基于多信息融合的电动汽车智能充电系统研究

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随着汽车工业的快速发展以及人们环保意识的增强,电动汽车成为汽车行业的发展趋势,电动汽车的大量使用能够有效地解决能源与环境危机,改变人们的生活方式。然而在实际生活中电动汽车存在着诸多障碍影响其普及,比如续航里程较短、充电设备信息不对称、实际路况影响行车效率以及缺乏有效的充电路径规划系统等,因此解决这些问题对于电动汽车的普及有着重要意义。据此,本论文提出了基于多信息融合的电动汽车智能充电系统,从设计最优充电路径的角度对电动汽车充电系统进行设计,通过多信息融合技术将道路信息、交通状况及充电资源信息等综合分析来有效解决这些问题,最终促进电动汽车的普及。这是论文研究的目的所在。  论文首先研究并建立了路况模型。通过图论相关知识将实际道路抽象为路网模型,使用MySQL数据库存储路网模型中的各项数据,基于百度地图API建立了能够显示路网、路况信息及充电资源信息的电子地图,并将所建立的路网模型显示在电子地图中。  本文首先将路网模型中的道路数据、交通信息及充电资源信息等原始数据进行特征提取并量化,从而影响道路权值,再结合Dijkstra算法实现最优充电路径算法。论文随后对Dijkstra算法、最少路口算法及多信息融合影响算法在运算时间、计算效率及多信息影响下路径规划线路进行了比较并得出结论,本文所提出的路径搜索算法能够有效结合多种数据进行路径规划,并且具有一定的可行性和合理性。最后在B/S架构下,论文结合路况模型建立系统及多信息融合电动汽车最优充电路径算法,建立了基于多信息融合的智能充电导航系统。
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