一种基于汽车轨迹大数据的交通能源消耗源汇识别方法技术

本发明专利技术涉及能源规划领域，且公开了一种基于汽车轨迹大数据的交通能源消耗源汇识别方法，基于车辆GPS点位信息，生成时间分辨率为1小时的交通轨迹数据；结合现场实测数据，获得不同时段、不同道路类型上车辆单位时间能源消耗系数值，计算获得对应时段、对应道路类型上车辆能源消耗值；按照小时尺度、日尺度，统计车辆能源消耗值，并按照时间段进行制图；将所获取的所有轨迹数据按照城市内部道路、郊区道路及高速公路进行分类，并结合不同道路在不同时段内车辆能源消耗的单位值，计算车辆能源消耗值，得到交通人为热排放源以及交通人为热排放的汇；根据构建的车辆能源消耗源汇指数，将识别出来的车辆能源源与车辆能源汇分别制图。别出来的车辆能源源与车辆能源汇分别制图。别出来的车辆能源源与车辆能源汇分别制图。

【技术实现步骤摘要】
一种基于汽车轨迹大数据的交通能源消耗源汇识别方法


[0001]本专利技术涉及能源规划领域，具体为一种基于汽车轨迹大数据的交通能源消耗源汇识别方法。

技术介绍

[0002]交通碳减排的关键是控制汽车能源消耗，即实现交通能源消耗源的减量与汇的提升。因此亟需提出交通能源消耗源汇的科学有效识别方法。
[0003]但现有交通能源数据多以统计年鉴数据为依托，受制于原始数据时空分辨低的特性(空间以区县为最小单元，时间以年为最小单元)，存在以下应用瓶颈(1)由于统计年鉴数据以区县为最小空间单元，因此在区县内部交通能源异质性如何，无法表征。(2)交通能源在时间尺度上存在较明显的异质性，而统计年鉴数据是以年为最小时间单位，无法获取交通能源源汇在小时、日、季度等其他时间尺度上的变化特征。由于以上瓶颈的存在，使得指定的针对交通能源减排的措施效力大大降低，因此需要构建能够在多时空尺度下进行交通能源源汇精准表达的方法，为此我们提出了一种基于汽车轨迹大数据的交通能源消耗源汇识别方法。

技术实现思路

[0004](一)解决的技术问题
[0005]针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于汽车轨迹大数据的交通能源消耗源汇识别方法，解决了上述的问题。
[0006](二)技术方案
[0007]为实现上述所述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于汽车轨迹大数据的交通能源消耗源汇识别方法，包括以下步骤：
[0008]第一步：基于车辆GPS点位信息，生成时间分辨率为1小时的交通轨迹数据；
[0009]第二步：结合现场实测数据，获得不同时段、不同道路类型上车辆单位时间能源消耗系数值，计算获得对应时段、对应道路类型上车辆能源消耗值；
[0010]第三步：按照小时尺度、日尺度，统计车辆能源消耗值，并按照时间段进行制图；
[0011]第四步：将所获取的所有轨迹数据按照城市内部道路、郊区道路及高速公路进行分类，并结合不同道路在不同时段内车辆能源消耗的单位值，计算车辆能源消耗值，得到交通人为热排放源以及交通人为热排放的汇；
[0012]第五步：根据构建的车辆能源消耗源汇指数，将识别出来的车辆能源源与车辆能源汇分别制图。
[0013]优选的，所述第二步中的车辆能源消耗值计算公式为E＝L
×
εx；
[0014]E为车辆能源消耗，L为车辆轨迹长度，εx为不同时段、不同道路类型上车辆单位时间能源消耗系数值。
[0015]优选的，所述第三步中按照0
‑
6时、6
‑
12时、12
‑
14时、14
‑
18时以及18
‑
23时进行进
行制图。
[0016]优选的，所述第四步中的车辆能源消耗值计算公式为：
[0017][0018][0019][0020]式中AHR
v
表示不同类型车辆交通人为热排放t0至t1时段变化值，AHR
i,t1
表示i网格t1时刻交通人为热排放数值，AHR
i,t0
表示i网格t0时刻交通人为热排放数值；
[0021]O
v
表示t0至t1时段不同类型车辆轨迹起始点数量变化值，O
i,t1
表示i网格t1时刻车辆轨迹起始点数量，O
i,t0
表示i网格t0时刻车辆轨迹起始点数量；
[0022]D
v
表示t0至t1时段不同类型车辆轨迹终点数量变化值，D
i,t1
表示i网格t1时刻车辆轨迹终点数量，D
i,t0
表示i网格t0时刻车辆轨迹终点数量；
[0023]当AHR
v
与O
v
均呈现快速增长时，此区域被定义为交通人为热排放源，当AHR
v
与D
v
均呈现快速增长时，此区域被定义为交通人为热排放的汇。
[0024](三)有益效果
[0025]与现有技术相比，本专利技术提供了一种基于汽车轨迹大数据的交通能源消耗源汇识别方法，具备以下有益效果：
[0026]1、该基于汽车轨迹大数据的交通能源消耗源汇识别方法，结合了不同时间段以及运行轨迹进行计算，因此本方案数据结果时空分辨率高，同时具备多时空尺度特征表征能力。
[0027]2、该基于汽车轨迹大数据的交通能源消耗源汇识别方法，引入车辆轨迹数据，获取固定时间间隔车辆点位信息的数据，并按照车辆编号，将其所属的所有点位构建成一条完整的轨迹，其具备时间分辨率高。
[0028]3、该基于汽车轨迹大数据的交通能源消耗源汇识别方法，车辆能源消耗源汇特征识别结果稳定，科学性高。此方法为双碳目标的实现提供了重要技术方法支撑。
附图说明
[0029]图1为测试道路选取示意图；
[0030]图2为车辆能源消耗多时空尺度变化特征示意图；
[0031]图3为车辆能源源汇空间分布示意图。
具体实施方式
[0032]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0033]请参阅图1
‑
3，一种基于汽车轨迹大数据的交通能源消耗源汇识别方法，包括以下
步骤：
[0034]第一步：为客服统计年鉴数据时空分辨率低的限制条件，引入车辆轨迹数据，车辆轨迹数据是指借助车载GPS，获取固定时间间隔车辆点位信息的数据，并按照车辆编号，将其所属的所有点位构建成一条完整的轨迹，其具备时间分辨率高(5分钟记录一次点位信息)，数据连续性好(可连续获取)等特点。
[0035]第二步：结合实地测试数据，开展不同时间段、不同行驶速度下，单位时间交通能源消耗量的统计，即选择城市内部道路(道路1)、郊区道路(道路2)及高速公路(道路3)，在早高峰(8：000
‑
10：00)、非高峰时段(13：00
‑
15：00)及晚高峰(17：00
‑
19：00)按照选择的路径行驶，按照车载诊断系统，计算单位时间内交通能源消耗量。
[0036]第三步：构建车辆能源统计数据集，将所获取的所有轨迹数据按照城市内部道路、郊区道路及高速公路进行分类，并结合不同道路在不同时段内车辆能源消耗的单位值，计算车辆能源消耗值。其计算公式为：
[0037][0038]式中AHR表示交通人为热排放量，f(concar)矩阵表示不同类型车辆的不同行驶状态，f(energyf)矩阵表示不同类型车辆在不同行驶状态下的能源消耗系数，f(energy)矩阵表示不同类型车辆标准行驶状态下的能源消耗值。
[0039]第四步：定义交通能源源汇，综合考虑车辆轨迹起终点及能源消耗的大小本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于汽车轨迹大数据的交通能源消耗源汇识别方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步：基于车辆GPS点位信息，生成时间分辨率为1小时的交通轨迹数据；第二步：结合现场实测数据，获得不同时段、不同道路类型上车辆单位时间能源消耗系数值，计算获得对应时段、对应道路类型上车辆能源消耗值；第三步：按照小时尺度、日尺度，统计车辆能源消耗值，并按照时间段进行制图；第四步：将所获取的所有轨迹数据按照城市内部道路、郊区道路及高速公路进行分类，并结合不同道路在不同时段内车辆能源消耗的单位值，计算车辆能源消耗值，得到交通人为热排放源以及交通人为热排放的汇；第五步：根据构建的车辆能源消耗源汇指数，将识别出来的车辆能源源与车辆能源汇分别制。2.根据权利要求1所述的一种基于汽车轨迹大数据的交通能源消耗源汇识别方法，其特征在于：所述第二步中的车辆能源消耗值计算公式为E＝L
×
εx；E为车辆能源消耗，L为车辆轨迹长度，εx为不同时段、不同道路类型上车辆单位时间能源消耗系数值。3.根据权利要求1所述的一种基于汽车轨迹大数据的交通能源消耗源汇识别方法，其特征在于：所述第三步中按照0
‑
6时、6
‑
12时、12
‑
14时、14
‑
18时以及18
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23时进行进行制图。4.根据权利要求1所述的一种基于汽车轨迹大数...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹峥，郭冠华，张棋斐，郑子豪，吴志峰，
申请(专利权)人：广州大学，
类型：发明
国别省市：