基于物联网的零碳城乡公交网络设计与管理方法

1.本发明涉及交通运输技术领域，具体为基于物联网的零碳城乡公交网络设计与管理方法。


背景技术：

2.根据《2022年城市零碳交通白皮书》数据，交通领域碳排放约占全球碳排放总量四分之一，我国交通领域碳排放约占碳排放总量的10％，交通运输碳达峰和碳中和时间紧任务重，需要多方位共同推进交通运输行业碳减排工作。城乡公交网络是交通运输网络的重要部分，服务对象广，与百姓日常出行密切相关，能源消耗大，统筹好城乡公交网络中车辆能耗、交通枢纽能耗和光伏发电之间关系，系统推进零碳城乡公交网络建设，对交通运输行业碳达峰、碳中和具有极其重大的意义。
3.在申请号为：202211263788.6的专利文件中，公开了一种有序充电系统及有序充电方法，并具体公开了通过对充电系统进行完善，保证有序充电，实现车辆与电网之间的互动，能够实现有序充电应用模式下的场景分析、符合预测、数据采集等方面的控制分析。但是上述文件并没有关联交通枢纽、光伏发电以及对车辆进行充电等的预测和分析，不能够有效的提高交通枢纽光伏发电的电利用率。
4.目前在城乡公交网络和交通枢纽设计和运营过程中，充电桩、光伏等低碳环保的建筑材料应用较为普遍，但是在设计过程中缺乏对城乡公交网络中车辆能耗和交通枢纽能耗的预测，尚没有从城乡公交网络整体层面将能耗与光伏发电进行有效匹配和动态平衡，在运营过程中，缺乏对城乡公交网络中的交通枢纽和光伏发电进行在线动态监测，动态精准调配光伏发电、车辆充电、交通枢纽建筑能耗之间的关系，造成城乡公交网络存在交通枢纽光伏发电利用率低、运行能耗高等问题。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于提供了基于物联网的零碳城乡公交网络设计与管理方法。
6.本发明所解决的技术问题为：解决目前城乡公交网络在设计过程中缺乏对城乡公交车辆能耗、交通枢纽建筑能耗、光伏发电之间的预测和动态平衡，在运营过程中缺少对交通枢纽能耗、光伏发电的实时监测、动态调节和精准匹配，同时解决城乡公交网络中交通枢纽光伏发电利用率低、运行能耗高等问题。
7.本发明可以通过以下技术方案实现：基于物联网的零碳城乡公交网络设计与管理方法，其特征在于：包括以下步骤：
8.步骤一：控制终端调取地理信息系统，在地理信息系统上标记城乡公交线路l1、l2、
……
ln，交通枢纽p1、p2、
……
pn，输入城乡公交线路配车数量b1、b2、
……
bn，n取大于0的正整数；
9.步骤二：根据地理信息系统上的公交线路l、配车数b、智能调度系统运营排班数据，计算得到城乡公交车辆总能耗ec和城乡公交网络车辆能耗分布热力图；
10.步骤三：根据城乡公交网络车辆能耗分布热力图和交通枢纽布局，采用贪心算法将城乡公交车辆总能耗ec分配至各交通枢纽，得到各交通枢纽城乡公交车辆能耗ecp，通过建筑能耗预测模型预测得到各交通枢纽建筑能耗eap，综合两者得到交通枢纽综合能耗ep。将ep输入光伏发电量预测模型,计算交通枢纽光伏电板规模；
11.步骤四：对城乡公交车辆车辆充电时间、充电需求位置进行预测，采用聚类算法将不同时段的车辆充电需求位置和交通枢纽位置进行匹配，确定各交通枢纽最优充电桩设置数量；
12.步骤五：通过对接公交车辆电池管理模块和安装基于物联网的交通枢纽建筑能耗采集器，采集城乡公交车辆实时电量数据eb、交通枢纽建筑能耗数据eap，光伏实时发电量数据pv；
13.步骤六：建立城乡公交网络智慧能源管理系统，结合ecp、eap、eb、pv数据，基于全天城乡公交网络零碳目标，进行城乡公交车辆充电时段和充电位置动态分配。根据交通枢纽能耗预测模型对交通枢纽能耗进行动态调节。
14.优选的，城乡公交车辆总能耗ec计算方法包括：通过采集城乡公交智能调度系统中车辆运营排班数据和城乡公交线网数据，得到每辆车每天运营里程lenn,得到城乡公交车辆总能耗为qz＝∑qd*lenn，qd为公交车辆单位里程耗电量。
15.优选的，城乡公交网络车辆能耗分布热力图绘制步骤包括：通过城乡公交智能调度系统，获取城乡公交线路走向信息，将城乡公交线路在地理信息系统上进行标记，并将城乡公交车辆运营排班信息与城乡公交线路进行关联，得到每条公交线路所有城乡公交车辆运营总里程bml1、bml2
……
bmln,计算得到每条公交线路公交车辆能耗qzl＝∑qd*bmln,将每条城乡公交线路公交车辆能耗分配到公交线路上，将所有城乡公交线路公交车辆能耗进行叠加，绘制城乡公交网络能耗分布热力图。
16.优选的，通过光伏发电预测模型和各交通枢纽综合能耗，确定光伏板数量，所述光伏板数量的确定过程包括：
17.基于光伏发电公开数据，将光伏发电数据分为训练集和测试集，将训练集的数据根据全年气候和日照数据进行匹配，得到发电数据和全年气候和日照数据之间的对应关系，构建关于发电量和全年气候和日照数据的光伏发电预测模型；
18.将测试集数据输入到光伏发电预测模型内，对光伏发电预测模型进行测试，将城乡公交网络总能耗和各交通枢纽综合能耗作为约束条件，直到光伏总发电量和各交通枢纽光伏发电量同时满足相关约束条件。根据此测试集的数据，得到各交通枢纽光伏板数量。
19.优选的，交通枢纽充电桩最优数量确定步骤包括：将智能公交调度系统中城乡公交车辆运营排班信息、城乡公交车辆实时电量数据eb，预测城乡公交车辆充电时间和充电需求位置，采用聚类算法将不同时段的车辆充电需求位置和交通枢纽位置进行匹配，得到各交通枢纽充电车辆数量需求，确定各交通枢纽最优充电桩设置数量。
20.优选的，通过构建的城乡公交网络智慧能源管理系统对城乡公交车辆充电时间和充电位置进行动态分配，动态分配过程包括：获取城乡公交车实时电量数据eb、各交通枢纽光伏实时发电数据pv和交通枢纽综合能耗数据ep、车辆位置、车辆到达交通枢纽时间、交通枢纽空闲充电桩数量等数据，以城乡公交网络能耗平衡和充电成本最小构建双目标函数，采用粒子群算法进行优化求解，得到城乡公交车辆最优充电时间和充电位置。
21.与现有技术相比，本发明具备以下有益效果：
22.1、首先本技术通过将城乡公交线网、城乡公交配车数和城乡公交运营排班计划输入地理信息系统，对城乡公交网络车辆能源消耗与城乡公交线路进行关联，绘制城乡公交网络车辆能耗分布热力图，并将城乡公交网络车辆能耗分配至各交通枢纽，结合交通枢纽建筑能耗最终确定各交通枢纽综合能耗，并依此计算各交通枢纽光伏板数量和充电桩数量，保证光伏板和充电桩设计数量和设计位置最优解。在运营过程中，通过智慧能源管理系统，根据光伏发电数据、车辆充电数据和建筑能耗数据，动态优化车辆充电时间和充电位置，动态调节交通枢纽建筑能耗，支撑城乡公交网络电力产出和消耗整体平衡，推进交通运输行业碳达峰和碳中和进程。
23.2、本技术中通过物联网感知设备对城乡公交网络中光伏发电、城乡公交车辆电量、交通枢纽建筑能耗进行实时监测，保证发电量和用电需求可监测和可预测，并通过智慧能源管理系统对发电量和用电需求进行动态调节和精准匹配，实现城乡公交网络零碳化运营。
附图说明
24.下面结合附图对本发明作进一步的说明。
25.图1为本发明的工作步骤示意图。
具体实施方式
26.请参阅图1所示，基于物联网的零碳城乡公交网络设计与管理方法，包括步骤一：控制终端调取地理信息系统，在地理信息系统上标记城乡公交线路l1、l2、
……
ln，交通枢纽p1、p2、
……
pn，输入城乡公交线路配车数量b1、b2、
……
bn，n取大于0的正整数，输入城乡公交线路车辆排班信息，城乡公交线路配车数量和车辆排班信息来源于智能公交调度系统。
27.步骤二：根据地理信息系统上的公交线路l、配车数b、智能调度系统运营排班数据，计算得到城乡公交车辆总能耗ec和城乡公交网络车辆能耗分布热力图；
28.城乡公交车辆总能耗ec计算方法包括：通过采集城乡公交智能调度系统中车辆运营排班数据和城乡公交线网数据，得到每辆车每天运营里程bm1、bm2、bm3
……
,bmn,得到城乡公交车辆总能耗为qz＝∑qd*bmn，qd为城乡公交车辆单位里程耗电量；
29.通过城乡公交智能调度系统，获取城乡公交线路走向信息，将城乡公交线路在地理信息系统上进行标记，并将城乡公交车辆运营排班信息与城乡公交线路进行关联，得到每条公交线路所有城乡公交车辆运营总里程bml1、bml2
……
bmln,计算得到每条公交线路公交车辆能耗qzl＝∑qd*bmln,将每条城乡公交线路公交车辆能耗分配到公交线路上，将所有城乡公交线路公交车辆能耗进行叠加，绘制城乡公交网络能耗分布热力图。
30.步骤三：根据城乡公交网络车辆能耗分布热力图和交通枢纽布局，采用贪心算法将城乡公交车辆总能耗ec分配至各交通枢纽，得到各交通枢纽城乡公交车辆能耗ecp，通过建筑能耗预测模型预测得到各交通枢纽建筑能耗eap，综合两者得到交通枢纽综合能耗ep。将ep输入光伏发电量预测模型,计算交通枢纽光伏电板规模；
31.通过光伏发电预测模型和各交通枢纽分时网络能耗，确定光伏板数量，光伏板数
量的确定过程包括：
32.基于光伏发电公开数据，将光伏发电数据分为训练集和测试集，将训练集的数据根据全年气候和日照数据进行匹配，得到发电数据和全年气候和日照数据之间的对应关系，构建关于发电量和全年气候和日照数据的光伏发电预测模型；
33.将测试集的数据输入到光伏发电预测模型内，对光伏发电预测模型进行测试，将城乡公交网络分时总能耗和各交通枢纽分时网络能耗作为约束条件，直到光伏总发电量和各交通枢纽光伏发电量同时满足相关约束条件。根据此测试集的数据，得到各交通枢纽光伏板数量。
34.具体的，光伏发电预测模型构建步骤如下：首先根据公开的光伏发电实测数据，将数据进行分类，分为训练集和测试集，其中训练集包含有根据时间周期进行变化的光伏发电基础数据，即不同时间、不同季节所对应的光伏发电数据，将数据按照不同时间、不同季节进行整合，得到不用时间光伏发电数据集合，对于不同季节光伏发电数据集合，需要根据调取的全年气候和日照数据进行匹配，得到气候和日照与光伏发电数据关系，即得到一个气候和日照随时间变化曲线和发电数据随时间变化曲线，将两组曲线放置在同一个图表内，观察两组曲线之间变化趋势，从而得到同一个季节的气候和日照与发电数据之间变化关系，总结得到光伏发电和气候和日照之间变化关系，构建光伏发电预测模型，便于对光伏发电进行预测。测试集是根据所得到光伏发电预测进行的测试数据，即将测试数据代入光伏发电预测模型内，判断光伏发电预测模型在经过测试集内的测试数据进行测试后，是否是较为准确的训练结果，便于对光伏发电预测模型进行校验。
35.具体的，各交通枢纽光伏板数量确定步骤如下：根据城乡公交网络车辆能耗分布热力图和交通枢纽布局，采用贪心算法将城乡公交车辆总能耗ec分配至各交通枢纽，得到各交通枢纽城乡公交车辆能耗ecp，通过建筑能耗预测模型预测得到各交通枢纽建筑能耗eap，综合两者得到交通枢纽综合能耗ep。将各交通枢纽综合能耗ep所需要的能源利用光伏板发电进行转换处理，例如在第一季节对应的单个光伏板理论发电量为elf1，则在当前季节需要光伏板数量为其中ε为比例预设参数；在第二季节中对应的单个光伏板理论发电量为elf2，则在当前季节需要光伏板数量为其中ζ为比例预设参数；在第三季节中对应的单个光伏板理论发电量为elf3，则在当前季节需要光伏板数量为其中η为比例预设参数；在第四季节中对应的单个光伏板理论发电量为elf4，则在当前季节需要光伏板数量为其中θ为比例预设参数；在本技术中，通过计算得到gn＝max{gn1,gn2,gn3,gn4}，将这四个数值中的最大数值作为所需要光伏板最佳数量，按照当前设定进行光伏板建设。
36.步骤四：对城乡公交车辆车辆充电时间、充电需求位置进行预测，采用聚类算法将不同时段的车辆充电需求位置和交通枢纽位置进行匹配，确定各交通枢纽最优充电桩设置数量；
37.交通枢纽充电桩最优数量确定步骤包括：将智能公交调度系统中城乡公交车辆运营排班信息、公交车辆电池管理模块中的城乡公交车辆实时电量数据ecb输入城乡公交车
辆充电预测模型，预测城乡公交车辆车辆充电时间和充电需求位置，采用聚类算法将不同时段的车辆充电需求位置和交通枢纽位置进行匹配，计算各交通枢纽在不同时段的充电车辆数，从而确定各交通枢纽最优充电桩设置数量。
38.步骤五：通过对接公交车辆电池管理模块和安装基于物联网的交通枢纽建筑能耗采集器，采集城乡公交车辆实时电量数据eb、交通枢纽建筑能耗数据eap，光伏实时发电量数据pv；
39.步骤六：建立城乡公交网络智慧能源管理系统，结合ecp、eap、eb、pv数据，基于全天城乡公交网络零碳目标，进行城乡公交车辆充电时段和充电位置动态分配。根据交通枢纽能耗预测模型对交通枢纽能耗进行动态调节。
40.具体的，城乡公交车辆充电时间和充电位置动态分配步骤包括：获取城乡公交车辆实时电量数据eb、各交通枢纽光伏实时发电数据pv、交通枢纽城乡公交车辆能耗ecp、交通枢纽能耗数据eap、车辆位置、车辆到达交通枢纽时间、交通枢纽空闲充电桩数量等数据，以城乡公交网络能耗平衡和充电成本最小构建双目标函数，采用粒子群算法进行优化求解，得到城乡公交车辆最优充电时间和充电位置。
41.具体的，交通枢纽建筑能耗动态调节步骤包括：控制终端首先调取全年气候数据，将其按照季度进行划分，分为四个季度的气候数据，随后根据各个季度的数据对建筑能耗进行预测，具体包括五种信息，包括建筑空间信息、材料信息、时间表信息和载荷信息；
42.首先空间信息是基于建筑本身的空间结构进行预测的，即获取建筑的标准层模型，在建模时，根据房间的外窗朝向、房间位置和房间功能分类建立能耗区，即在同一个建筑内，不同楼层的各个房间之间或者相同楼层的不同方位的房间之间，均存在着规律性的空调负荷差异。房间的楼层、朝向直接影响冷热负荷，继而使得相同用户的相同用能行为下，仍然会产生不同的能耗，所以记载建筑中的边角房间数量，记录能耗为bn，记载建筑中中间的房间数量，记录能耗为zn，从而得到总建筑的空间能耗，zk＝∑bn+∑zn，其中∑bn是指同一建筑中所有的边角房间能耗，∑zn是指同一建筑中所有的中间房间能耗，从而得到建筑整体的能耗值，将zk作为第一参数作为模型的搭建基数；
43.材料信息包括材的构造信息和材料参数信息，首先是外窗的相关信息，在外窗的数量以及外窗的材质进行分别定义，如外窗材质分为有没有低辐射涂层，若有，则定义外窗为ch，若没有，则定义外窗为cw，外窗数量为nc，其中玻璃的光照摄入为第二参数作为模型的搭建基数；在对外墙进行定义时，根据外墙的材质，设置有外墙的热吸收率(默认0.9)、外墙的太阳辐射吸收率(默认0.7)和外墙的可见光吸收率(默认0.7)，其设置为第三参数作为模型搭建基数。
44.时间表信息能够通过建立每个小时人员的出勤率进行模型搭建，通过以单位时间内的人员的数量构建人体的能量消耗，将其设置为第四参数作为模型搭建基数。
45.载荷信息是通过照明、电器载荷等功率信息进行构建的，通过载荷的耗电量进行预测，将其设置为第五参数作为模型搭建基数。
46.通过将上述的第一参数、第二参数、第三参数、第四参数和第五参数，将其构建成一个较为完整的建筑能耗预测模型，随后根据调取的全年气候数据，对上述参数进行适应性的调整，从而预测得到四组预测模型，在不同时间内得到不同的预测模型。
47.具体地，构建交通枢纽智慧能源综合管理系统，对城乡公交网络能耗运行数据进
行采集和深度分析，实现城乡公交网络能耗运行实时数据监测、精准能耗分析和动态规划、光伏发电智能预测、能耗智能预测等功能，实现光伏发电、公交车辆能源消耗、交通枢纽建筑能耗之间最优平衡，实现城乡公交网络运营过程中零碳目标。
48.以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例揭示如上，然而并非用以限定本发明，任何本领域技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，当可利用上述揭示的技术内容做出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

技术特征：
1.基于物联网的零碳城乡公交网络设计与管理方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：控制终端调取地理信息系统，在地理信息系统上标记城乡公交线路l1、l2、
……
ln，交通枢纽p1、p2、
……
pn，输入城乡公交线路配车数量b1、b2、
……
bn，n取大于0的正整数；步骤二：根据地理信息系统上的公交线路l、配车数b、智能调度系统运营排班数据，计算得到城乡公交车辆总能耗ec和城乡公交网络车辆能耗分布热力图；步骤三：根据城乡公交网络车辆能耗分布热力图和交通枢纽布局，采用贪心算法将城乡公交车辆总能耗ec分配至各交通枢纽，得到各交通枢纽城乡公交车辆能耗ecp，通过建筑能耗预测模型预测得到各交通枢纽建筑能耗eap，综合两者得到交通枢纽综合能耗ep；将ep输入光伏发电量预测模型，计算交通枢纽光伏电板规模；步骤四：对城乡公交车辆车辆充电时间、充电需求位置进行预测，采用聚类算法将不同时段的车辆充电需求位置和交通枢纽位置进行匹配，确定各交通枢纽最优充电桩设置数量；步骤五：通过对接公交车辆电池管理模块和安装基于物联网的交通枢纽建筑能耗采集器，采集城乡公交车辆实时电量数据eb、交通枢纽建筑能耗数据eap，光伏实时发电量数据pv；步骤六：建立城乡公交网络智慧能源管理系统，结合ecp、eap、eb、pv数据，基于全天城乡公交网络零碳目标，进行城乡公交车辆充电时段和充电位置动态分配；根据交通枢纽能耗预测模型对交通枢纽能耗进行动态调节。2.根据权利要求1所述的基于物联网的零碳城乡公交网络设计与管理方法，其特征在于：城乡公交车辆总能耗ec计算方法：通过采集城乡公交智能调度系统中车辆运营排班数据和城乡公交线网数据，得到每辆车每天运营里程lenn,得到城乡公交车辆总能耗为qz＝∑qd*lenn，qd为公交车辆单位里程耗电量。3.根据权利要求1所述的基于物联网的零碳城乡公交网络设计与管理方法，其特征在于，根据交通枢纽布局和城乡公交网络车辆能耗分布热力图，采用聚类算法将城乡公交车辆总能耗分配到每个交通枢纽上，得到各交通枢纽车辆能耗ecp，通过建筑能耗预测模型得到交通枢纽建筑能耗eap，将ecp和eap输入光伏发电量预测模型,计算交通枢纽光伏电板规模。4.根据权利要求1所述的基于物联网的零碳城乡公交网络设计与管理方法，其特征在于，通过光伏发电预测模型和各交通枢纽综合能耗，确定光伏板数量，所述光伏板数量的确定过程包括：基于光伏发电公开数据，将光伏发电数据分为训练集和测试集，将训练集的数据根据全年气候和日照数据进行匹配，得到发电数据和全年气候和日照数据之间的对应关系，构建关于发电量和全年气候和日照数据的光伏发电预测模型；将测试集的数据输入到光伏发电预测模型内，对光伏发电预测模型进行测试，将城乡公交网络总能耗和各交通枢纽综合能耗作为约束条件，直到光伏总发电量和各交通枢纽光伏发电量同时满足相关约束条件；根据此测试集的数据，得到各交通枢纽光伏板数量。5.根据权利要求1所述的基于物联网的零碳城乡公交网络设计与管理方法，其特征在
于，交通枢纽充电桩最优数量确定步骤包括：将智能公交调度系统中城乡公交车辆运营排班信息、城乡公交车辆实时电量数据eb，预测城乡公交车辆充电时间和充电需求位置，采用聚类算法将不同时段的车辆充电需求位置和交通枢纽位置进行匹配，确定各交通枢纽最优充电桩设置数量。6.根据权利要求1所述的基于物联网的零碳城乡公交网络设计与管理方法，其特征在于，通过构建的城乡公交网络智慧能源管理系统对城乡公交车辆充电时间和充电位置进行动态分配，动态分配过程包括：获取城乡公交车实时电量数据eb、各交通枢纽光伏实时发电数据pv和交通枢纽综合能耗数据ep，根据城乡公交车辆充电时段和充电需求位置预测结果，对城乡公交车辆充电时间段和充电位置进行动态规划。

技术总结
本发明公开了基于物联网的零碳城乡公交网络设计与智能管理方法，涉及交通运输技术领域，首先在地理信息系统中输入城乡公交网络相关数据；对城乡公交车辆总能耗EC进行预测，分配得到交通枢纽车辆能耗ECP；预测交通枢纽建筑能耗EAP；综合ECP和EAP确定交通枢纽光伏规模；根据城乡公交车辆充电时间和充电位置需求确定交通枢纽充电桩数量；对城乡公交网络能耗和光伏发电数据实时采集，构建智慧能源管理系统，对城乡公交车辆充电需求和交通枢纽建筑能耗进行动态分配和调节。本申请通过对城乡公交网络能耗进行预测和分配，求解光伏板和充电桩数量和位置最优解，实现零碳城乡公交网络建设，为交通领域碳达峰、碳中和提供切实可行实施路径。施路径。施路径。


技术研发人员：汪春 张卫华 张彤阳 丁俊美 孟磊 朱文佳 梁子君
受保护的技术使用者：合肥工业大学设计院（集团）有限公司
技术研发日：2023.05.17
技术公布日：2023/9/20