还使用表4中介绍的“预约收集”主题从所有移动边缘计算服务器收集聚合的电动汽车的预定。主题的数量与作为发布者的公交车数量有关，并且云控管理中心是这些公交车在网络中的唯一订阅者。然后，获取上述信息的云控管理中心将计算并通知换电站关于它们发布的最早可供换电时刻和可用电池数。
[0111]
表4预约收集
[0112][0113]
以电动汽车ev3为例，其预约信息如下表5所示
[0114]
表5ev3的预约信息
[0115]
电动汽车id所选换电站到达时刻预计充电持续时间ev3bss210760s1730s
[0116]
换电站的信息发布格式如下表6所示：
[0117]
表6
[0118][0118][0119]
本实施例的其他部分与上述实施例2相同，故不再赘述。
[0120]
实施例4：
[0121]
本实施例在上述实施例2
‑
3任一项的基础上，
[0122]
如图3所示，本发明实施的移动边缘计算智能驱动的电动汽车换电服务管理操作方法，包括五个主要功能：换电站的电池充电完成时刻估计、换电站的最早可供换电时刻计算、换电站的可用电池数计算、换电站状态发布控制、换电站选择决策
[0123]
一、换电站的电池充电完成时刻估计
[0124]
当换电站的可供更换的电池耗尽时，需要估计换电站再次充满电的电池时刻。考虑两种类型的队列信息，一种是，正在充电的电池队列n
c
，每个换电站的充电功率为β，对电池进行并行充电的充电槽数为δ。另一种是卸载电池队列n
d
,该队列是卸载电池数大于换电站充电槽数时，等待充电的电池队列。
[0125]
首先通过可以计算出n
c
队列中电池充满所需时间，式中是n
c
中电池c
i
的满电电量，是电池c
i
的当前电量，并通过当前时刻t
cur
，可以得到电池充电结束的时刻，这些值，将被添加到atslist与tlist中。atslist将会持续更新，直到n
d
为0，此时返回atslist的列表值。如果由于换电站的可用充电槽数不足，仍有电池等待充电，则会对n
d
中每个卸载电池进行循环，以更新tlist列表。这里，循环操作根据充电时间越短，充电优先级越高的规则对队列进行排序。同时，tlist中包含了正在充电电池队列n
c
完全充满的时刻，并且tlist按照升序初始化,即充电时间最短的电池位于tlist的最前端。因此，电池最早的可交换时刻由tlist.get(0)给出。
[0126]
定义为卸载电池队列n
d
中的电池充电完成时刻，可由中的电池充电完成时刻，可由计算可得，并将其添加到atslist中。该过程将会循环，直到卸载电池队列n
d
为空。换电站的电池可供换电时刻估计功能将由云控管理中心针对每个换电站进行执行，这样所有换电站的状态信息都可以在全局角度进行获取。
[0127]
二、换电站最早可供换电时刻计算
[0128]
根据功能一所得到的电池充电完成时刻列表atslist，对于电动汽车预约到达时刻早于特定时刻ts，可以计算出最早可供换电时刻。为换电站电池数的预测值，初始化为n
b
,ev
i
为预约队列中的第i辆电动汽车，根据先到先服务的规则对n
r
队列进行排序，每辆ev
i
的到站时刻将与换电站状态发布时刻ts进行比较，当小于ts时，ev
i
将会参与atslist的动态更新。
[0129]
将列表atslist按照升序进行排列，因此列表atslist首元素为最早的可供换电时间，遍历列表atslist中，每个电池充电完成时刻如果意味着当ev
i
到达时，会有一块新增充满电的电池可供换电，此时相应地，将从atslist和tlist中删除，这也意味着卸载电池队列n
d
中将要充电的电池数也将会减少。
[0130]
当ev
i
到达换电站，可供换电的电池数量将会减少，这是因为ev
i
将会换上一块充满的电池。随后：
[0131]
·
如果正在充电的电池数量大于换电站充电槽数δ，预约队列中接下来到站的ev
i
将会等待一段额外的时间，直到有电池充满电可供换电。因此，从ev
i
中替换下来的卸载电池充电完成时刻为：
[0132][0133]
其中tlist.get(0)是换电站充电槽最早可用时刻，是对电动汽车进行换电操作所需时间；
[0134]
·
如果正在充电的电池数量不大于换电站充电槽数δ，ev
i
到达换电站后，换下来的卸载电池将会立刻进行充电，因此充电完成时刻为：
[0135][0136]
将上述过程得到的添加到atslist，重复执行，直到预约队列中的所有ev
i
都满
足并且都被处理完成；
[0137]
根据计算所得的可计算出最早可供换电时刻：如果则返回ts值，为可供换电时刻。否则，将ts的值与atslist中的每个电池充电完成时刻进行比较，如果则返回ts值，如果则返回atslist.get(0)的值即为atslist最早可供换电的时刻。
[0138]
需要注意的是，上述的最早可供换电时刻计算是根据考虑电动汽车预约信息进行计算的。当没有电动汽车预约信息时，如果ts晚于最早电池可供换电时刻atslist.get(0)，即atslist.get(0)<ts，这意味着在时刻ts有可供换电电池。在这种情况下，电池可供换电时刻为ts，否则为atslist.get(0)。
[0139]
三、换电站的可用电池数计算
[0140]
对于换电站的可用电池数计算，考虑电动汽车换电预约请求情况下，可供换电电池数ebn可由最早可供换电时刻计算过程得到；当不考虑电动汽车换电预约请求,可供换电电池数ebn的计算为:对于每个正在充电的电池如果则可供换电电池数加1。
[0141]
四、换电站的状态信息发布
[0142]
对于每一条发布的状态信息索引t，离散时刻ts
t
按如下方式计算：
[0143][0144]
其中，t
cur
是网络当前时刻，ts
t
‑1定义为前一个时刻。
[0145]
在收集电动汽车的预约信息和换电站的状态信息后，云控管理中心可以计算出在未来的一段时间内(一个估计时间窗w)最早可供换电时刻与可用电池数。具体来说，对于所有发布状态信息的换电站实体，由上述主要功能二、三所讨论的换电站最早可供换电时刻以及换电可用电池数的计算过程可以得到
[0146]
对于每辆提交换电预约请求的电动汽车ev
j
而言，当其到站时刻早于时刻ts
t
，即，即时，在rlist中存储ev
j
的信息。
[0147]
由上述步骤所得到的元组将由换电站进行发布，以表明该时刻的最早可供换电时刻及可用电池数信息。其中，时间窗w是基于电动汽车的动态预约信息进行更新，并初始化为δ。通常将电动汽车行驶到换电站的时间替换为设定的w值，只有当大于w时，才会进行更新。如果多数电动汽车行驶到其选择的换电站时间比较短，则估计时间窗w也应相应减小，从而能通过更短的时间间隔，更准确地捕捉电动汽车到达。
[0148]
五、换电站选择决策
[0149]
对于所有发布状态信息的换电站实体，在一个时间窗w之中，选择相邻的两个时刻ts
t
与ts
t 1
,使得每个换电请求的电动汽车e
dec
的到站时刻位于两个时刻之间，即：
对于满足上述时刻条件的e
dec
，最早可供换电时刻为：
[0150][0151]
可供换电的电池数：
[0152][0153]
当早于时刻ts1时：
[0154][0155][0156]
类似的，当晚于时刻时：
[0157][0158][0159]
当电动汽车抵达换电站时，如果没有可供换电的电池，电动汽车用户则需要进行等待。出于减少用户等待时间和平衡换电站之间可用电池消耗考虑：对于所有换电站，首先，选择可供换电的电池数量最多的换电站；其次，如果所有换电站都没有可供换电的电池，则选择ewts最小的换电站。
[0160]
本实施例的其他部分与上述实施例2
‑
3任一项相同，故不再赘述。
[0161]
以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明做任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化，均落入本发明的保护范围之内。