CN111452669B - 公交智能充电的系统和方法及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种公交智能充电的系统和方法及介质,接收公交车载终端的服务消息,根据服务消息生成后台服务,建立企业私有云存储公交运行状态数据和充电状态,根据公交运行状态数据和后台服务,生成导引指令,导引公交车充电;实时接收公交车载终端的充电消息,根据公交运营时刻表生成动态充电排队机制,监控充电场站区域内的充电设备,实时采集充电设备告警消息,令充电场站区域可视化;利用专家数据库对充电场站的充电数据进行监控,生成数据比对信息,与充电场站的安防监控装置和充电监控装置集成,实时推送充电场站运行消息。在满足公交运营的基础上,通过聚类和分类,实时大数据计算、私有云存储,基于统一平台,以微服务复用模式进行公交智能充电。
Description
技术领域
本发明涉及公交智能充电技术领域,具体地,涉及一种公交智能充电的系统和方法及介质,尤其是涉及智能充电并计划指导充电过程,多个大型专用停车场集中管控、统一调配资源、全方位预警、报警的管理平台。
背景技术
《2016年度中国新能源公交车推广应用研究报告》数据显示,2016年全国新增公交车9万多辆,其中八成以上是新能源车型,这较2015年新增及更换车辆中新能源公交车的比重又上升了20%。《报告》中预测,按照推广目录要求,2019年新能源公交车数量将突破30万辆。显然,新能源公交行业前景可期。然而,在产业发展的背后,仍存在不少亟待解决的问题,除了车辆安全、电池技术创新等问题,还有公交的营运特性的限制。
公交行业具有很强的时段性,上海地方交通法规规定:工作日的早高峰:7:30-9:30、晚高峰:16:30-18:30,对于纯电动公交汽车,电池容量大,虽然采用直流大功率单枪充、双枪同充、集控箱技术、充电堆技术、充电弓技术等不同的技术手段,应对公交的不同调度方式,然而不可避免的,所有车辆会夜间回停车场,集中充电;公交充电不同于私家车,私家车可以按先来后到,排队充电,公交是有运营要求的,要确保准点发车,对于充电车辆的次序有要求;一个大型停车场,可以有600个车位,因用电容量的限制,总功率是有限的,每个车位都安装充电设备很浪费;公交充电地点集中,用电容量会产生饱和,有用电安全问题;公交充电时间集中,考虑快充方式对电池的损伤,以及在停满公交车辆的情况下随意调整车位的不可行性,通常采用夜间慢充,慢充虽然相对安全,但充电时间长,通常慢充充满电平均耗时2小时左右,可以考虑削峰填谷,但此方式不一定满足公交营运;一机几充影响几辆车的充电速率,不是直接的数据叠加,每增减一辆都会影响整个充电机上的其它车辆充电速率;电池的充电效能跟电池的健康状况有关,不健康的状态会影响电池的充电速率;大集团公司的公交车辆至少都是几千辆,不同性能的车型应对不同的线路或路况,大型停车场往往离线路、市区较远,不是简单的就近、分区停车充电就能解决充电问题;尤其在重大安全事故时的应急处理上,不能简单的调车去别的充电场充电就能满足营运,(500辆差不多影响33条线路)。另外,为了能实现全方位预警、报警,平台的数据安全性、稳定性、服务能力的扩展性、服务需求的快速响应能力,都不是传统的面向服务的架构(SOA)能解决的。
与本申请相关的专利文献CN 107745650A,公开一种基于峰谷分时电价的电动汽车有序充电控制方法,满足私家电动汽车充电,尽可能地提高电网运行的稳定性及电动汽车充电的经济性的问题。专利文献CN 109703389A,公开基于新能源公交车的车桩网一体化充电调度装置及方法,解决现有技术中存在因新能源公交车充电不合理导致调度质量不高,新能源公交车利用率偏低的问题,侧重调度优化。专利文献CN 108237940A公开一种新能源停车场的公交充电桩综合监控系统,也是一种传统的处理方式。
发明内容
针对现有技术中的缺陷,本发明的目的是提供一种公交智能充电的系统和方法及介质。
根据本发明提供的一种公交智能充电的系统,包括:
大数据服务中心模块:接收公交车载终端的服务消息,根据服务消息生成后台服务,存储公交运行状态数据,根据公交运行状态数据和后台服务,生成导引指令,导引公交车充电;
充电场站区域集控模块:实时接收公交车载终端的充电消息,根据公交运营时刻生成动态充电排队机制,监控充电场站区域内的充电设备,实时采集充电设备告警消息,令充电场站区域可视化;
综合管理模块:利用专家数据库对充电场站的充电数据进行监控,生成数据比对信息,与充电场站的安防监控装置和充电监控装置集成,实时推送充电场站运行消息。
优选地,所述大数据服务中心模块包括:
环比电池电量监控模块:通过多类型数据加密传输,采集公交车载终端的电池运行情况,基于大数据分析和历史充电曲线比对,生成环比电池电量衰减量,判定电量衰减是否异常,若电量衰减量大于设定衰减值,则判定为衰减异常,生成回场消息至公交车载终端,否则,则根据公交车的今日路单计划里程值计算当前电量维持程度;
车辆回场规划模块:接收公交车确认回场消息,根据公交车位置信息,生成回场路线导引和预约车位消息,将回场路线导引返回公交车载终端,将预约车位消息发送至充电场站;
充电导引模块:对公交车充电生成充电排队队列,根据充电场站硬件资源选择公交车充电模式,待充电结束后生成挪车导引信息发送至公交车载终端。
优选地,所述充电场站区域集控模块包括:
充电预约模块:接收公交车载终端或手机APP发送的充电预约申请,根据充电预约申请进行充电车位锁定;
充电调度模块:根据充电场站区域内的充电设备状态信息,以及充电预约申请,生成充电调度消息;
充电监控模块:实时采集充电设备的告警信息,根据告警信息判定设备异常状态和异常原因,根据异常状态和异常原因生成异常排除命令;
设备告警模块:实时监控充电场站和充电设备的使用情况,生成充电设备的告警信息,以及室内外视频监控、烟雾监控。
优选地,所述综合管理模块包括:
故障监控模块:实时采集充电设备的告警信息,根据告警等级划分告警重大程度,根据告警重大程度触发相应的应急指挥预案;
知识分析模块:利用专家数据库对充电数据中的电池充电监控数据、故障诊断数据、运营公里数据和充电设备状态数据进行对比,生成对比结果;
应急导引模块:筛选告警重大程度为重大故障的告警信息,触发自动切换应急指挥预案指令至大数据服务中心,在应急指挥预案的阶段节点时推送消息,跟踪应急指挥预案执行进度。
优选地,令所有充电设备按照统一参数线性建模,令所有公交车根据品牌和型号区分后按照统一参数线性建模,公交车残余电量按照里程乘以单位平均耗电量进行线性计算。
根据本发明提供的一种公交智能充电的方法,包括:
大数据服务中心步骤:接收公交车载终端的服务消息,根据服务消息生成后台服务,存储公交运行状态数据,根据公交运行状态数据和后台服务,生成导引指令,导引公交车充电;
充电场站区域集控步骤:实时接收公交车载终端的充电消息,根据公交运营时刻表生成动态充电排队机制,监控充电场站区域内的充电设备,实时采集充电设备告警消息,令充电场站区域可视化;
综合管理步骤:利用专家数据库对充电场站的充电数据进行监控,生成数据比对信息,与充电场站的安防监控装置和充电监控装置集成,实时推送充电场站运行消息。
优选地,所述大数据服务中心步骤包括:
环比电池电量监控步骤:通过多类型数据加密传输,采集公交车载终端的电池运行情况,基于大数据分析和历史充电曲线比对,生成环比电池电量衰减量,判定电量衰减是否异常,若电量衰减量大于设定衰减值,则判定为衰减异常,生成回场消息至公交车载终端,否则,则根据公交车的今日路单计划里程值计算当前电量维持程度;
车辆回场规划步骤:接收公交车确认回场消息,根据公交车位置信息,生成回场路线导引和预约车位消息,将回场路线导引返回公交车载终端,将预约车位消息发送至充电场站;
充电导引步骤:对公交车充电生成充电排队队列,根据充电场站硬件资源选择公交车充电模式,待充电结束后生成挪车导引信息发送至公交车载终端。
优选地,所述充电场站区域集控步骤包括:
充电预约步骤:接收公交车载终端或手机APP发送的充电预约申请,根据充电预约申请进行充电车位锁定;
充电调度步骤:根据充电场站区域内的充电设备状态信息,以及充电预约申请,生成充电调度消息;
充电监控步骤:实时采集充电设备的告警信息,根据告警信息判定设备异常状态和异常原因,根据异常状态和异常原因生成异常排除命令;
设备告警步骤:实时监控充电场站和充电设备的使用情况,生成充电设备的告警信息,以及室内外视频监控、烟雾监控。
优选地,所述综合管理步骤包括:
故障监控步骤:实时采集充电设备的告警信息,根据告警等级划分告警重大程度,根据告警重大程度触发相应的应急指挥预案;
知识分析步骤:利用专家数据库对充电数据中的电池充电监控数据、故障诊断数据、运营公里数据和充电设备状态数据进行对比,生成对比结果;
应急导引步骤:筛选告警重大程度为重大故障的告警信息,触发自动切换应急指挥预案指令至大数据服务中心,在应急指挥预案的阶段节点时推送消息,跟踪应急指挥预案执行进度。
根据本发明提供的一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质,所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。
与现有技术相比,本发明具有如下的有益效果:
1、本发明在满足公交运营的基础上,通过聚类和分类,实时大数据计算、私有云存储,基于统一平台,以微服务复用模式进行公交智能充电;
2、本发明建立企业私有云,采用分布式存储,运用虚拟化技术,呈现现场的实时状态,全方位预警、报警,降低运营风险;
3、本发明对所有充电桩充放电过程按照统一参数线性建模,不考虑充电桩使用年度差异,按照各个充电场站的充电计划执行,遇到突发事件,多个停车场集中管控、统一调整资源。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述,本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显:
图1为本发明的系统功能框架示意图;
图2为本发明的公交充电流程示意图;
图3为本发明的智能充电平台技术架构示意图;
图4为本发明的智能充电平台物理架构示意图;
图5为本发明的排班流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明,但不以任何形式限制本发明。应当指出的是,对本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
本发明优先考虑定位,公共交通的首要目标不是盈利,是社会公益性的,在满足营运的基础上,降低成本,节约资源,安全生产。并且,对于路况复杂,大型停车场离市区或终点站较远,也不适合计划单边运营及单边回场充电。本发明采用大数据框架,是技术的提升和管理的优化,利用已有的设备设施(如车载终端、停车场设施)多类型数据融合分析,更强调满足公交营运计划的基础上,辅助其优化管理。
本发明建立企业私有云,分布式存储,多类型数据收集、存储、清洗、整合、服务、应用、归档。私有云建立在大数据框架之上,基于统一的自动化平台,能实现主机快速部署,按需扩展,可以提供海量、安全、高可靠的存储空间,支持容量和处理能力的弹性扩展。业务的单服务模式拆分成微服务模式,微服务重现业务及复用业务的同时,还可以自由组合,可以促进业务的可持续的改进和扩展;运用虚拟化技术,呈现现场的实时状态,全方位预警、报警,降低运营风险,提高工作效益。使用动感3D引擎,支持动态局部刷新,秒级响应,使大数据构建虚拟现场流畅,更精确的把控处理预警、报警、应急指挥调度。对突发事件的监控和加强应急处理能力;制定一个智能充电计划指导充电过程,实现实时分布式计算、资源共享、统筹分配、区域集控。智能充电计划是本系统的核心算法,使用大数据计算、大数据建模,所有充电桩充放电过程按照统一参数线性建模,不考虑桩使用年度的差异;相同品牌、型号的车辆不考虑差异性,充放电过程按照统一参数线性建模,不考虑使用年度的差异;到达时间按照排班时间计算,不考虑路况影响;残余电量按照里程乘以单位平均耗电量线性计算,不考虑路况、驾驶员影响;车辆动态接入充电桩所有电气参数按照线性计算。各场站按各场的充电计划执行,每有一辆车准备充电,实时分布式计算重新规划、计划;当有突发事件,多个停车场集中管控、统一调配资源;多类型数据融合分析,提升数据分析的广度和深度,发挥大数据框架的优势,充分挖掘数据的价值。对当前管理情况和充电效益方面的分析结果,包括故障分析、充电桩使用率分析、平谷峰分析、年度契约负荷分析、百公里电耗分析等,通过趋势、状态数据分析、时间日志等,利用运行控制图、范围控制图,形成日常管理数据指导和行业技术决策支撑。
实施例1
如图1所示,本发明的公交智能充电的系统,包括大数据服务中心、充电场站区域集控和综合管理三大模块。大数据服务中心是基础技术平台,完成所有数据的后台服务,具体集成了实时消息处理服务、文件服务、日志服务、保养维修服务、安全服务、实时计算服务、流媒体服务、充电计划服务、电池健康服务、广播服务、历史数据服务、实时监控服务、路线规划服务、离线数据分析服务、各类终端服务、设备设施铭牌服务、重大故障应急服务、统计与分析服务、数据专家服务,属于充电系统的核心模块。参考区域自治,重点交互的思想,各场站自行参考充电计划指导充电过程,所有状态数据同步至大数据服务中心,遇到突发事件时,虚拟场景同步至综合管理,启动各级应急预案,多个停车场统一调配资源,协调管理。
大数据服务中心包括以下功能:
实时消息处理服务:多类型数据加密传输,实时接收、校验、清洗、存储、转发;
实时计算服务:完成数据的加工、标准化,包括,充电场站实时运营指标计算、桩枪实时状态指标计算、故障、告警实时分类计算、车辆实时里程计算、车辆充电计划实时计算、车辆充电监控实时计算等;
历史数据服务:一月以外的数据,归档至搜索服务器Elasticsearch存储;
设备设施铭牌服务:设备设施建立终身铭牌,从入场至其报废的终身简历;
文件服务:非结构化或半结构化文件、数据的管理;
流媒体服务:充电场站区域集控系统的视频、影像联网至服务中心,供综合管理系统、监控中心等其它系统同步显示及调取;
实时监控服务:实时计算充电车辆的优先级及采用何种充电模式,与充电计划服务协同修改充电计划,场站充电完成时间预测等;
故障应急服务:各充电场站区域集控系统中的配电监控、安防监控、充电监控等监控到的故障做统计,对重大故障的应急处理采用预案流程化的处理,每阶段推送消息提醒,同时,按不同的预案等级,各场站分流车辆,减少充电电量,以能满足早高峰出车、中间补电等条件,各场站重新计算充电计划,统筹管理所有在场车辆;
日志服务:流式架构自主检测各类大数据日志,有异常时,主动推送消息给相关人员;
充电计划服务:充电过程是恒流充电阶段,恒压充电阶段,浮充充电阶段,假设充电过程是线性的,考虑各场站的最大电力负荷,以为满足公交营运、节能为目标,数学建模,模型学习,训练模型,多场站统筹调配资源,构建充电计划;
路线规划服务:进出泊车位的路线计算及引导;
统计与分析服务:各维度的统计报表和分析图表;
保养维修服务:设备设施的保养、维修是定期工作,定时发布保养、维修提醒;定制临时工单任务,推送消息,追踪整个流程;
电池健康服务:大数据分析和历史充电曲线比对,在充电过程中,电压突然出现持续的升降梯式的波动推送消息提醒;
离线数据分析服务:对离线数据进行批处理,离线数据的潜在价值深度分析和挖掘,车型分析、桩型分析、场站容纳量分析、电池健康度分析、充电行为分析等;
数据专家服务:本平台用到的所有技术指标、模型、资料等;
安全服务:采用成熟的人脸识别技术、车牌识别技术、RFID技术、指纹技术、二维码技术等,快速识别司机、车辆身份,快速登录应用系统,针对不同的用户,配置不同的操作权限和数据权限;
广播服务:实时发布车辆进场提醒、泊位提醒、电池健康提醒;实时发布预警、报警信息;实时推送主管部门的通知或提示性消息;
各类终端服务:PC、查询机、监控平台、APP、其它系统,数据对接。
充电场站区域集控包括以下子系统:
充电预约子系统:实现公交新能源车辆通过车载终端或手机APP进行充电预约;
智能充电调度子系统:根据实际运营情况、充电设备状态等信息,智能合理的调度、协调充电资源对新能源车辆进行高效、方便、快捷的充电,形成动态充电排队机制;公交回场来自公交运营时刻表,属于定时任务,根据公交时刻运营表生成所有公交车的充电计划,中途若遇到临时充电情况,能够产生预约充电机制,动态对充电排队进行调整,修正充电计划;
故障监控子系统:实时采集设备告警信息,快速确定异常设备和异常原因,针对性进行异常排除,减少设备损坏,提高维修效率,保障运行正常;
统计与分析子系统:对充电设备产生的充电数据进行日常运行分析等功能,为决策者决策提供依据;
权限管理子系统:为了保证系统的安全运行,针对不同的用户,配置不同的操作权限和数据权限,实现了权限的灵活配置和控制;
配电监控子系统:对高配间进行实时监控与电能管理,使值班管理人员根据配电监控系统的运行情况进行负荷分析、合理调度,实现对配电系统的现代化运行管理。
充电场站安防监控子系统:包括安保监控和充电监控,安保监控实现室内外视频监控、烟雾监控
充电场站充电监控子系统:充电监控实现对充电场站和充电设施的使用情况和工作状态进行实时监控;
信息发布子系统:充电场站管理员可向车载终端和手机APP实时推送通知或提示性消息。
综合管理包括以下子系统:
故障监控子系统:实时采集设备告警信息,对重大故障报警,启动应急指挥预案
数据专家子系统:对电池充电监控数据、故障诊断数据、运营公里数据与充电设备数据进行对比分析,为主管部门制定企业规划和决策的提供依据。
统计与分析子系统:对各充电场站产生的数据进行深度分析,运用自学习、专家知识库等方法,产生分析报告、考核标准、优化方案,为决策者决策提供依据。
权限管理子系统:为了保证系统的安全运行,针对不同的用户,配置不同的操作权限和数据权限,实现了权限的灵活配置和控制。
信息发布子系统:主管部门实时推送通知或提示性消息。
充电场站安防监控子系统:同步各充电场站的安防监控子系统;
充电场站充电监控子系统:同步各充电场站充电监控子系统
应急指挥子系统:对于重大故障,大数据服务中心自动切换至应急预案,预案以流程化的方式进行,每阶段推送消息,跟踪进度及事件分析。
实施例2
在公交车的运营过程中,通过大数据服务中心与公交车进行互动,互动包括车辆在线路营运时提醒回场、引导回场、引导泊位、监控充电、引导离开的闭环流程。
如图2所示,大数据服务中心与公交车互动包括如下步骤:
步骤一:公交车的车载终端与大数据服务中心实时通信,上传电池的状态及里程。
步骤二:大数据服务中心接收电池实时状态及里程,与环比电池电量衰减情况及今日路单计划里程对比,当出现“当前电量不足以完成剩下的计划里程”、“电池电量衰减异常”、“计划回场充电”等计算结论时,产生“建议信息”,发送至车载终端,推荐最合适的充电场站列表。
步骤三:司机选择或确认充电场站后,向充电场站区域集控系统发送预约锁定信息,大数据服务中心产生充电场站位置导航信息发送至车载终端,大数据服务中心开始根据车辆GPS信息,不断修正导航,引导公交进停车场。
步骤四:公交进停车场后,采集人脸识别技术识别司机及公车身份,立体停车场的GPS信号弱,大数据服务中心向站内大屏及车载终端同时发送位置引导信息,采用RFID定位技术、UWB定位技术、超声波定位技术,站内引导至停车位。车辆就位后,大数据服务中心向充电场站监控中心发送就位确认信息。
步骤五:公交车插枪后,进入大数据服务中心的充电排队队列,由大数据服务中心按明日的发车计划、营运公里及当前剩余SOC和电池的容量等,计算出充电车辆的优先级及采用的最优充电模式,开始全场站统一调配资源。
步骤六:公交车开始充电,由大数据服务中心监控充电进程及安全,随时更新充电排队队列及调整资源。如果有异常情况,“报警信息”发送车载终端、充电场站安全监控中心,重大安全问题时,启动应急预案。
步骤七:充电完成后,退出充电排队队列,大数据服务中心调整资源,如需要挪车位,“挪车信息”发送至车载终端、公交车司机手机APP。
步骤八:公交车需要离开场站时,车载终端向大数据服务中心发送“离场”请求,大数据服务中心能过站内定位技术,向站内大屏及车载终端同时发送引导离场信息。
具体实施中,建立企业私有云,如图4所示,采用分布式存储,多类型数据收集、存储、清洗、整合、服务、应用、归档。私有云建立在大数据框架之上,基于统一的自动化平台,能实现主机快速部署,按需扩展,可以提供海量、安全、高可靠的存储空间,支持容量和处理能力的弹性扩展。业务的单服务模式拆分成微服务模式,微服务重现业务及复用业务的同时,还可以自由组合,可以促进业务的可持续的改进和扩展。运用虚拟化技术,呈现现场的实时状态,全方位预警、报警,降低运营风险,提高工作效益。使用动感3D引擎,支持动态局部刷新,秒级响应,使大数据构建虚拟现场流畅,更精确的把控处理预警、报警、应急指挥调度。对突发事件的监控和加强应急处理能力。制定一个智能充电计划指导充电过程,实现实时分布式计算、资源共享、统筹分配、区域集控。智能充电计划是本发明的核心算法,使用大数据计算、大数据建模,所有充电桩充放电过程按照统一参数线性建模,不考虑桩使用年度的差异;相同品牌、型号的车辆不考虑差异性,充放电过程按照统一参数线性建模,不考虑使用年度的差异;到达时间按照排班时间计算,不考虑路况影响;残余电量按照里程乘以单位平均耗电量线性计算,不考虑路况、驾驶员影响;车辆动态接入充电桩所有电气参数按照线性计算。各场站按各场的充电计划执行,每有一辆车准备充电,实时分布式计算重新规划、计划;当有突发事件,多个停车场集中管控、统一调配资源。多类型数据融合分析,提升数据分析的广度和深度,发挥大数据框架的优势,充分挖掘数据的价值。对当前管理情况和充电效益方面的分析结果,包括故障分析、充电桩使用率分析、平谷峰分析、年度契约负荷分析、百公里电耗分析等,通过趋势、状态数据分析、时间日志等,利用运行控制图、范围控制图,形成日常管理数据指导和行业技术决策支撑。
如图3所示,平台技术架构分五层,存储层、中间件层、缓存层、业务层和展示层,存储层中,数据库mysql和分布式文件系统HDFS、搜索服务器elasticsearch分别是对业务数据和实际接口存储;中间件层中有logstash,kafka,kettle,logstash收集实际接口数据,存储在elasticsearch中,kafka实际接口数据收到保存kafka队列中,交给业务层处理,kettle将老系统数据通过kettle抽取,转换并保存新系统中;缓存层中,redis、临时存储业务数据,减轻对数据库的压力;业务层中,负责处理系统相关业务,用到了开发框架springboot,swagger,redission,disruptor,reactor等相关技术,可分为分实时数据处理,数据计算,后端业务。其中,实时数据处理是收到实时接口数据存储到搜索服务器elasticsearch,同时会发给脚本工具kettle,并对数据进行部分业务处理,存储到指定表中,并对部分数据统计交割后端业务;数据计算包括数据分析计算,报表计算,大屏计算,针对基础数据和订单清洗计数据预先计算出业务系统需要数据;后端业务对后端基础信息管理,运营管理,业务监控,数据分析,大屏显示等功能业务处理;展示层中负责系统与用户进行交互,用到了OGRE,vue.js,element-ui,echart.js,node.js,百度地图,jquery,videojs-contrib-hls.js等相关技术。
智能充电计划算法建模构成部分包括,充电桩建模是充电桩充电过程线性模型的参数估计;车辆建模是给定品牌、型号的车辆充电、放电线性模型的参数估计;充电系统建模是车辆接入、离开充电桩时电气参数变化的动态更新;车辆行为和状态建模是依赖于出厂电量、行驶里程的车辆耗电计算;车辆到达、离开场站的排队模拟;车辆动态接入、离开充电系统的排队模拟;充电桩服务车辆的过程建模;电力负荷、单车最小充电量约束下的充电桩任务分配方案随机事件生成算法;充电桩任务分配方案的性能评估模型;充电桩调度机制的优化算法;优化调度下最大服务车辆数的计算。
基于排序算法的充电桩计划算法模型中包括线性车辆放电模型(不分车型线性放电模型),具体是y=0.8152x+35.7103,其中x为全天行驶公里数,单位km;y为所需充电量,单位Ah;相关系数:0.8923。也包括线性车辆充电模型(分车型线性充电模型)中,具体是y=0.6995x+0.9732,其中x为充电量(耗电量),单位Ah;y为所需充电时长,单位min;相关系数:0.813,SOC估算模型是xi为第i条该线路完成单边的次数,yi为第i条该线路完成单边的平均耗电量,328.3为修正后电池容量。
如图5所示,在公交车运营排班中,首先进行数据初始化,例如计划路单的初始化,充电枪、充电桩及其所属关系的初始化,计划路单根据公交公司总调度的每日安排行车计划确定,数据初始化完成之后进入计划排班,形成排班计划后进行数据存储。在计划排班中,首先设置排班的起始时间和排班数量,当到达排班的起始时间后,释放当前充完电的充电枪,查找每个车队最晚到达、未充电且出场时间大于当前时间的车辆,为每个车队最晚到达车辆安排充电。各车队回场时间最晚的车辆,充电排序的优先级越高。
本领域技术人员知道,除了以纯计算机可读程序代码方式实现本发明提供的系统、装置及其各个模块以外,完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得本发明提供的系统、装置及其各个模块以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器以及嵌入式微控制器等的形式来实现相同程序。所以,本发明提供的系统、装置及其各个模块可以被认为是一种硬件部件,而对其内包括的用于实现各种程序的模块也可以视为硬件部件内的结构;也可以将用于实现各种功能的模块视为既可以是实现方法的软件程序又可以是硬件部件内的结构。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是,本发明并不局限于上述特定实施方式,本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改,这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下,本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。
Claims (5)
1.一种公交智能充电的系统,其特征在于,包括:
大数据服务中心模块:接收公交车载终端的服务消息,根据服务消息生成后台服务,建立企业私有云存储公交运行状态数据,根据公交运行状态数据和后台服务,生成导引指令,导引公交车充电;
充电场站区域集控模块:实时接收公交车载终端的充电消息,根据公交运营时刻表生成动态充电排队机制,监控充电场站区域内的充电设备,实时采集充电设备告警消息,令充电场站区域可视化;
综合管理模块:利用专家数据库对充电场站的充电数据进行监控,生成数据比对信息,与充电场站的安防监控装置和充电监控装置集成,实时推送充电场站运行消息;
所述大数据服务中心模块包括:
环比电池电量监控模块:通过多类型数据加密传输,采集公交车载终端的电池运行情况,基于大数据分析和历史充电曲线比对,生成环比电池电量衰减量,判定电量衰减是否异常,若电量衰减量大于设定衰减值,则判定为衰减异常,生成回场消息至公交车载终端,否则,则根据公交车的今日路单计划里程值计算当前电量维持程度;
车辆回场规划模块:接收公交车确认回场消息,根据公交车位置信息,生成回场路线导引和预约车位消息,将回场路线导引返回公交车载终端,将预约车位消息发送至充电场站;
充电导引模块:对公交车充电生成充电排队队列,根据充电场站硬件资源选择公交车充电模式,待充电结束后生成挪车导引信息发送至公交车载终端;
所述充电场站区域集控模块包括:
充电预约模块:接收公交车载终端或手机APP发送的充电预约申请,根据充电预约申请进行充电车位锁定;
充电调度模块:根据充电场站区域内的充电设备状态信息,以及充电预约申请,生成充电调度消息;
充电监控模块:实时采集充电设备的告警信息,根据告警信息判定设备异常状态和异常原因,根据异常状态和异常原因生成异常排除命令;
设备告警模块:实时监控充电场站和充电设备的使用情况,生成充电设备的告警信息,以及室内外视频监控、烟雾监控;
令所有充电设备按照统一参数线性建模,令所有公交车根据品牌和型号区分后按照统一参数线性建模,公交车残余电量按照里程乘以单位平均耗电量进行线性计算;
基于排序算法的充电桩计划算法模型中包括线性车辆放电模型,为不分车型线性放电模型,具体是y=0.8152x+35.7103,其中x为全天行驶公里数,单位km;y为所需充电量,单位Ah;相关系数:0.8923;也包括线性车辆充电模型,为分车型线性充电模型中,具体是y=0.6995x+0.9732,其中x为充电量,单位Ah;y为所需充电时长,单位min;相关系数:0.813,SOC估算模型是xi为第i条该线路完成单边的次数,yi为第i条该线路完成单边的平均耗电量,328.3为修正后电池容量;
在计划排班中,首先设置排班的起始时间和排班数量,当到达排班的起始时间后,释放当前充完电的充电枪,查找每个车队最晚到达、未充电且出场时间大于当前时间的车辆,为每个车队最晚到达车辆安排充电;各车队回场时间最晚的车辆,充电排序的优先级越高。
2.根据权利要求1所述的公交智能充电的系统,其特征在于,所述综合管理模块包括:
故障监控模块:实时采集充电设备的告警信息,根据告警等级划分告警重大程度,根据告警重大程度触发相应的应急指挥预案;
知识分析模块:利用专家数据库对充电数据中的电池充电监控数据、故障诊断数据、运营公里数据和充电设备状态数据进行对比,生成对比结果;
应急导引模块:筛选告警重大程度为重大故障的告警信息,触发自动切换应急指挥预案指令至大数据服务中心,在应急指挥预案的阶段节点时推送消息,跟踪应急指挥预案执行进度。
3.一种公交智能充电的方法,其特征在于,包括:
大数据服务中心步骤:接收公交车载终端的服务消息,根据服务消息生成后台服务,建立企业私有云存储公交运行状态数据,根据公交运行状态数据和后台服务,生成导引指令,导引公交车充电;
充电场站区域集控步骤:实时接收公交车载终端的充电消息,根据公交运营时刻表生成动态充电排队机制,监控充电场站区域内的充电设备,实时采集充电设备告警消息,令充电场站区域可视化;
综合管理步骤:利用专家数据库对充电场站的充电数据进行监控,生成数据比对信息,与充电场站的安防监控装置和充电监控装置集成,实时推送充电场站运行消息;
所述大数据服务中心步骤包括:
环比电池电量监控步骤:通过多类型数据加密传输,采集公交车载终端的电池运行情况,基于大数据分析和历史充电曲线比对,生成环比电池电量衰减量,判定电量衰减是否异常,若电量衰减量大于设定衰减值,则判定为衰减异常,生成回场消息至公交车载终端,否则,则根据公交车的今日路单计划里程值计算当前电量维持程度;
车辆回场规划步骤:接收公交车确认回场消息,根据公交车位置信息,生成回场路线导引和预约车位消息,将回场路线导引返回公交车载终端,将预约车位消息发送至充电场站;
充电导引步骤:对公交车充电生成充电排队队列,根据充电场站硬件资源选择公交车充电模式,待充电结束后生成挪车导引信息发送至公交车载终端;
所述充电场站区域集控步骤包括:
充电预约步骤:接收公交车载终端或手机APP发送的充电预约申请,根据充电预约申请进行充电车位锁定;
充电调度步骤:根据充电场站区域内的充电设备状态信息,以及充电预约申请,生成充电调度消息;
充电监控步骤:实时采集充电设备的告警信息,根据告警信息判定设备异常状态和异常原因,根据异常状态和异常原因生成异常排除命令;
设备告警步骤:实时监控充电场站和充电设备的使用情况,生成充电设备的告警信息,以及室内外视频监控、烟雾监控;
令所有充电设备按照统一参数线性建模,令所有公交车根据品牌和型号区分后按照统一参数线性建模,公交车残余电量按照里程乘以单位平均耗电量进行线性计算;
基于排序算法的充电桩计划算法模型中包括线性车辆放电模型,为不分车型线性放电模型,具体是y=0.8152x+35.7103,其中x为全天行驶公里数,单位km;y为所需充电量,单位Ah;相关系数:0.8923;也包括线性车辆充电模型,为分车型线性充电模型中,具体是y=0.6995x+0.9732,其中x为充电量,单位Ah;y为所需充电时长,单位min;相关系数:0.813,SOC估算模型是xi为第i条该线路完成单边的次数,yi为第i条该线路完成单边的平均耗电量,328.3为修正后电池容量;
在计划排班中,首先设置排班的起始时间和排班数量,当到达排班的起始时间后,释放当前充完电的充电枪,查找每个车队最晚到达、未充电且出场时间大于当前时间的车辆,为每个车队最晚到达车辆安排充电;各车队回场时间最晚的车辆,充电排序的优先级越高。
4.根据权利要求3所述的公交智能充电的方法,其特征在于,所述综合管理步骤包括:
故障监控步骤:实时采集充电设备的告警信息,根据告警等级划分告警重大程度,根据告警重大程度触发相应的应急指挥预案;
知识分析步骤:利用专家数据库对充电数据中的电池充电监控数据、故障诊断数据、运营公里数据和充电设备状态数据进行对比,生成对比结果;
应急导引步骤:筛选告警重大程度为重大故障的告警信息,触发自动切换应急指挥预案指令至大数据服务中心,在应急指挥预案的阶段节点时推送消息,跟踪应急指挥预案执行进度。
5.一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求3至4中任一项所述的方法的步骤。
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