CN110119856A - 基于传感网络的充电站选址系统及方法 - Google Patents
基于传感网络的充电站选址系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110119856A CN110119856A CN201910531740.0A CN201910531740A CN110119856A CN 110119856 A CN110119856 A CN 110119856A CN 201910531740 A CN201910531740 A CN 201910531740A CN 110119856 A CN110119856 A CN 110119856A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- target
- charging station
- straight road
- carbon monoxide
- electric car
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 23
- UGFAIRIUMAVXCW-UHFFFAOYSA-N Carbon monoxide Chemical compound [O+]#[C-] UGFAIRIUMAVXCW-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 58
- 229910002091 carbon monoxide Inorganic materials 0.000 claims abstract description 58
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 47
- 238000007599 discharging Methods 0.000 claims description 58
- 239000003990 capacitor Substances 0.000 claims description 35
- 230000003321 amplification Effects 0.000 claims description 22
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 claims description 22
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 claims description 13
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 12
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical group [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 9
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims description 5
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 4
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 claims description 4
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 claims description 4
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 2
- 239000010761 intermediate fuel oil Substances 0.000 claims description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 16
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 5
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 4
- 238000003915 air pollution Methods 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 3
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 3
- 230000003647 oxidation Effects 0.000 description 3
- 238000007254 oxidation reaction Methods 0.000 description 3
- 230000001154 acute effect Effects 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 239000003595 mist Substances 0.000 description 2
- 239000003208 petroleum Substances 0.000 description 2
- APTZNLHMIGJTEW-UHFFFAOYSA-N pyraflufen-ethyl Chemical compound C1=C(Cl)C(OCC(=O)OCC)=CC(C=2C(=C(OC(F)F)N(C)N=2)Cl)=C1F APTZNLHMIGJTEW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 239000004215 Carbon black (E152) Substances 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 230000010485 coping Effects 0.000 description 1
- 239000010779 crude oil Substances 0.000 description 1
- 238000013016 damping Methods 0.000 description 1
- 238000005034 decoration Methods 0.000 description 1
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000000295 fuel oil Substances 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 229930195733 hydrocarbon Natural products 0.000 description 1
- 150000002430 hydrocarbons Chemical class 0.000 description 1
- 230000008676 import Effects 0.000 description 1
- 230000009545 invasion Effects 0.000 description 1
- 230000013011 mating Effects 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 description 1
- 238000004064 recycling Methods 0.000 description 1
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/0004—Gaseous mixtures, e.g. polluted air
- G01N33/0009—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment
- G01N33/0027—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment concerning the detector
- G01N33/0036—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment concerning the detector specially adapted to detect a particular component
- G01N33/004—CO or CO2
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/0004—Gaseous mixtures, e.g. polluted air
- G01N33/0009—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment
- G01N33/0073—Control unit therefor
- G01N33/0075—Control unit therefor for multiple spatially distributed sensors, e.g. for environmental monitoring
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
- G06Q10/043—Optimisation of two dimensional placement, e.g. cutting of clothes or wood
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Pathology (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Immunology (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Marketing (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Public Health (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于传感网络的充电站选址系统及方法，包括：速度传感器，用于采集预设选址区域内目标直行道路在预设时间段内的N个车辆速度信号；一氧化碳传感器，用于在预设时间段结束时采集目标直行道路中的目标一氧化碳信号；中央处理器，用于将N个车辆速度信号转换为N个速度值，将目标一氧化碳信号转换为目标一氧化碳量值；根据N个速度值和目标一氧化碳量值，估算目标直行道路中的电动汽车数量；并在电动汽车数量大于预设数量阈值时，将目标直行道路设为充电站备选地；图像采集装置，用于采集充电桩备选地经过车辆的车牌图像信息，以便确定所述预设选址区域内的目标充电站地址。本发明公开的系统及方法，降低了充电站选址的成本与时间。
Description
技术领域
本发明涉及电动汽车技术领域，特别是涉及一种基于传感网络的充电站选址系统及方法。
背景技术
近年来，随着经济危机的影响以及资源与环境危机的加剧，各国大力推进电动汽车行业的发展。电动汽车的发展与充电站的建设密切相关，因此推进充电站建设成为各界关注的话题。布局合理的充电站对提高电动汽车用户便利性、提高城市规划合理性、促进电动汽车行业发展具有重要意义。我国正处于电动汽车发展和充电站建设的初期阶段，需要加快相关研究步伐，促进充电站的科学布局。
随着人口总量和经济规模的不断扩大，全球面临的能源与环境危机不断加剧。而传统燃油汽车则是石油能源消耗的主要因素之一，因此，推动汽车行业开发新技术是破解能源危机的重要举措。传统汽车行业也造成了日益严重的环境问题。研究表明，交通噪声与汽车尾气对城市污染具有重要影响。日益严峻的资源环境危机以及全球金融危机，迫使传统汽车行业的转型与发展。相较于燃油汽车，电动汽车在能源使用率、排放率等方面的优势较为明显，因此，电动汽车产业已成为各国开拓的重要领域。2008年以来，美国、日本、欧盟等国，不断出台相关鼓励措施以促进该行业的发展。
作为全球第二大经济体，世界第一人口大国，我国面临着更加严峻的能源问题，能源消耗大、原油进口依存度高的问题不容小觑。与此同时，粗放式的经济发展模式造成的污染问题日益凸显，全国普遍受到雾霆天气的影响，大城市的空气污染更是严重，空气污染不断威胁着人类身体健康。为应对雾霆天气的侵袭，实行工厂停工、汽车单双号限行、学校停课等措施，影响了经济与社会的正常运转，造成了较大的社会福利损失。由此可见，日益加剧的空气污染问题，同样是我国应当解决的重要问题。因此，发展低碳经济，降低对化石能源的依赖，减少环境破坏是我国经济发展的新方向。促进电动汽车行业的发展，是发展低碳交通和低碳经济的重要方面。同时，我国传统汽车行业发展较为落后，其竞争力较弱。然而，在电动汽车的研制和开发上，我国还有较大的比较优势和发展空间。汽车工业是国民经济的支柱产业，电动汽车的发展为我国工业实现技术跨越提供了空前的机遇。
由此观之，发展电动汽车行业对我国减少对石油资源依赖、保障能源安全，减轻大气污染、发展低碳经济，提高汽车行业的竞争力具有重要意义。近些年，我国正大力推进电动汽车行业发展，国家层面与各个省市相继出台了相关鼓励政策。预计2020年，我国电动汽车产量将达到500万辆，进而带来了巨大的充电需求。只有建设科学完善的配套充电设施才能适应电动汽车行业发展的需求。因此，推进电动汽车充电设施建设势在必行。
在对充电站选址时，路段的电动汽车的车流量为选址的重要指标，现有技术中，一般通过图像采集装置采集该路段的车辆的车牌等方法以判断电动汽车的多少，再以此统计的车流量对选址定容进行计算。而通过图像采集装置等设备对电动汽车的数量进行统计时，成本较大，因为需要统计的道路较多，因此也比较费时。
综上所述可以看出，如何减少充电站选址的成本与时间是目前有待解决的问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于传感器网络的充电站选址系统及方法，减少了充电站选址的成本与时间。
为解决上述技术问题，本发明提供一种基于传感网络的充电站选址系统，包括：速度传感器，用于采集预设选址区域内目标直行道路在预设时间段内的N个车辆速度信号；一氧化碳传感器，用于在所述预设时间段结束时采集所述目标直行道路中的目标一氧化碳信号；中央处理器，用于将所述N个车辆速度信号转换为N个速度值，将所述目标一氧化碳信号转换为目标一氧化碳量值；根据所述N个速度值和所述目标一氧化碳量值，估算所述目标直行道路中的电动汽车数量；判断所述电动汽车数量是否大于预设数量阈值，若大于，则将所述目标直行道路设置为充电站备选地；图像采集装置，用于采集所述充电桩备选地经过车辆的车牌图像信息，以便根据所述车牌图像信息统计所述充电桩备选地内的目标电动汽车数量，确定所述预设选址区域内的目标充电站地址。
优选地，所述速度传感器安装于所述目标直行道路一侧的中间位置。
优选地，包括多个一氧化碳传感器，其中，所述多个一氧化碳传感器分别安装于所述目标直行道路的两侧，用于在所述预设时间段接收时采集到的所述目标直行道路中不同位置的一氧化碳信号。
优选地，还包括：
信号处理装置，用于分别对所述多个一氧化碳信号进行放大和滤波信号处理。
优选地，所述信号处理装置包括：
信号放大单元，用于接收所述多个一氧化碳传感器采集的所述多个一氧化碳信号，分别对所述多个一氧化碳信号进行放大；
信号滤波单元，用于分别对放大后的多个一氧化碳信号进行低通滤波处理，并将滤波后的多个一氧化碳信号发送至所述中央处理器。
优选地，所述信号放大单元包括：集成运放，二极管，三极管，电容以及电阻。
优选地，所述信号滤波单元包括：电阻、电容以及集成运放。
优选地，所述中央处理器具体用于：
将所述N个车辆速度信号转化为N个速度值，分别将所述N个速度值与预设速度阈值进行比较，若所述N个速度值中存在X个速度值大于所述预设速度阈值，则判定所述目标直行道路的汽车数量为X；
将经过放大与滤波处理后的多个一氧化碳信号分别转化为多个一氧化碳量值，并根据所述多个一氧化碳量值的均值，确定所述目标直行道路在所述预设时段内排放的目标一氧化碳量值；
根据所述目标一氧化碳量值与燃油汽车一氧化碳排放标准，判定X辆汽车中燃油汽车数量为X-K，所述目标直行道路中的电动汽车数量为K；
判断所述电动汽车数量K是否大于预设数量阈值，若大于，则将所述目标直行道路设置为充电站备选地。
优选地，还包括：无线传输装置，移动终端，显示装置和存储装置；
其中，所述无线传输装置分别与所述中央处理器、所述移动终端、所述显示装置及所述存储装置连接；
所述无线传输装置用于将所述目标直行道路中的电动汽车数量与所述充电站备选地的车牌图像信息由所述中央处理器无线传输至所述移动终端、所述显示装置以及所述存储装置。
本发明还提供了一种基于传感网络的充电站地址备选方法，包括：采集预设选址区域内目标直行道路在预设时间段内的N个车辆速度信号；在所述预设时间段结束时采集所述目标直行道路中的目标一氧化碳信号；将所述N个车辆速度信号转换为N个速度值，将所述目标一氧化碳信号转换为目标一氧化碳量值；根据所述N个速度值和所述目标一氧化碳量值，估算所述目标直行道路中的电动汽车数量；判断所述电动汽车数量是否大于预设数量阈值，若大于，则将所述目标直行道路设置为充电站备选地；采集所述充电桩备选地经过车辆的车牌图像信息，以便根据所述车牌图像信息统计所述充电桩备选地内的目标电动汽车数量，确定所述预设选址区域内的目标充电站地址。
本发明所提供的基于传感网络的充电站选址系统，包括：速度传感器、一氧化碳传感器、中央处理器以及采集装置。利用所述速度传感器采集预设选址区域内预设时间段内目标直行道路中的N个车辆速度信号。利用所述一氧化碳传感器在所述预设时间段结束时采集所述目标直行道路中的目标一氧化碳信号。所述中央处理器将所述N个车辆速度信号转换为N个速度值，将所述目标一氧化碳信号转换为目标一氧化碳量值后，根据所述N个速度值和所述目标一氧化碳量值估算出所述目标直行道路在预设时间段内的电动汽车数量。并判断所述电动汽车数量是否大于预设数量阈值，若大于，则将所述目标直行道路设置为充电站备选地。利用所述图像采集装置，采集所述充电站备选地经过车辆的车牌图像信息，根据所述车牌图像信息确定所述充电站备选地电动汽车的精确数量，从而确定所述充电站备选地是否为目标充电站地址。
本发明所提供的系统，首先利用速度传感器和一氧化碳传感器对预设区域内目标直行道路在预设时间段内的电动汽车数量进行估算；结合估算出的所述电动汽车数量，对所述目标直行道路进行一次筛选。若所述目标直行道路通过筛选，则将所述目标直行道路设置为充电站备选地，再利用图像采集装置对所述目标直行道路内的电动汽车数量进行精确计算；若所述目标直行道路未经过筛选则不需要再利用图像采集装置确定电动汽车的精确数目。利用本发明所提供的方法进行充电站选址时，利用速度传感器和一氧化碳传感器对所述预设区域内所有可建点的直行道路进行一次筛选，选出充电站备选地；在选出充电桩备选地后，只需要对充电桩备选地内的车流量进行统计，从而大大降低了充电站选址的耗时与成本，提高了充电站选址的效率。
附图说明
为了更清楚的说明本发明实施例或现有技术的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的基于传感网络的充电站选址系统的第一种结构框图；
图2为速度传感器与一氧化碳传感器在目标直行道路中的分布示意图；
图3为本发明实施例提供的基于传感网络的充电站选址系统的第二种结构框图；
图4为本发明实施例提供的基于传感网络的充电站选址系统的第三种结构框图；
图5为信号处理装置的电路连接示意图；
图6为本发明所提供的基于传感网络的充电站选址方法的一种具体实施例的流程图。
具体实施方式
本发明的核心是提供一种基于传感网络的充电站选址系统及方法，减少了充电站选址的时间与成本，提高了充电站选址的效率。
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
请参考图1，图1为本发明实施例提供的基于传感网络的充电站选址系统的第一种结构框图；本实施例所提供的充电站选址系统具体可以包括：速度传感器10，一氧化碳传感器11，中央处理器12以及图像采集装置13。其中，所述速度传感器10，用于采集预设选址区域内目标直行道路在预设时间段内的N个车辆速度信号。所述一氧化碳传感器11，用于在所述预设时间段结束时采集所述目标直行道路中的目标一氧化碳信号。所述中央处理器12，用于将所述N个车辆速度信号转换为N个速度值，将所述目标一氧化碳信号转换为目标一氧化碳量值；根据所述N个速度值和所述目标一氧化碳量值，估算所述目标直行道路中的电动汽车数量；判断所述电动汽车数量是否大于预设数量阈值，若大于，则将所述目标直行道路设置为充电站备选地。所述图像采集装置13，用于采集所述充电桩备选地经过车辆的车牌图像信息，以便根据所述车牌图像信息统计所述充电桩备选地内的目标电动汽车数量，确定所述预设选址区域内的目标充电站地址。
在本实施例中，在为了更准确的采集所述目标直行道路内的一氧化碳量值，所述充电站选址系统可以包括多个一氧化碳传感器，利用所述多个一氧化碳传感器在所述预设时间段接收时采集到的所述目标直行道路中不同位置的一氧化碳信号。
为了更好的采集所述目标直行道路在预设时间内经过车辆的速度信号，可以将所述速度传感器安装于所述目标直行道路的中间位置；同时将所述多个一氧化碳传感器分别安装于所述目标直行道路的两侧，如图2所示。
在本实施例中，所述速度传感器的输出端与所述中央处理器的输入端连接，所述多个一氧化碳传器的输出端与中央处理器的输入端连接，所述图像采集装置的输出端与所述中央处理器的输入端连接。
由于在直行道路上一氧化碳气体在较长时间内会发生扩散，因此，在使用本实施例提供的基于传感网络的充电站选址系统进行初步选址时，所述预设时间段不宜过长，例如20min至40min为宜。为了使本实施例所提供的系统所估算的电动汽车车流量更为准确，所述目标直行路段为无红绿灯的非拥堵路段。
在预设时间段内，在所述目标直行道路内所述速度传感器采集到N个车辆速度信号，所述中央处理器将所述N个车辆速度信号转换为N个速度值。将所述N个速度值分别与所述预设速度阈值进行比较。
在本实施例中可以将所述预设速度阈值设置为40千米每小时，当所述速度值大于40km/h时，认为该速度值为包括电动汽车及燃油汽车在内的汽车速度值。当所述N个速度值中大于40km/h的速度值为X个时，则认为所述目标直行道路中的汽车数量为X，其中，0≤X≤N，X为正整数。
燃油汽车排放的尾气主要有一氧化碳、碳氢化合物、氮氧化合物、及固体悬浮颗粒物，由于一氧化碳是燃油汽车尾气排放的主要物质，因此，在本实施例中，通过一氧化碳量值对所述直行道路中的燃油汽车的数量进行估算，从而估算出所述直行道路中电动汽车数量。所述中央处理器将所述多个一氧化碳传感器在所述预设时间段结束时采集到的多个一氧化碳信号转换后得到的多个一氧化碳值分别表示为Y1、Y2……Yn，则预设时间段内的目标一氧化碳量记为：
预设每辆燃油汽车一氧化碳排放量可以参考国家对燃油汽车的排放标准进行设定。当所述目标一氧化碳量为每辆燃油汽车的一氧化碳排放量的X-K倍时，表示X辆汽车中存在X-K辆燃油汽车，K辆电动汽车，其中，所述s为所述目标直行道路的距离，a为所述预设每辆燃油汽车一氧化碳排放量，单位为g/km。
需要说明的是，在本发明中，可以利用一组速度传感器和一氧化碳传感器的组合对所述预设选址区域内的一条直线道路进行电动汽车数量的估算完成后，在对其他直线道路中的电动汽车数量进行估算；也可以使用多组速度传感器与一氧化碳传感器的组合，同时对多条直线道路内的电动汽车数量进行估算。
本实施例提供的基于传感网络的充电站选址系统为先通过速度传感器与一氧化碳传感器对初步筛选出充电站备选地，再对初选后的充电站备选地使用图像采集等精确方法进行校验，最后采用加权沃诺洛依图等算法进行进一步选址，从而在不影响选址准确性的情况下能够节省充电站选址的成本，节约选址时间，提高充电站选址的效率。
基于上述实施例，在本实施例所提供的基于传感网络的充电站选址系统内，还可以包括无线传输装置14，移动终端15，显示装置16和存储装置17，如图3所示。所述无线传输装置分别与所述中央处理器、所述移动终端、所述显示装置、所述存储装置连接。
在本实施例中，所述中央处理器可以为STC89C51RC单片机，所述显示装置可以为LCD显示单元。
当所述中央处理器得到所述目标直行道路的电动汽车数量后，可以通过所述无线传输装置发送至所述移动终端、所述显示装置以及所述存储装置中，进行显示与存储。工作人员可以通过所述移动终端的显示装置查看所述目标直行道路的电动汽车数量，并在所述电动汽车数量大于预设数量阈值时，通过显示装置将所述目标直行道路设置为充电站备选地。
然后在所述充电站备选地上设置图像采集装置，图像采集装置用于采集备选地上经过车辆的车牌图像信息，再将采集的车牌图像信息传输至中央处理器，中央处理器将接收到的车牌图像信息通过无线传输装置传输至所述显示装置、所述移动终端和所述存储装置。由于电动汽车的车牌一般有别于燃油汽车的牌照，因此，在此可通过图像采集装置对车辆牌照的图像信息进行采集以对所述充电站备选地的电动汽车数量进行精确统计。因此，工作人员通过接收到的车牌图像信息获得所述充电站备选地中电动汽车数量最多的目标直行道路，并在所述目标直行道路上设置充电站。
基于上述实施例，为了提高所述一氧化碳信号的检测精度，在本实施例所提供的基于传感网络的充电桩选址系统中，还可以包括：信号处理装置18。请参考图4，图4为本发明实施例提供的基于传感网络的充电站选址系统的第三种结构框图。
在本实施例中，所述一氧化碳传感器的输出端与所述信号处理装置的输入端连接，所述信号处理装置的输入端与所述中央处理器的输入端连接。所述一氧化碳传感器将采集一氧化碳信号，并将采集到的一氧化碳信号转换为电压信号，并将所述电压信号传输至所述信号处理装置。通过所述信号处理装置的信号放大单元与信号滤波信号，分别对所述电压信号进行放大与滤波后，将放大与滤波后的一氧化碳信号在传输至所述中央处理器。其中，所述一氧化碳传感器的输出端与所述信号放大单元的输入端连接，所述信号放大单元的输出端与所述信号滤波器的输入端连接，所述信号放大器的输出端与所述中央处理器的输入端相连接。
所述信号放大单元包括集成运放A1-A3、二极管D1-D2、三极管VT1-VT3、电容C1-C5和电阻R1-R14。
如图5所示，所述一氧化碳传感器的输出端与集成运放A1的输入端连接，电容C1的一端接地，电容C1的另一端与电阻R1的一端连接，电阻R1的另一端与集成运放A1的输入端连接，电阻R1的一端还与集成运放A3的同相输入端连接，集成运放的V+端与二极管D1的阴极连接，二极管D2的阳极与电阻R2的一端连接，电阻R2的另一端与+15V电源连接，电阻R3的一端与集成运放A1的V+端连接，电阻R3的另一端与+15V电源连接，三极管VT1的基极与集成运放A1的V+端连接，三极管VT1的发射极与电阻R4的一端连接，电阻R4的另一端与+15V电源连接，三极管VT1的集电极与集成运放A2的输入端连接，电阻R5的一端接地，电阻R5的另一端与集成运放A1的输出端连接，电阻R14的一端与集成运放A1的输出端连接，电阻R14的另一端与集成运放A2的输出端连接，电容C2的一端接地，电容C2的另一端与集成运放A2的输入端连接，集成运放A2的偏置端与电容C5的一端连接，电容C5的另一端接地，电阻R10的一端与+15V电源连接，电阻R10的另一端与电容C5的一端连接，二极管D2的阳极与集成运放A1的V-端连接，二极管D2的阳极还与三极管VT3的基极连接，三极管VT3的集电极与集成运放A2的输入端连接，电阻R8的一端与-15V电源连接，电阻R18的另一端与三极管VT3的发射极连接，电阻R7的一端与-15V电源连接，二极管D2的阴极与电阻R7的另一端连接，三极管VT2的集电极与三极管VT3的基极连接，三极管VT2的发射极与-15V电源连接，电阻R6的一端与三极管VT2的基极连接，电阻R6的另一端与-15V电源连接，电阻R6的一端还与电阻R9的一端连接，电阻R9的另一端与集成运放A3的输出端连接，电容C3的一端与集成运放A3的输出端连接，电容C3的另一端与集成运放A3的反相输入端连接，电容C4的一端接地，电容C4的另一端与集成运放A3的反相输入端连接，电容C4的另一端还与电阻R11的一端连接，电阻R13的一端接地，电阻R13的另一端与电阻R12的一端连接，电阻R13的另一端还与电阻R11的另一端连接，电阻R12的另一端与集成运放A2的输出端连接，集成运放A2的输出端与所述信号滤波单元的输入端连接。
所述信号滤波单元包括电阻R15-R20、电容C6-C7以及集成运放A4-A6。
所述信号放大单元的输出端与电阻R15的一端连接，电阻R15的另一端与电容C6的一端连接，电阻R15的另一端还与集成运放A4的反相输入端连接，集成运放A4的同相输入端接地，电阻R16的一端与电容C6的一端连接，电容C6的一端还与集成运放A4的反相输入端连接，电阻R16的另一端与电容C6的另一端连接，电容C6的另一端与集成运放A4的输出端连接，电容C6的另一端还与电阻R19的一端连接，电阻R19的另一端与集成运放A5的反相输入端连接，集成运放A5的同相输入端接地，电阻R19的另一端还与电容C7的一端连接，电容C7的另一端与集成运放A5的输出端连接，集成运放A5的输出端与电阻R17的一端连接，电容C7的另一端也与电阻R17的一端连接，电阻R17的另一端与集成运放A6的反相输入端连接，集成运放A6的同相输入端接地，电阻R17的另一端与电阻R18的一端连接，电阻R18的另一端与集成运放A6的输出端连接，电阻R20的一端与电阻R15的另一端连接，电阻R20的另一端与集成运放A6的输出端连接，集成运放A6的输出端与所述中央处理器的输入端连接，所述信号滤波单元将电压信号V1传输至中央处理器。
在本实施例中，所述信号处理装置的噪声在2.6nV以内，漂移为0.6μV/℃。集成运放A1-A2的型号为LT1010；集成运放A3的型号为LT1001；集成运放A4-A6的型号均为LT1097。由于集成运放A1的直流偏移与漂移并不会影响电路的整体偏移，从而使得电路有着极低的偏移和漂移。
在所述信号放大单元中，电阻R1的阻值为1MΩ，电阻R2的阻值为33Ω，电阻R3的阻值为330Ω，电阻R4的阻值为20Ω，电阻R5的阻值为51Ω，电阻R6的阻值为470Ω，电阻R7的阻值为33Ω，电阻R8的阻值为20Ω，电阻R9的阻值为1OKΩ，电阻R10的阻值为25Ω，电阻R11的阻值为1MΩ，电阻R12为阻值为9KΩ，电阻R13为阻值为1KΩ，电阻R14为阻值为470Ω。三极管VT1的型号为2N2907，三极管VT2和VT3的型号为2N2222A。电容C1的电容值为0.1μF，电容C2的电容值为15pF，电容C3的电容值为0.002μF，电容C4的电容值为0.1μF，电容C5的电容值为25μF。二极管D1-D2的型号均为1N4148。
所述信号放大单元是一个快速放大电路，具有高输入阻抗。此外，所述信号放大单元的工作模式为电流反馈模式，能够在宽频范围闭环增益的情况下保持固定的带宽，和普通反馈方法不同的是，随着闭环增益变大，带宽是降低的。
所述信号放大单元是由集成运放A1-A2，即两个LT1010集成运放和三极管VT1-VT2组成的增益组成。在所述信号放大单元中，集成运放A3起直流恢复环路的作用，电阻R2用于感测集成运放A1的工作电流，用于偏置三极管VT1和VT2，三极管VT1和VT2提供互补电压增益给集成运放A2以产生电路输出，反馈是从集成运放A2输出端到集成运放输出端，这是一个低阻抗点。集成运放A3的稳定回路补偿信号通路的较大偏移，该偏移是由三极管VT1和VT2的失配主导的，校准可以通过控制流过三极管VT3的电流来进行，这会分流三极管VT2基极偏置电阻，通过电阻R3将三极管VT1的工作进行偏移以保证充足的环路捕获范围，选用9KΩ-1 KΩ反馈分频器馈入集成运放A3以均衡增益比，在所述信号放大单元中，增益比为10。该反馈方式是集成运放A1的输出为放大器的负输入，闭环增益由R14和R5比值设定，带宽在一个合理范围内成为相对独立的闭环增益，该信号放大单元中，全功率带宽保持在1MHz以上，涨幅约1-20MHz，循环较为稳定，集成运放A2输入端的电容C2在很宽的增益范围内提供了良好的阻尼，集成运放A1-A2限制了所述信号放大单元的带宽，可提高所述信号放大单元对信号处理的速度，所述信号放大单元的输出信号为V01。
在所述信号滤波单元中，电阻R15-R20的阻值、电容C6-C7的电容值可以根据滤波需求进行设置。所述信号滤波单元的输出信号为V1。所述信号滤波单元由两个积分电路构成，即由集成运放A4和集成运放A5构成的积分电路，其中一个积分电路使有耗型的。集成运放A6是一个单位增益倒相放大器，集成运放A6目的是进行极性反转。其中，集成运放A4的输出信号为V02，集成运放A5的输出信号为V03,其中V03＝-V1。因此：
其中，S为拉普拉斯算子。则滤波频率为 滤波质量参为
由于所述一氧化碳传感器采集的信号为微弱的电压信号，因而所述信号放大单元通过集成运放A1-A3、二极管D1-D2、三极管VT1-VT3、电容C1-C5和电阻R1-R14对所述一氧化碳传感器输出的电压V0进行放大处理，由集成运放A1-A3、二极管D1-D2、三极管VT1-VT3、电容C1-C5和电阻R1-R14构成的所述信号放大单元只有0.6μV/℃的漂移、2μV以内的偏移、100pA偏置电流和0.1Hz到10Hz宽带内2.6nV的噪声。其中，所述信号滤波单元使用电阻R15-R20、电容C6-C7以及集成运放A4-A6对经过放大后的电压信号进行低通滤波处理，从而提高了一氧化碳检测的精度。
请参考图6，图6为本发明所提供的基于传感网络的充电站选址方法的一种具体实施例的流程图；具体操作步骤如下：
步骤S601：采集预设选址区域内目标直行道路在预设时间段内的N个车辆速度信号；
步骤S602：在所述预设时间段结束时采集所述目标直行道路中的目标一氧化碳信号；
步骤S603：将所述N个车辆速度信号转换为N个速度值，将所述目标一氧化碳信号转换为目标一氧化碳量值；
步骤S604：根据所述N个速度值和所述目标一氧化碳量值，估算所述目标直行道路中的电动汽车数量；
步骤S605：判断所述电动汽车数量是否大于预设数量阈值，若大于，则将所述目标直行道路设置为充电站备选地；
步骤S606：采集所述充电桩备选地经过车辆的车牌图像信息，以便根据所述车牌图像信息统计所述充电桩备选地内的目标电动汽车数量，确定所述预设选址区域内的目标充电站地址。
本实施例的基于传感网络的充电站选址方法用于实现前述的基于传感网络的充电站选址系统，因此基于传感网络的充电站选址方法中的具体实施方式可见前文中的基于传感网络的充电站选址系统的实施例部分，其具体实施方式可以参照相应的各个部分实施例的描述，在此不再赘述。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的方法而言，由于其与实施例公开的系统相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
以上对本发明所提供的基于传感网络的充电站选址系统以及方法进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。
Claims (10)
1.一种基于传感网络的充电站选址系统，其特征在于，包括：
速度传感器，用于采集预设选址区域内目标直行道路在预设时间段内的N个车辆速度信号；
一氧化碳传感器，用于在所述预设时间段结束时采集所述目标直行道路中的目标一氧化碳信号；
中央处理器，用于将所述N个车辆速度信号转换为N个速度值，将所述目标一氧化碳信号转换为目标一氧化碳量值；根据所述N个速度值和所述目标一氧化碳量值，估算所述目标直行道路中的电动汽车数量；判断所述电动汽车数量是否大于预设数量阈值，若大于，则将所述目标直行道路设置为充电站备选地；
图像采集装置，用于采集所述充电桩备选地经过车辆的车牌图像信息，以便根据所述车牌图像信息统计所述充电桩备选地内的目标电动汽车数量，确定所述预设选址区域内的目标充电站地址。
2.如权利要求1所述的充电桩选址系统，其特征在于，所述速度传感器安装于所述目标直行道路一侧的中间位置。
3.如权利要求2所述的充电站选址系统，其特征在于，包括多个一氧化碳传感器，其中，所述多个一氧化碳传感器分别安装于所述目标直行道路的两侧，用于在所述预设时间段接收时采集到的所述目标直行道路中不同位置的一氧化碳信号。
4.如权利要求3所述的充电站选址系统，其特征在于，还包括：
信号处理装置，用于分别对所述多个一氧化碳信号进行放大和滤波信号处理。
5.如权利要求4所述的充电站选址系统，其特征在于，所述信号处理装置包括：
信号放大单元，用于接收所述多个一氧化碳传感器采集的所述多个一氧化碳信号，分别对所述多个一氧化碳信号进行放大；
信号滤波单元，用于分别对放大后的多个一氧化碳信号进行低通滤波处理，并将滤波后的多个一氧化碳信号发送至所述中央处理器。
6.如权利要求5所述的充电站选址系统，其特征在于，所述信号放大单元包括：集成运放，二极管，三极管，电容以及电阻。
7.如权利要求5所述的充电站选址系统，其特征在于，所述信号滤波单元包括：电阻、电容以及集成运放。
8.如权利要求7所述的充电站选址系统，其特征在于，所述中央处理器具体用于：
将所述N个车辆速度信号转化为N个速度值，分别将所述N个速度值与预设速度阈值进行比较，若所述N个速度值中存在X个速度值大于所述预设速度阈值，则判定所述目标直行道路的汽车数量为X；
将经过放大与滤波处理后的多个一氧化碳信号分别转化为多个一氧化碳量值，并根据所述多个一氧化碳量值的均值，确定所述目标直行道路在所述预设时段内排放的目标一氧化碳量值；
根据所述目标一氧化碳量值与燃油汽车一氧化碳排放标准，判定X辆汽车中燃油汽车数量为X-K，所述目标直行道路中的电动汽车数量为K；
判断所述电动汽车数量K是否大于预设数量阈值，若大于，则将所述目标直行道路设置为充电站备选地。
9.如权利要求1至8任一项所述的充电站选址系统，其特征在于，还包括：无线传输装置，移动终端，显示装置和存储装置；
其中，所述无线传输装置分别与所述中央处理器、所述移动终端、所述显示装置及所述存储装置连接；
所述无线传输装置用于将所述目标直行道路中的电动汽车数量与所述充电站备选地的车牌图像信息由所述中央处理器无线传输至所述移动终端、所述显示装置以及所述存储装置。
10.一种基于传感网络的充电站选址方法，其特征在于，包括：
采集预设选址区域内目标直行道路在预设时间段内的N个车辆速度信号；
在所述预设时间段结束时采集所述目标直行道路中的目标一氧化碳信号；
将所述N个车辆速度信号转换为N个速度值，将所述目标一氧化碳信号转换为目标一氧化碳量值；
根据所述N个速度值和所述目标一氧化碳量值，估算所述目标直行道路中的电动汽车数量；
判断所述电动汽车数量是否大于预设数量阈值，若大于，则将所述目标直行道路设置为充电站备选地；
采集所述充电桩备选地经过车辆的车牌图像信息，以便根据所述车牌图像信息统计所述充电桩备选地内的目标电动汽车数量，确定所述预设选址区域内的目标充电站地址。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910531740.0A CN110119856B (zh) | 2019-06-19 | 2019-06-19 | 基于传感网络的充电站选址系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910531740.0A CN110119856B (zh) | 2019-06-19 | 2019-06-19 | 基于传感网络的充电站选址系统及方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110119856A true CN110119856A (zh) | 2019-08-13 |
| CN110119856B CN110119856B (zh) | 2022-03-25 |
Family
ID=67524403
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910531740.0A Active CN110119856B (zh) | 2019-06-19 | 2019-06-19 | 基于传感网络的充电站选址系统及方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110119856B (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115271551A (zh) * | 2022-09-26 | 2022-11-01 | 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 | 一种电动汽车充电站选址规划方法及装置 |
| CN117829557A (zh) * | 2024-03-05 | 2024-04-05 | 安徽省大气探测技术保障中心 | 基于多技术融合的大气温室气体监测站点选址方法及系统 |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004038671A (ja) * | 2002-07-04 | 2004-02-05 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | ロードプライシングシステム |
| US20100211643A1 (en) * | 2009-02-17 | 2010-08-19 | Richard Lowenthal | Transmitting Notification Messages for an Electric Vehicle Charging Network |
| CN102521488A (zh) * | 2011-11-28 | 2012-06-27 | 山东电力集团公司济南供电公司 | 一种电动汽车换电站选址方法 |
| CN102722767A (zh) * | 2012-07-02 | 2012-10-10 | 山东鲁能智能技术有限公司 | 电动汽车充换电站布点规划系统及方法 |
| CN102880921A (zh) * | 2012-10-16 | 2013-01-16 | 山东电力集团公司电力科学研究院 | 一种电动汽车充电站选址优化方法 |
| CN106529797A (zh) * | 2016-10-28 | 2017-03-22 | 四川大学 | 电动汽车充电网络规划方法 |
| CN107944712A (zh) * | 2017-11-28 | 2018-04-20 | 国网上海市电力公司 | 基于电网结构坚强性的集中型换电站选址定容方法 |
| CN108764634A (zh) * | 2018-04-24 | 2018-11-06 | 河海大学 | 一种考虑充电需求增长的电动汽车充电站动态规划方法 |
| CN109886468A (zh) * | 2019-01-22 | 2019-06-14 | 河海大学 | 基于改进的自适应遗传算法的充电站规划方法 |
-
2019
- 2019-06-19 CN CN201910531740.0A patent/CN110119856B/zh active Active
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004038671A (ja) * | 2002-07-04 | 2004-02-05 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | ロードプライシングシステム |
| US20100211643A1 (en) * | 2009-02-17 | 2010-08-19 | Richard Lowenthal | Transmitting Notification Messages for an Electric Vehicle Charging Network |
| CN102521488A (zh) * | 2011-11-28 | 2012-06-27 | 山东电力集团公司济南供电公司 | 一种电动汽车换电站选址方法 |
| CN102722767A (zh) * | 2012-07-02 | 2012-10-10 | 山东鲁能智能技术有限公司 | 电动汽车充换电站布点规划系统及方法 |
| CN102880921A (zh) * | 2012-10-16 | 2013-01-16 | 山东电力集团公司电力科学研究院 | 一种电动汽车充电站选址优化方法 |
| CN106529797A (zh) * | 2016-10-28 | 2017-03-22 | 四川大学 | 电动汽车充电网络规划方法 |
| CN107944712A (zh) * | 2017-11-28 | 2018-04-20 | 国网上海市电力公司 | 基于电网结构坚强性的集中型换电站选址定容方法 |
| CN108764634A (zh) * | 2018-04-24 | 2018-11-06 | 河海大学 | 一种考虑充电需求增长的电动汽车充电站动态规划方法 |
| CN109886468A (zh) * | 2019-01-22 | 2019-06-14 | 河海大学 | 基于改进的自适应遗传算法的充电站规划方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 张明锐 等: "考虑电动汽车能量管理的微网分布式电源选址定容", 《电力自动化设备》 * |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115271551A (zh) * | 2022-09-26 | 2022-11-01 | 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 | 一种电动汽车充电站选址规划方法及装置 |
| CN117829557A (zh) * | 2024-03-05 | 2024-04-05 | 安徽省大气探测技术保障中心 | 基于多技术融合的大气温室气体监测站点选址方法及系统 |
| CN117829557B (zh) * | 2024-03-05 | 2024-05-28 | 安徽省大气探测技术保障中心 | 基于多技术融合的大气温室气体监测站点选址方法及系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN110119856B (zh) | 2022-03-25 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Zheng et al. | High-resolution mapping of vehicle emissions in China in 2008 | |
| CN103454660B (zh) | 一种车辆定位方法及装置 | |
| CN101532917B (zh) | 一种桥梁承载能力快速荷载试验方法 | |
| CN111670340B (zh) | 一种车辆剩余行驶里程的获取方法、电子设备及车辆 | |
| CN106249186A (zh) | 一种电池管理系统分流器电流采集数据的校正方法和装置 | |
| CN101464158A (zh) | 基于gps定位的道路网络栅格数字地图自动生成方法 | |
| CN104715605A (zh) | 一种基于vsp分布的交通运行数据与排放数据耦合方法与系统 | |
| CN101361106A (zh) | 使用数字地图收集交通信息的交通信息提供系统及其方法 | |
| CN202404768U (zh) | 路侧停车位检测系统 | |
| CN110119856A (zh) | 基于传感网络的充电站选址系统及方法 | |
| CN102852129A (zh) | 路基长期大变形自动监测系统及其监测方法 | |
| CN102722987A (zh) | 路侧停车位检测方法 | |
| CN107089209A (zh) | 一种用于计算电动汽车续驶里程的方法和装置 | |
| CN114417614A (zh) | 一种中心城区机动车空间管控措施下碳排放减排测算方法 | |
| CN105070088A (zh) | Gps对接公路里程桩号系统及其实现方法 | |
| CN104900057A (zh) | 一种城市快速路主辅道的浮动车地图匹配方法 | |
| CN103065497A (zh) | 一种车位检测的方法和系统 | |
| CN105355047A (zh) | 多交通检测源动态时间粒度的数据融合处理方法 | |
| CN107907134A (zh) | 一种里程信息辅助地磁匹配的车辆定位系统与方法 | |
| CN206938676U (zh) | 一种用于计算电动汽车续驶里程的装置 | |
| CN109239533A (zh) | 一种基于人工神经网络的特高压直流输电线路的故障定位方法 | |
| CN111806450A (zh) | 基于实际营运道路的路谱数据处理方法及动力匹配方法 | |
| CN104778838A (zh) | 一种山区高速公路道路试验信号检测系统的数据处理方法 | |
| CN203232155U (zh) | 融合gps、陀螺仪、加速度计的车辆高精度定位装置 | |
| CN104463442A (zh) | 一种城乡建设集聚性的探测方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |