【无线充电车辆路线和速度预测】使用随机搜索优化方法同时具有路由和速度分配的模型研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

无线充电车辆（Wireless Charging Vehicle, WCV）通过路面嵌入式无线充电线圈实现动态充电，无需停靠充电 stations，显著延长续航里程，成为电动车辆（EV）可持续发展的核心技术之一。然而，WCV 的高效运行依赖于路由选择（避开充电盲区、优先选择高功率充电路段）与速度分配（在充电路段合理控制车速以平衡充电量与旅行时间）的协同优化。传统路由规划仅关注路径最短，忽略充电需求；单独的速度优化未考虑路由约束，导致 “充电不足” 或 “时间冗余” 问题。随机搜索优化方法（如遗传算法、模拟退火）凭借全局寻优能力与处理多约束的灵活性，可同时优化路由与速度参数，在满足电池容量约束的前提下，实现 “能耗最低 - 时间最短 - 充电充足” 的多目标平衡。

无线充电车辆路由与速度优化的核心挑战

WCV 的路由与速度分配需在动态充电环境中平衡多重目标，其核心挑战源于充电与行驶的强耦合性、多约束交织及目标冲突。

核心优化目标与冲突

路由与速度的强耦合特性

WCV 的路由选择直接决定可利用的充电资源，而速度分配决定在这些资源上的充电效率，两者相互制约：

• 路由对速度的影响：选择包含 3 段高功率充电路段（总长度 5km）的路径，允许车辆以较高速度通过（60km/h）仍能满足充电需求；若路径仅 1 段低功率充电路段（2km），则需降至 30km/h 以补充足够电量。

• 速度对路由的反作用：某路段速度分配过低（如 20km/h）可能导致总时间超限，需重新选择更长但充电更高效的路径。

这种耦合性使单独优化路由或速度均无法达到全局最优，必须采用协同优化框架。

路由与速度分配的协同优化模型

协同优化模型需整合路网拓扑、能耗模型、充电模型与多目标函数，构建 “路由 - 速度 - 电量” 的动态关联，为随机搜索优化提供数学基础。

路网与车辆模型

多目标优化函数

基于随机搜索优化的协同求解方法

随机搜索优化方法通过模拟自然现象的随机寻优过程，在复杂解空间中高效搜索路由与速度的协同最优解，适合处理上述多约束、多目标问题。

求解框架与编码方式

典型随机搜索优化算法应用

挑战与未来方向

随机搜索优化在 WCV 协同优化中展现出显著优势，但实际应用仍面临技术瓶颈：

核心挑战

1. 动态路网适应性：

实时交通拥堵（路段速度限制变化）或充电设施故障会导致优化解失效，需动态重优化。

解决方案：

• 采用滚动优化策略，每 5 分钟基于实时路况更新路由与速度；

• 引入预测模型（如 LSTM 预测路段通行时间），在优化中嵌入未来状态估计。

1. 大规模路网的计算效率：

当路段数超过 500 时，遗传算法的交叉、变异操作复杂度激增，计算时间可能超过实时性要求（如 > 5 分钟）。

解决方案：

• 路网分区优化：将大路网划分为子区域，先优化区域间路由，再细化区域内速度；

• 并行计算：利用 GPU 加速适应度函数评估（如同时计算 100 个解的能耗与时间）。

1. 多车协同干扰：

多辆 WCV 共享充电路段时，可能因竞争导致充电效率下降（如电磁干扰降低实际功率），现有模型未考虑车车交互。

解决方案：

• 引入博弈论：多车优化中加入纳什均衡约束，避免过度拥挤某一充电路段；

• 分布式优化：每辆车基于局部信息优化，通过 V2X 通信共享充电路段负载信息。

结论

基于随机搜索优化的无线充电车辆路由与速度协同模型，通过整合能耗、充电与时间目标，实现了动态充电环境下的高效运行。实验表明，遗传算法等随机搜索方法能在复杂约束下找到全局较优解，较传统方法减少 20% 以上的时间与能耗，同时确保电量充足。未来，结合实时交通预测、多车协同与边缘计算技术，该模型将在智能交通系统中推动无线充电车辆的规模化应用，为电动化出行提供可持续解决方案。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 周书奎.电动汽车行驶里程预测和充电路径优化研究[D].河南大学,2022.

[2] 郝明杰.公交专用道条件下电动公交线路无线充电设施布设方法[D].吉林大学,2022.

[3] 韩文博.面向公路网无线充电的配电网规划研究[D].广东工业大学,2016.DOI:10.7666/d.Y3042129.

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2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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