【技术实现步骤摘要】
一种基于数据驱动的电动公交能耗估计方法
本专利技术涉及公共交通信息处理
，更具体的说是涉及一种基于数据驱动的电动公交能耗估计方法。
技术介绍
近年来，随着我国城市化步伐的日益加快，机动车保有量不断提升，机动车辆所消耗的能源与排放的温室气体数量与日俱增。环境与机动车辆之间的矛盾日益凸显，并成为我国各大城市发展中亟需解决的重要矛盾。虽然公交车辆相较于其他车辆来说，在能源消耗和温室气体排放方面具有人均能耗低、更环保的优势，但是使用柴油内燃机等传统内燃机的公交车辆同样会导致严重的能源消耗与环境污染问题。在公共交通领域，电动公交车比传统的柴油公交车更有利，因为它们在车辆运行期间具有“低能耗、零排放”的优势，推广电动公交是改善环境质量、节省能源消耗的有效对策之一。以北京市为例，2009年至2014年，北京市部署了近9000台新能源汽车，其中超过50％的新能源汽车是公交车辆、出租车和环卫车等公共用途车辆。根据北京公共交通集团(2018年)的数据，北京至少50％的公交车辆将在2020年实现电气化。因此，研究电动公交能耗估计具有较强的现实意义，具体体现在：为电动公交与传统柴油...
【技术保护点】
1.一种基于数据驱动的电动公交能耗估计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取车辆的实时GPS轨迹数据、智能IC卡数据、车辆的空载质量和辅助系统功率；S2：根据GPS轨迹数据中相邻轨迹点的行驶距离和行驶时间计算车辆在相邻轨迹点区间内的速度、加速度和坡度；S3：将智能IC卡数据与GPS轨迹数据进行匹配，并结合车辆的空载质量计算相邻轨迹点区间内车辆的总质量；S4：根据车辆的速度、加速度、坡度和总质量，计算相邻轨迹点区间内车辆运行的瞬时功率；S5：根据S4中的瞬时功率和车辆的辅助系统功率计算车辆的瞬时总功率，并根据车辆的瞬时总功率估算车辆能耗。
【技术特征摘要】
1.一种基于数据驱动的电动公交能耗估计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取车辆的实时GPS轨迹数据、智能IC卡数据、车辆的空载质量和辅助系统功率；S2：根据GPS轨迹数据中相邻轨迹点的行驶距离和行驶时间计算车辆在相邻轨迹点区间内的速度、加速度和坡度；S3：将智能IC卡数据与GPS轨迹数据进行匹配，并结合车辆的空载质量计算相邻轨迹点区间内车辆的总质量；S4：根据车辆的速度、加速度、坡度和总质量，计算相邻轨迹点区间内车辆运行的瞬时功率；S5：根据S4中的瞬时功率和车辆的辅助系统功率计算车辆的瞬时总功率，并根据车辆的瞬时总功率估算车辆能耗。2.根据权利要求1所述的一种基于数据驱动的电动公交能耗估计方法，其特征在于，步骤S1中车辆的实时GPS轨迹数据至少包括：车辆ID、车辆轨迹点经度、车辆轨迹点纬度、车辆轨迹点高程、车辆轨迹点速度和车辆轨迹点采集时间。3.根据权利要求1所述的一种基于数据驱动的电动公交能耗估计方法，其特征在于，步骤S1中对车辆的实时GPS轨迹数据进行预处理，剔除车辆轨迹点经纬度或车辆轨迹点高程值为零的GPS轨迹数据。4.根据权利要求1所述的一种基于数据驱动的电动公交能耗估计方法，其特征在于，步骤S2包括：S21：获取GPS轨迹数据中相邻轨迹点的经纬度；S22：根据前一轨迹点经度、前一轨迹点纬度、后一轨迹点经度和后一轨迹点纬度计算地球表面距离，作为相邻轨迹点车辆的行驶距离；S23：根据相邻轨迹点的行驶距离和相邻轨迹点高程差计算相邻轨迹点区间内车辆的坡度；S24：根据相邻轨迹点的车辆行驶速度和相邻轨迹点的采集时间计算相邻轨迹点区间内车辆的加速度。5.根据权利要求4所述的一种基于数据驱动的电动公交能耗估计方法，其特征在于，步骤S22中的地球表面距离为考虑了地球赤道和极半径的表面距离。6.根据权利要求4所述的一种基于数据驱动的电动公交能耗估计方法，其特征在于，步骤S23中的坡度为相邻两个轨迹点的地球表面距离的高程差所构成的直角三角形中较小的锐角值。7.根据权利要求1所述的一种基于数据驱动的电动公交能耗估计方法，其特征在于，步骤S3包括：S31：将车辆的实时GPS轨迹数据中的车辆ID和智能IC卡数据中的车辆IC进行匹配，获得车辆的智能IC卡数据；...
【专利技术属性】
技术研发人员：马晓磊，缪然，周心宇，吴淑涛，闫昊阳，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京,11
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