基于自然选择PSO决策算法的电动汽车应急救援平台

摘要

本发明公开一种基于自然选择PSO决策算法的电动汽车应急救援平台，该平台由通过互联网和无线网络连接的数据仓库，应急指挥中心及救援车无线手持终端组成。本发明将应急指挥中心服务器与多台救援车无线手持终端装置，数据仓库通过互联网络以及无线网络相连，形成了具备海量数据收集，应急预警，应急预案动态生成，自然选择PSO动态生成，终端与应急中心交互实时监控等功能，用于应急调度指挥与监控。

说明书

技术领域

本发明属于无线网络应急指挥系统领域，具体涉及一种基于自然选择PSO决策算 法的电动汽车应急救援平台。

背景技术

随着电动汽车运营数量的不断增加，以及充换电设施建设规模的不断扩大，对区域 内规模化电动汽车运行监控的核心技术提出了更高的要求。大规模电动汽车的运行特性 呈现了多时空、离散及强不确定性的行为特征，续驶里程与能耗特性息息相关，车辆的 随机故障率也随之增加，因此需要发明一套应急救援系统，从而实现对故障电动汽车的 有效救援。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提出一种基于自然选择PSO决策算法的电动汽车应急 救援平台，可以有效地优化多目标应急救援，为应急救援提供足够的保障。

本发明提供的一种基于自然选择PSO决策算法的电动汽车应急救援平台，其改进 之处在于，所述电动汽车应急救援平台包括数据仓库（1）、应急指挥中心（2）和至少 一个的救援车无线终端（3）；

所述应急指挥中心（2）根据所述数据仓库（1）的数据进行决策，并将决策信息通 过无线发送给所述救援车无线终端（3），所述救援车无线终端（3）根据所述决策进行 调度。

其中，所述数据仓库（1）用于呈现综合数据，所述综合数据包括运营电动汽车服 务网络内的运营监控信息、管理信息和地理信息进行采集整理通过海量信息集成单元汇 聚儿成的数据。

其中，所述数据仓库（1）包括运营监控信息采集单元（11）、管理信息采集单元（12）、 地理信息采集单元（13）和海量信息集成单元（14）；

所述海量信息集成单元（14）分别与所述运营监控信息采集单元（11）、所述管理 信息采集单元（12）和所述地理信息采集单元（13）连接。

其中，所述应急指挥中心（2）根据所述数据仓库提供的数据进行分析并生成决策 方案通过无线传给所述救援车无线终端（3）。

其中，所述应急指挥中心（2）包括应急预警单元（21）、应急预案动态生成单元（22）、 自然选择PSO决策单元（23）和应急指挥可视化单元（24）；

所述自然选择PSO决策单元（23）分别与所述应急预警单元（21）、应急预案动态 生成单元（22）和应急指挥可视化单元（24）连接；

所述应急预警单元（21）和所述应急预案动态生成单元（22）分别与所述海量信息 集成单元（14）连接；

所述应急指挥可视化单元（24）通过无线网络与至少一个的所述救援车无线终端（3） 通信。

其中，所述应急预警单元（21）根据数据仓库的数据，以历史监测数据为准则，进 行在线故障诊断并实时监控诊断结果，预报安全隐患，得出故障分析及概率。

其中，所述应急预案动态生成单元（22）根据数据仓库（1）的数据，通过面向类 型的数据结构，将事故进行数据整合与集成，形成事故模型，根据实时车辆数据进行车 辆状态仿真模拟，通过模拟结果预计突发状况，包括电池故障引起的事故、发动机故障 引起的事故和制动故障引起的事故等，提供多种动态应急预案组合。

其中，所述自然选择PSO决策单元（23）根据数据仓库的数据、所述应急预警单 元（21）和所述应急预案动态生成单元（22）的决策结果，为多目标救援进行决策，以 距离、费用和时间最小为目标，优化调度。

其中，所述应急指挥可视化单元（24）将所述自然选择PSO决策单元（23）的决 策结果发送给指挥人员和所述救援车无线终端（3），用于保证应急指挥人员与各系统的 信息联动。

其中，所述救援车无线终端（3）根据所述应急指挥中心（2）的决策信息进行调度， 并向所述应急指挥中心（2）反馈车辆信息。

其中，所述救援车无线终端（3）放置在救援车中。

与现有技术比，本发明的有益效果为：

本发明应急决策技术是一种多目标优化决策技术，应用PSO算法可以提供最优化 的多目标决策。未来规模化电动汽车运营中，电动汽车充换电站处于一种多处分布的状 态，而随着电动汽车的规模化使用，应急救援将面对多目标并发的复杂状态。将PSO 技术进入，可以有效地优化多目标应急救援，为应急救援提供足够的保障。

本发明根据电动汽车车辆故障或事故的类型和影响面，结合灾变模型库、预案库， 采用自然选择PSO（粒子群算法）决策技术，以距离、费用和时间最小为目标，有效地 优化并发问题的调度，为科学规划救援路径、合理调度救援资源、逐步落实应急预案以 及宏观把握救援效果提供了依据，提高了面对突发性、不确定性和非常规性状况的应对 能力，实现了科学决策和高效处置。

附图说明

图1为本发明提供的基于自然选择PSO决策算法的电动汽车应急救援平台系统架构 图。

图2为本发明提供的数据仓库架构图。

图3为本发明提供的应急指挥中心架构图。

图4为本发明提供的应急预警单元架构图。

图5为本发明提供的应急预案动态生成单元架构图。

图6为本发明提供的自然选择PSO决策单元架构图。

图7为本发明提供的应急指挥可视化单元架构图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的详细说明。

本发明的基于自然选择PSO决策算法的电动汽车应急救援平台，其示意图如图1 所示，包括数据仓库1，应急指挥中心2，救援车无线终端3，其中救援车无线终端为多 个，救援车通过无线终端获得最新调度指令并反馈实时信息，通过无线络并行连接到应 急指挥中心，数据仓库通过数据集成向应急指挥中心提供电动汽车运营网络内的各项信 息，通过互联网络连接到应急指挥中心，应急中心能够得到电动汽车运营网络内运营车 辆的详细信息，通过各个单元的辅助决策，应急指挥中心能够及时发布应急方案，指挥 救援车辆进行救援，提高应急指挥效率，降低应急救援时间。其中：

一、所述的的数据仓库1；

其包括规模化运营电动汽车服务网络内的运营监控信息采集单元11、管理信息采集 单元12、地理信息采集单元13和海量信息集成单元14等部分组成。所述海量信息集成 单元14分别与所述运营监控信息采集单元11、所述管理信息采集单元12和所述地理信 息采集单元13连接。通过网络将规模化运营电动汽车服务网络内的运营监控信息、管 理信息和地理信息进行采集整理通过海量信息集成单元汇聚成数据仓库数据进行数据 呈现，并带有仓库管理功能，如图2所示。其中运营监控信息采集单元11通过运营区 域内各种视频采集设备对电动汽车服务网络内的运营信息进行采集，通过服务器进行数 据集成、管理信息采集单元12通过服务器读取管理信息数据、地理信息采集单元13通 过卫星定位系统采集数据和海量信息集成单元14通过大型服务器集中三者数据。

二、所述的应急指挥中心2；

其根据所述数据仓库提供的数据进行分析并生成决策方案通过无线传给所述救援 车无线终端3。应急指挥中心2包括了应急预警单元21、应急预案动态生成单元22、自 然选择PSO决策单元23、应急指挥可视化单元24。如图3所示。数据仓库1将整理得 到的数据资料通过网络传送给应急指挥中心2，应急指挥中心2将数据分别输送给应急 预警单元21、应急预案动态生成单元22和自然选择PSO决策单元23，通过三者的数 据处理，得到准确有效地应急救援方案，此方案通过应急指挥可视化单元24将应急救 援方案发送给指挥人员和救援车无线终端，从而指挥人员进行现场监控与指挥，应急救 援车辆按照应急救援方案进行救援。

所述的应急预警单元21，根据数据仓库的数据呈现，扰动排除，以长期状态数据为 准则，可结合经验数据，进行在线故障诊断并实时监控诊断结果，预报安全隐患，得出 故障分析及概率。如图4所示，根据数据仓库反馈的车辆信息，规模化电动汽车运营监 控管理系统能够有效识别电动洗车运行状态，对电动汽车的预计状态进行评估并及时提 供有效指导信息，通过在线故障诊断技术的应用，建立智能决策模型，决策模型根据经 验数据和专家系统的辅助从大量涌入的报警信息中辨识出扰动信号的原因，分清事故扰 动信号、人工操作或错误信息，最终给出真实的故障或故障组合。在信息不完整的情况 下，智能决策模型根据车辆长期状态数据对比经验数据，可给出各种可能发生的故障组 合以及每种故障组合发生的概率，驾驶员和维修人员可根据以上组合依次排查故障，从 而大幅降低修理时间提高了维修效率，改善服务质量。在紧急状态中，监控系统也能够 依据整个系统的评估，提供准确有效的处理信息，进行应急预警。

所述应急预案动态生成单元22，其架构图如图5所示。事故模型和仿真计算是组成 动态应急预案生成技术的两个关键部分。事故模型来源于数据仓库，通过面向类型的数 据结构，将事故进行数据整合与集成，形成事故模型。根据数据仓库的数据呈现，通过 面向类型的数据结构，将事故进行数据整合与集成，形成事故模型。仿真计算根据实时 车辆数据进行车辆状态仿真模拟，通过模拟结果预计可能出现的突发状况，提供多种动 态应急预案组合。通过仿真计算根据实时车辆数据进行车辆状态仿真模拟，通过模拟结 果预计可能出现的突发状况，提供多种动态应急预案组合。

所述的自然选择PSO决策单元23，根据数据仓库的数据呈现、应急预警单元21和 应急预案动态生成单元22的决策结果，为多目标救援进行决策，以距离、费用和时间 最小为目标，有效地优化并发问题的调度。自然选择PSO决策单元N-S图，如图6所 示。其算法流程为：

步骤一：参数初始化，确定学习因子c1和c2，惯性权重ω，确定粒子数目N；

步骤二：随机生成N个粒子的位置Pi和速度Vi，其中i=1,2,…,v；

步骤三：计算每个微粒的适应度：计算出每个粒子在每一维空间的适应值和位置， 并将其存储在各微粒的pBest中，将所有pBest中适应值最优个体的适应值和位置存储 于gBest中；

步骤四：利用迭代公式更新每个微粒的速度和位置；

步骤五：对每个微粒，选出适应值最好的再比较其经历过的最好位置，如果比较好， 则将其作为当前的pBest；

所述的应急指挥可视化单元24，将自然选择PSO决策单元23的决策结果，呈现给 指挥人员和救援车无线终端。保证应急指挥人员与各系统的信息联动，了解并掌握整个 电动汽车充换电运行网络的实时信息，通过智能提示和关键高亮的方式提供应急指挥人 员清晰与准确的的信息；通过地理信息平台展示运行网络的实时状态、应急指挥的策略 和过程，使应急指挥人员充分了解救援决策。同时，通过有线网络和无线网络、车辆全 球定位系统（GPS），实现与救援人员的互动和救援车辆的定位跟踪和监测，通过监控 可以主动根据实际状况提示辅助修改信息；也可通过视频系统和其他应急中心和相关部 门进行交流和会商。如图7所示。应急指挥的可视化技术主要包括充换电运行网络的可 视化、地理信息的可视化和事故车辆运行状态的可视化。充换电运行网络的可视化能够 为应急指挥人员提供直观的充换电运行信息，为应急指挥人员及时评判充换电网络状态 提供了切实有效地数据。地理信息的可视化能够为应急指挥人员提供一目了然的实时路 况信息，为优化应急救援提供了有力的支撑。事故车辆运行状态的可视化，能够为应急 指挥人员判断车辆状态提供了依据，为应急救援人员及时响应与救援提供辅助指导。

其中，应急预警单元21、应急预案动态生成单元22、自然选择PSO决策单元23 均通过服务器实现、应急指挥可视化单元24通过服务器进行数据处理并通过显示器呈 现给应急指挥人员通过网络信息呈现在救援车无线终端3上。

三、所述的救援车无线终端3；

通过应急指挥可视化单元24和无线网络显示救援方案，并能够接收实时交通信息、 地理信息和管理信息等，并向应急指挥中心反馈救援车辆信息，通过应急指挥可视化单 元24应急指挥中心可以得到救援方案实施状况信息，并随时根据突发状况改变方案， 从而有效及时的实施救援计划，完成整个救援过程。所述救援车无线终端3放置在救援 车中。一个终端放置在一量救援车中。

最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管 参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然 可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任 何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。