1.一种基于交通均衡的电动汽车充电导航及路径选择方法，其特征在于，具体实施步骤如下：

S1、将交通路网中的交叉路口和路段抽象成图论中的点和线，用来表示交通路网中若干交叉路口和路段之间的关系，来建立交通路网的数学模型，具体的数学表达式为：其中，

T T T

式中：G 为交通路网；N为G 中所有节点的集合，包括交叉路口、车辆的起讫点；A为G中两节点之间路段的集合，即交通路网中路段的集合；aij为某一路段；W为路段权值的集合，即路段路阻，表示路段的量化属性，wij＝∞表示在交通网中ni与nj之间不存在连接路段；

S2、建立包含电动汽车和燃油汽车的混合交通均衡数学模型：S21、将交通路网中所有路段阻抗积分的和作为混合交通均衡数学模型的目标函数，将交通道路网中与路段流量和路径流量相关的因素作为约束条件；

S22、根据交通道路网中，特定路段上的行程时间取决于路段上的交通流，以及在充电站花费的时间取决于等待时间和充电时间，分别进行以下数学建模：S221、通过路段上的行驶时间taR与路段交通流xaR的函数来建立车辆在常规路段的数学模型，具体函数表达式为：

其中， 是路段交通流量为零时的自由通行时间，即路段长度除以最大限制速度得到的时间；xaR为路段交通流；caR称为路段容量，caR为 时的交通流；

S222、通过决定充电时间的影响因素，充电量和充电站的额定功率，建立电动车辆在充电站充电时间的数学模型表达式为：其中， 为充电时间，Fs为车辆在充电站s的充电量，Ps为车辆在充电站s的充电功率；

S223、通过决定在充电站停留时间的影响因素，充电时间和等待时间，建立电动车辆在充电站停留时间的数学模型的表达式为：其中，充电时间 是一个常数，取决于充电量和充电站的额定功率；xaC为充电站道路上的交通流；caC为充电站的容量，参数J控制函数taC(xaC)的陡缓；

S23、根据步骤S22，当电动车辆在每个充电站的充电时间相同时，假设车辆的单位时间和费用的转化系数为α，则电动汽车和燃油车在交通路网中的交通均衡TE模型的表达式为：其中，A表示道路路段的集合，aR表示某条路段，xaR为路段aR上的交通流；taR为路段上的通行时间；

S24、当交通路网交通均衡时，用 分别表示交通起止点O‑D对(r，s)间燃油车GV和电动汽车EV最小的出行路阻， 分别表示O‑D对(r，s)间燃油车GV和电动汽车EV在路段k的出行路阻，则交通道路网交通均衡时的条件表达式为：其中，r、s、k分别为O‑D对的起点、终点以及之间的一条路径； 分别表示燃油车GV、电动汽车EV在O‑D对(r，s)之间选择路径k的交通流； 分别为O‑D对(r，s)之间燃油车GV、电动汽车EV的可用路径集；

S3、将车辆的最小出行路阻作为路径选择数学模型的目标函数，将电动汽车的荷电量约束和充电量约束作为路径选择数学模型的约束条件，则路径选择数学模型的具体表达式为；

其中，α为单位时间和费用的转化系数，taR(xaR)表示在路段aR上的通行时间，taC(xaC)为在充电站停留的时间；θs为充电电价，Fs为充电电量；

S4、基于上述步骤S1至S3建立的交通均衡的电动汽车充电导航及路径选择模型，具体求解方法的实施步骤为：

S41、设置交通路网的初始交通流为零，对每个O‑D以求解最优路段为目标，获得初始路径集 和 以及每条路径的出行路阻；

S42、在步骤S41获得的路径集 和 下，求解该交通路网的交通均衡问题，获得路段的交通流量，从而获得每个路段的行驶路阻；

S43、在步骤S42获得的交通流量下，求解在该交通路网中的最优路径问题，设燃油汽车和电动汽车的最优路径分别为kg和ke，若路径kg和ke的出行路阻小于步骤S41所得的出行路阻，则将路径kg和ke加入到步骤S42中的路径集 和 中；

S44、重复步骤S43，直到新获得的最优路径kg和ke的更新后的出行路阻不再小于上一个出行路阻，则终止迭代；否则返回步骤S42；步骤S42和步骤S43交替迭代确定用户的最终行驶路径，从而保证个体路径选择最优的同时，提高了整个交通路网中车辆的出行效率。

2.根据权利要求1所述的基于交通均衡的电动汽车充电导航及路径选择方法，其特征在于，在步骤S21中，所述的约束条件，其包括O‑D对间各条路径上的流量之和是否等于该O‑D对的出行需求、路段流量的非负性约束和路段流量与路径流量间的关系约束。

3.根据权利要求2所述的基于交通均衡的电动汽车充电导航及路径选择方法，其特征在于，在步骤S23中的交通路网的交通均衡模型的表达式为交通网中所有路段阻抗积分和的形式；

路段流量与路径流量的关系约束表达式为：其中，r、s、k分别为O‑D对的起点、终点以及之间的一条路径； 分别表示燃油车GV、电动汽车EV在O‑D对(r，s)之间选择路径k的交通流； 为0‑1变量，路径k通过路段a时， 否则

路段流量的非负性约束表达式为：

其中， 分别为O‑D对(r，s)之间燃油车GV、电动汽车EV的可用路径集；

分别为O‑D对(r，s)之间燃油车GV、电动汽车EV的出行需求。

4.根据权利要求1所述的基于交通均衡的电动汽车充电导航及路径选择方法，其特征在于，在步骤S222充电站的数学模型中，当充电路段上的流量小于充电站容量时，充电等待时间为零；当充电路段上的流量大于充电站容量时，充电等待时间用基于排队论发展起来的戴维森函数来表示。

5.根据权利要求1所述的基于交通均衡的电动汽车充电导航及路径选择方法，其特征在于，在步骤S3中，所述电动汽车的出行路阻，其包括行驶时间、等待时间、充电时间和充电花费，所述燃油汽车的出行路阻，其包括行驶时间。

6.根据权利要求1或者5所述的基于交通均衡的电动汽车充电导航及路径选择方法，其特征在于，在步骤S3路径选择数学模型的表达式中，表达式的第一项将车辆在路段上的行驶时间转换为对应的行驶路阻，第二项将电动汽车在充电站的等待时间和充电时间转换为对应的行驶路阻，第三项为电动汽车的充电阻抗；

电动汽车在充电站路段上充电量约束的表达式为：

0≤Fs≤EB

其中，EB为电池容量；

电动汽车在经过相邻两节点时必须满足的电量关系的表达式为：其中， 为电动汽车在节点ni处的荷电量；lij为节点ni、nj间的距离；E100为电动汽车平均百公里能耗量；

电动汽车到达充电站的距离必须满足电动汽车的可达里程的关系式为：其中，Bt(ni)为在节点ni处的剩余电量；lic表示该节点到充电站的距离；E100为电动汽车平均百公里能耗量。