基于大数据的共享电动汽车智能化管理模块研究——以车辆租赁模块为例

于瑞

（常州工程职业技术学院，江苏 常州213164）

大数据、云计算等互联网技术的发展刺激了共享电动汽车的运营管理模式的更新，传统的人工车辆运营方式已滞后于社会民众对共享电动汽车需求，并由此激发了从开放的公共数据中提取价值信息，解决车辆资源租赁问题的管理服务模式。如何加速传统租赁服务模式转型升级为基于大数据的车辆租赁服务模式，提高车辆使用效率，优化车辆网点配置，是共享电动汽车领域面临的主要难题。

1 问题提出：共享电动汽车租赁网点和车辆调度优化

从共享电动汽车运营商出发，依托共享平台上的车辆使用时间、使用区域、出行里程等数据信息，对共享电动汽车的网点布局、车辆租赁、车辆调度等问题进行研究，从而使企业资源配置效率最大化，用户体验满意度最优化。

1.1 车辆租赁网点的位置和数量确定

车辆租赁网点是指共享电动汽车在社会公共区域的聚集投放地点，企业往往会选择若干个租赁地点进行比较和分析，并从中选择最优且亟待建设的网点进行规划投放，明确各个网点停车位的具体数量。租赁网点选址通常根据市场调查报告进行主观定位，该方式虽然在一定程度上可以保证有效对接市场，但调查数据的真实性和有效性会阻碍租赁网点的最优化选择，借助大数据可有效解决数据规模、精准度和真实性的不足。采取0-1 规划选址的方法对其进行位置定位，图1 展示了共享电动汽车租赁网点位置和停车位数量的示意图，图中椭圆形围合范围表示共享汽车运营区域，黑色小方块表示车辆租赁网点，地理区域按照小区方格进行划分，假设各小区用户对共享电动汽车需求最旺盛的区域位于图中红点处，用户会选择就近的租赁网点进行租车和归还。

车辆租赁网点一方面取决于用户对该网点的使用需求，另一方面和附近网点距离有关。例如，若某个租赁网点用户需求度较低，且附近有同类型的租赁网点存在，那么该网点就会被取代成为无效网点。租赁网点内部汽车停车位的数量决定了网点的最大车辆容量和客流的最大消化量，通过顾客历史数据和出行数据可以明确其对某一区域的实际需求，在实际网点布置和停车位数量确定时可依托此数据进行最优配置。

图1 共享电动汽车租赁网点和停车位建设示意图

1.2 车辆运营期间的调度策略

基于大数据分析处理后得出用户需求，做出车辆异地安排和调度的最优决策。共享车辆状态可分为出行、闲置、充电和调度，企业需要借助用户需求大数据分析各运营时间段的车辆处于的最优状态，比如某企业在8:00-9:00 运营时间段内处于上班高峰期，用户对共享电动汽车的需求较大，需要给出该时刻出行、闲置、充电车辆的具体位置和数量，并根据各区域需求进行各网点之间的车辆调度，由此计算企业运营的成本和收益。

从车辆流动的角度可以很好地理解车辆调度的最优化，按照时间和空间的维度划分，N 表示租赁网点，t 表示时刻，N11 表示t1 时刻的N1 租赁网点，N12 表示t2 时刻的N2 租赁网点。图2 表示车辆调动示意图，方块表示租赁网点，实线表示车辆正处于出行状态，虚线表示车辆正处于调度状态，充电标识标识该网点正在充电。

从上图可以看出，从N11 到N22 的实线表示车辆在t1 时刻从N1 网点正在驶入到N2 网点，并在t2 时刻到达，从N22 到N13 的虚线表示车辆在t2 时刻从N2 网点调度到N1 网点，并在t3 时刻到达。由此可见，在某个特定时间段，车辆只能处于一种流动状态，借助大数据可以合理安排运营期间处于调度、出行、充电和闲置车辆的数量，保证企业利润的最大化，使用户得到最优质的的服务。

图2 车辆调度示意图

2 模块设计：基于大数据的车辆租赁模块设计和分析

车辆租赁智能化管理模块可以实现共享电动汽车网点的合理规划、停车位的数量安排和车辆流动状态的最优配置，针对以上三种功能需要对模块进行具体化设计，保证管理模块的有效运行。

2.1 网点规划建设子模块

车辆租赁网点的规划、布局和建设是共享电动汽车取得较高市场覆盖率的关键要素，用户会根据自身需求前往就近区域的网点进行车辆租赁，到达目的地后会归还车辆使其处于闲置或充电状态。因此，网点的规划、布局、建设和投入运营与顾客需求、车辆流动大数据密切相关密切相关，若某区域没有车辆流动或没有顾客需求发生，那么该区域就不该规划网点。同时，需要明确网点的停车位规模，在某个运营日初始时刻，停车位处于最大容量，即该时刻的瞬时容量大数据即成为该网点的车位数量。

2.2 车辆流动子模块

车辆流动共包含租赁、出行、闲置和调度四种状态，其中调度状态要以其他三种状态为前提，因此四种车辆流动状态的数据需符合实际运行情况，运营日初始时刻的车辆流动数据应等于四种状态的数据之和，且需要保证各状态车辆的进出平衡。在跨时段运营期间，处于此期间的车辆流动状态会影响到各区域网点的数量统计，但车辆流动总量不会改变，因此可以根据车辆在各运营时段的流动状态数据分析每个时段的最优配置，保证顾客在前往一个网点时不会出现“无车可用”或“无处可停”的情况。

各流动状态对应的大数据可以被赋予不同的价值：（1）车辆租赁数据。可根据租赁大数据预测用户在特定区域内对于车辆的实际需求，精准区分不同类别的用户群体；（2）车辆出行数据。可将车辆出行时的交通情况、驾驶体验、运行状态等反馈给用户，帮助用户做出共享出行的决策；（3）车辆闲置数据。企业依据闲置车辆的数量对区域内的车辆总量阈值进行再评估，做出是否减少最大容量的决策；（4）车辆调度数据。对企业而言，车辆调度的及时、快速、高效可以降低企业运营成本，扩大营收盈利，实现利润最大化目标；对用户而言，车辆调度可以保证用户在需要用车时不会出现“无车可用”情况，增强用户的共享体验。

2.3 车辆充电子模块

在运行过程中，由于客户租用了、车辆调度表，因此电动汽车的功率将降低，电池电量会影响客户的使用情况。当电池电量太低时，将无法满足客户的出行需求。此时，客户通常会选择其他旅行方式，例如出租车和公共交通工具。因此，在设计特定模块时，考虑电动汽车充电对车辆流量的影响，在租赁网络中共享电动汽车充电处理过程如下：首先，前任客户将车辆退回至出租店，APP 根据剩余电池电量确定是否需要充电；其次，如果需要对车辆进行充电，则APP 提醒客户对车辆进行充电，然后客户对车辆进行充电并退还。如果不需要对车辆进行充电，则客户直接将车辆退回，车辆等待供下一个客户租用；最后，被充电的车辆在停车位被充电并且下一个顾客到达，如果此时功率未达到车辆可用功率的下限，APP 提醒客户等待。如果巡航范围达到下限及以上，则APP 会显示车辆可用，并且客户会根据实际需要租车。当然，此处的车辆充电子模块只是对充电过程进行优化，更为具体的智能化管理应用还需要通过车辆充电管理模块来实现。

3 结论

共享电动汽车智能化管理需要依托不同类型、不同运营维度、不同细分领域的海量数据来实现，但其最终目的都是为了使行业运营规范化、企业利润最大化和用户需求最优化，保证实际共享出行的高效和便捷。基于大数据的车辆租赁智能化模块需要针对网点规划和车辆调度优化两个问题进行设计与实现，涉及网点布局建设、停车位数量、车辆流动状态等细分领域的大数据，并通过数据采集和处理精准预测用户行为和优化企业决策。