CN115049215A - 一种城市交通流量空间分布模型的构建方法 - Google Patents

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徐鑫
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张晓峰
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Abstract

本发明属于电动汽车充电站布局规划领域，提供一种城市交通流量空间分布模型的构建方法，包括：收集城市规划区域的相关数据；确定城市交通流量的时间变化特性和空间变化特性；将整个城市空间划分为多个交通流量分布单元；基于交通流量的变化特性及影响因素定义流量单元的交通流量特征；计算流量单元的典型日平均车流量和流量单元各路口节点的典型出行日平均车流量；构建规划区域的交通流量样本空间，以此绘制交通流量空间分布热力图。本发明方法从整体上考虑了交通流量的空间分布特征，并充分考虑交通流量的复杂性以及其空间分布的变化性，保证城市公共充电站规划设计的合理性。

Description

一种城市交通流量空间分布模型的构建方法
技术领域
本发明属于电动汽车充电站布局规划领域，具体涉及一种城市交通流量空间分布模型的构建方法。
背景技术
随着电动汽车产业的快速发展，公共充电基础设施的需求量也随之增大，电动汽车的大规模应用依赖于城市公共充电站的合理规划。这需要从城市交通网络整体分析交通流量的空间分布以确定合适的充电站位置和容量。然而，交通流量存在较多的影响因素，其空间分布还将随着城市交通形态及规模的变化而变化，因此需要建立一种通用且精确的城市交通流量空间分布模型，从而对公共充电站进行合理规划。
目前常用的交通分布预测模型可以分为三种：假设交通量分布不变的增长系数模型、将交通分布视为等概率事件的最大熵模型、以交通小区为对象的重力模型。基于以上三类方法研究人员从多个方面对交通流量空间分布模型的构建方法进行了改进与优化，更好地指导城市公共充电站的规划建设。
但现有的公共充电站选址定容规划大多是以充电站运营商、电网公司以及电动汽车用户的利益最大为目标建立规划模型，同时在考虑城市交通网络方面相对较少、在交通流量的分析方面较为简单，没有考虑交通流量的复杂性、空间分布的变化性，用于构建城市交通流量空间分布模型具有很大的局限性。
发明内容
本发明的目的是为了克服上述现有技术的不足之处，提出一种城市交通流量空间分布模型的构建方法，从整体上考虑了交通流量的空间分布特征，并充分考虑交通流量的复杂性以及其空间分布的变化性，保证城市公共充电站规划设计的合理性。
为实现上述目的,本发明采用以下技术方案。
一种城市交通流量空间分布模型的构建方法，包括以下步骤：
(1)收集城市规划区域的相关数据，包括主干道路结构示意图、各时段的车流量数据、路口节点的地理坐标、各单元区域的用地类型以及公共停车场的建设位置和数量；
(2)确定城市交通流量的时间变化特性和空间变化特性，其中，时间变化特性通过某一确定地点的多个时间段的车流量数据表征，空间变化特性通过某一确定时间段的主干道路结构示意图、路口节点的地理坐标、各单元区域的用地类型以及公共停车场的建设位置和数量共同表征；
(3)依据城市规划区域的主干道路结构示意图，将整个城市空间划分为多个交通流量分布单元，各流量单元相互独立，即具有不同的交通流量特征，然后通过流量单元的地理位置与交通流量特征的差异反映城市交通流量的空间分布；
(4)基于交通流量的变化特性及影响因素定义流量单元的交通流量特征ci＝f(ai1,ai2,...aij,...aim)，j＝1,2,...,m，交通流量特征依据两个方面：流量单元的交通流量现状和流量单元的相关属性；其中，ci表示流量单元wi的交通流量特征，ai1表示反映流量单元的交通流量现状的属性，aij表示影响交通流量空间变化特性的流量单元属性；
(5)计算流量单元的典型日平均车流量和流量单元各路口节点的典型出行日平均车流量，以流量单元的典型日平均车流量反映其交通流量现状，其中：流量单元的典型日平均车流量
Figure BDA0003647703820000031
流量单元gi周围第k个路口节点的典型出行日平均车流量
Figure BDA0003647703820000032
ni为流量单元gi周围的路口节点个数，qtik为其选定时间段内的车流量，T为选定时间段的个数，考虑用地类型和公共停车场建设情况属性，计算流量单元的交通流量特征ci＝qave,ihi，其中开发强度
Figure BDA0003647703820000033
sik为流量单元gi的第k个用地类型的面积，hik为流量单元gi的第k个用地类型的停车场基础权重；
(6)构建规划区域的交通流量样本空间，以此绘制交通流量空间分布热力图，通过确定不同密集程度的区域，可以确定不同区域城市公共充电站的建设数量和位置。
本发明与现有技术相比，具有更好的效果，本发明提出的一种城市交通流量空间分布模型的构建方法从整体上考虑了交通流量的空间分布特征，并充分考虑交通流量的复杂性以及其空间分布的变化性，保证城市公共充电站规划设计的合理性。
附图说明
图1为本发明城市交通流量空间分布模型的构建方法流程图。
图2为基于流量单元划分的城市某区域结构示意图。
图3为基于用地类型的城市规划单元区域结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
如图1所示，本发明实施例提供了一种城市交通流量空间分布模型的构建方法，包括如下步骤：
步骤1：收集城市规划区域的相关数据，包括主干道路结构示意图、各时段的车流量数据、路口节点的地理坐标、各单元区域的用地类型以及公共停车场的建设位置和数量，相关数据可通过各地相关官方数据网站查询；
步骤2：确定城市交通流量的时间变化特性和空间变化特性，其中，时间变化特性通过某一确定地点的多个时间段的车流量数据表征，空间变化特性通过某一确定时间段的主干道路结构示意图、路口节点的地理坐标、各单元区域的用地类型以及公共停车场的建设位置和数量共同表征；
步骤3：依据城市规划区域的主干道路示意图，将整个城市空间划分为多个交通流量分布单元，各流量单元相互独立，基于流量单元划分的城市某区域结构示意图如图2所示，图中黑线围成的网格表示以城市交通网络中的主干道路和路口节点划分的流量单元，圆点Wi表示流量单元的几何中心，然后通过流量单元的地理位置与交通流量特征的差异反映城市交通流量的空间分布；
步骤4：基于交通流量的变化特性及影响因素定义流量单元的交通流量特征
ci＝f(ai1,ai2,...aij,...aim)，j＝1,2,...,m
其中，ci表示流量单元wi的交通流量特征，ai1表示反映流量单元的交通流量现状的属性，一般通过实际的交通调查数据表示，并且选取的数据应具有普遍性，aij表示影响交通流量空间变化特性的流量单元属性；
步骤5：针对城市某典型规划区域构建其交通流量空间分布模型，规划区域结构示意图如图3所示，图中粗实线表示规划区域的主干道路，不同程度的灰度表示区域的用地类型不同，细实线围成的区域表示以路段和路口节点划分的流量单元，该区域共包含48个路口节点以及34个流量单元；
基于规划区域的交通调查数据，获取流量单元周围路口节点在典型出行日8:00-20:00之间各时段的车流量数据，每个时段以1小时为时间间隔，计算路口节点典型出行日的平均车流量，从而计算流量单元的典型日平均车流量
Figure BDA0003647703820000051
和流量单元gi周围第k个路口节点的典型出行日平均车流量
Figure BDA0003647703820000052
式中，ni为流量单元gi周围的路口节点个数，qtik为其选定时间段内的车流量，T为选定时间段的个数。
在此基础上，考虑用地类型和公共停车场建设情况属性，定义流量单元的停车场开发强度
Figure BDA0003647703820000061
流量单元的停车场开发强度越高，该流量单元吸引的交通流量越大，对规划区域交通流量分布的影响越强。式中，sik为流量单元gi的第k个用地类型的面积，hik为流量单元gi的第k个用地类型的停车场基础权重，不同用地类型的停车场基础权重的取值如表所示
用地类型 停车场基础权重
公共停车场 1
商业用地 0.8
办公用地 0.5
医疗用地 0.4
教育用地 0.2
居住用地 0.1
公共绿地 0
最后计算流量单元的交通流量特征ci＝qave,ihi，其值为平均车流量和停车场开发强度的乘积；
步骤6：根据各路口节点的地理坐标、典型日平均车流量以及用地类型和公共停车场建设情况，计算各流量单元的地理坐标和交通流量特征，并构建含有34个流量单元的样本空间G＝{g1,g2,g3,...,g34}，计算结果如下表所示
Figure BDA0003647703820000071
基于计算结果绘制规划区域交通流量空间分布热力图。在交通流量空间分布热力图中，若为红色区域，则表示交通流量最集中，橙色、黄色、绿色区域表示交通流量较密集，蓝色和白色区域表示交通流量较稀疏，根据交通流量的疏密程度，可以对公共充电站的建设布局起到一定指导作用；通过对比规划区域结构示意图和规划区域交通流量分布热力图可得出，红色区域主要为流量单元g7、g12、g33以及g15，表明这四个流量单元是该规划区域的交通流量集中单元，其主要用地类型为公共停车场、商业用地、教育用地以及医疗用地；橙色区域主要为流量单元g16、g22、g21，这三个流量单元的交通流量分布也相对密集，其主要用地类型为商业用地；蓝色区域和白色区域的主要用地类型是居民用地，交通流量分布相对稀疏，因此可以在红色区域拟建设更多的公共充电站，也验证了方法的有效性。
本说明书中未作详细描述的内容，属于本专业技术人员公知的现有技术。
以上所述，仅为本发明的具体实施例，但本发明的适用范围并不局限于此，凡是由本领域工作人员根据本发明的技术方案得出的其他实施方式，同样属于本发明保护的范围。

Claims (2)

1.一种城市交通流量空间分布模型的构建方法，其特征在于该构建方法包括以下步骤：
(1)收集城市规划区域的相关数据，包括主干道路结构示意图、各时段的车流量数据、路口节点的地理坐标、各单元区域的用地类型以及公共停车场的建设位置和数量；
(2)确定城市交通流量的时间变化特性和空间变化特性，其中，时间变化特性通过某一确定地点的多个时间段的车流量数据表征，空间变化特性通过某一确定时间段的主干道路结构示意图、路口节点的地理坐标、各单元区域的用地类型以及公共停车场的建设位置和数量共同表征；
(3)依据城市规划区域的主干道路结构示意图，将整个城市空间划分为多个交通流量分布单元，各流量单元相互独立，即具有不同的交通流量特征，然后通过流量单元的地理位置与交通流量特征的差异反映城市交通流量的空间分布；
(4)基于交通流量的变化特性及影响因素定义流量单元的交通流量特征ci＝f(ai1,ai2,...aij,...aim)，j＝1,2,...,m，交通流量特征依据两个方面：流量单元的交通流量现状和流量单元的相关属性；其中，ci表示流量单元wi的交通流量特征，ai1表示反映流量单元的交通流量现状的属性，aij表示影响交通流量空间变化特性的流量单元属性；
(5)计算流量单元的典型日平均车流量和流量单元各路口节点的典型出行日平均车流量，以流量单元的典型日平均车流量反映其交通流量现状，其中：流量单元的典型日平均车流量
Figure FDA0003647703810000021
流量单元gi周围第k个路口节点的典型出行日平均车流量
Figure FDA0003647703810000022
ni为流量单元gi周围的路口节点个数，qtik为其选定时间段内的车流量，T为选定时间段的个数，计算流量单元的交通流量特征ci＝qave,ihi，其中开发强度
Figure FDA0003647703810000023
sik为流量单元gi的第k个用地类型的面积，hik为流量单元gi的第k个用地类型的停车场基础权重；
(6)构建规划区域的交通流量样本空间，以此绘制交通流量空间分布热力图，通过确定不同密集程度的区域，可以确定不同区域城市公共充电站的建设数量和位置。
2.根据权利要求1所述的城市交通流量空间分布模型的构建方法，其特征在于步骤(6)中“构建规划区域的交通流量样本空间”具体为：根据各路口节点的地理坐标、典型日平均车流量以及用地类型和公共停车场建设情况，计算各流量单元的地理坐标和交通流量特征，并构建规划区域的样本空间。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117114253A (zh) * 2023-10-25 2023-11-24 中天昊建设管理集团股份有限公司 一种适用于市政设计工程的城市道路路口规划管理系统
CN117436220A (zh) * 2023-12-20 2024-01-23 深圳永泰数能科技有限公司 一种基于物理模型结构的充换电柜布局方法及系统

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117114253A (zh) * 2023-10-25 2023-11-24 中天昊建设管理集团股份有限公司 一种适用于市政设计工程的城市道路路口规划管理系统
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