本发明涉及电动汽车，具体而言，涉及一种充电站充电策略和行程定价策略的优化方法和装置。
背景技术：
1、目前的自动驾驶电动共享汽车(saev)充电管理方法很大程度上取决于对出行需求和道路拥堵情况的准确预测，然而这些影响因素在现实中往往是随机的，由于车辆完成订单后的位置及其剩余电量的不确定性，造成预先设定的车辆充电位置分配方案，无法在自动驾驶电动共享汽车的实际运行中有效执行。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种充电站充电策略和行程定价策略的优化方法和装置，以改善上述问题。为了实现上述目的，本发明采取的技术方案如下：
2、第一方面，本申请提供了一种充电站充电策略和行程定价策略的优化方法，包括：
3、获取站点充电策略和区域定价策略，并确定出多个基础参数，所述站点充电策略用于表征车辆在不同充电站的充电上下限情况，所述区域定价策略用于表征车辆在不同运营区域内的运营价格设定情况；
4、基于多个基础参数构建优化模型，得到目标规划模型；
5、基于所述目标规划模型中预设的约束函数，对所述基础参数进行调整，得到目标参数，所述目标参数为满足所述目标规划模型中各约束函数的参数；
6、基于所述目标参数对所述充电策略和所述定价策略进行对应调整。
7、第二方面，本申请还提供了一种充电站充电策略和行程定价策略的优化装置，包括：
8、第一获取单元，用于获取站点充电策略和区域定价策略，并确定出多个基础参数，所述站点充电策略用于表征车辆在不同充电站的充电上下限情况，所述区域定价策略用于表征车辆在不同运营区域内的运营价格设定情况；
9、第一构建单元，用于基于多个基础参数构建优化模型，得到目标规划模型；
10、第一调整单元，用于基于所述目标规划模型中预设的约束函数，对所述基础参数进行调整，得到目标参数，所述目标参数为满足所述目标规划模型中各约束函数的参数；
11、第二调整单元，用于基于所述目标参数对所述充电策略和所述定价策略进行对应调整。
12、第三方面，本申请还提供了一种充电站充电策略和行程定价策略的优化设备，包括：
13、存储器，用于存储计算机程序；
14、处理器，用于执行所述计算机程序时实现所述充电站充电策略和行程定价策略的优化方法的步骤。
15、第四方面，本申请还提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于充电站充电策略和行程定价策略的优化方法的步骤。
16、本发明的有益效果为：
17、本发明通过动态调整充电上限和下限的阈值，并将这一充电策略与动态的行程定价相结合，有效地将运营期间的充电活动转移到夜间，减少对电网系统的压力，并减少超高价或极低价等极端定价的出现，保证车辆的供需平衡。
18、本发明的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明实施例了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
1.一种充电站充电策略和行程定价策略的优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的充电站充电策略和行程定价策略的优化方法，其特征在于,基于多个基础参数构建优化模型，得到目标规划模型，包括：
3.根据权利要求2所述的充电站充电策略和行程定价策略的优化方法，其特征在于,基于车辆运营收入、充电站运营成本和充电站固定成本，构建目标函数，包括：
4.根据权利要求2所述的充电站充电策略和行程定价策略的优化方法，其特征在于,基于车辆运营收入、充电站运营成本和充电站固定成本，构建目标函数，包括：
5.一种充电站充电策略和行程定价策略的优化装置，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的充电站充电策略和行程定价策略的优化装置，其特征在于，所述第一构建单元包括：
7.根据权利要求6所述的充电站充电策略和行程定价策略的优化装置，其特征在于，所述第二构建单元包括：
8.根据权利要求6所述的充电站充电策略和行程定价策略的优化装置，其特征在于，所述第二构建单元包括：
9.一种充电站充电策略和行程定价策略的优化设备，其特征在于，包括：
10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述充电站充电策略和行程定价策略的优化方法的步骤。
