CN115660223A - 一种基于大数据的加氢调度系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及大数据技术领域，提供了一种基于大数据的加氢调度系统及方法，该基于大数据的加氢调度系统包括服务器以及与服务器通信连接的多辆氢能汽车，氢能汽车包括终端设备，终端设备用于根据选定的目标加氢站点规划至少一条实时路径，并根据实时路径计算路径耗时并反馈至服务器，服务器用于获取至少一个加氢站点预设半径范围内的氢能汽车的实时加氢需求密度，根据实时加氢需求密度以及路径耗时预测氢能汽车到达目标加氢站点时的排队时间并反馈至终端设备。本发明可以方便氢能汽车用户提前获知预计排队时间，以便氢能汽车用户根据自身需求调整排队加氢决策。

Description

一种基于大数据的加氢调度系统及方法

技术领域

本发明涉及大数据技术领域，具体而言，涉及一种基于大数据的加氢调度系统及方法。

背景技术

随着绿色可持续发展的深化发展，低碳能源随之快速发展。新能源汽车，尤其是氢能源汽车种类和数量逐渐增多。氢能源易存储，且氢能源汽车的碳排放量几乎为零，因此氢能汽车逐渐成为绿色出行方式中的重要交通方式。

加氢站是给氢能汽车提供氢气的燃气站。随着氢能汽车的增多，加氢站时常出现氢能汽车加氢排队拥堵的问题。在现有技术中，如申请号为202210654932.2的中国发明专利公开了一种基于大数据的加氢调度方法及系统，其预估可加氢时段，并发送提示预约信息至查询信息对应的智能终端，便于加氢用户基于预约信息更改预约时段，有效增强用户体验感。又如申请号为202110724114.0的中国发明专利公开了一种加氢站调度系统，其可及时调度加氢人员根据车辆到达的预估时间预先准备加氢作业，提高加氢效率，且可对车辆进行分流引导至其余加氢站处，避免一处加氢站负载作业，同时也避免了车辆需进行排队加氢而耽搁时间。再如申请号为201610381566.2的中国发明专利公开了一种氢气资源调度方案的生成方法和装置，其可以实现调度方案的自动生成过程，减少调度方案生成所用时间，并且避免了由于人经验不足出现氢气管网超限现象，降低了用氢成本，提高了氢气利用效率。

由此可见，对于加氢调度系统在实际应用中亟待处理的许多实际问题（比如如何获取加氢排队时间等），还存在许多未提出的技术方案。

发明内容

基于此，为了准确获取加氢排队时间，本发明提供了一种基于大数据的加氢调度系统及方法，其具体技术方案如下：

一种基于大数据的加氢调度系统，包括服务器以及与服务器通信连接的多辆氢能汽车，氢能汽车包括终端设备。

终端设备用于根据选定的目标加氢站点规划至少一条实时路径，并根据实时路径计算路径耗时并反馈至服务器。

服务器用于获取至少一个加氢站点预设半径范围内的氢能汽车的实时加氢需求密度，根据实时加氢需求密度以及路径耗时预测氢能汽车到达目标加氢站点时的排队时间并反馈至终端设备。

所述基于大数据的加氢调度系统，通过终端设备规划至少一条实时路径以计算路径耗时，并结合实时加氢需求密度以及路径耗时来预测氢能汽车达到目标加氢站点时的排队时间，可以方便氢能汽车用户提前获知预计排队时间，以便氢能汽车用户根据自身需求调整排队加氢决策。

进一步地，服务器还用于获取终端设备的实时位置，响应终端设备的加氢请求，根据终端设备的实时位置以及多个加氢站点的实时加氢需求密度获取至少一个优选加氢方案并反馈至终端设备。

进一步地，终端设备还用于获取氢能汽车的剩余巡航里程并反馈至服务器，服务器根据终端设备的实时位置以及多个加氢站点的实时加氢需求密度获取至少一个优选加氢方案并反馈至终端设备的具体方法为：服务器根据终端设备的实时位置、氢能汽车的剩余续航里程以及多个加氢站点的实时加氢需求密度获取至少一个优选加氢方案并反馈至终端设备。

进一步地，终端设备还用于获取氢能汽车的目的地并反馈至服务器，服务器根据终端设备的实时位置以及多个加氢站点的实时加氢需求密度获取至少一个优选加氢方案并反馈至终端设备的具体方法为：服务器根据终端设备的实时位置、氢能汽车的目的地以及多个加氢站点的实时加氢需求密度获取至少一个优选加氢方案并反馈至终端设备。

一种基于大数据的加氢调度方法，应用于所述的基于大数据的加氢调度系统，其包括如下步骤：

终端设备根据选定的目标加氢站点规划至少一条实时路径，并根据实时路径计算路径耗时并反馈至服务器；

服务器获取至少一个加氢站点预设半径范围内的氢能汽车的实时加氢需求密度；

服务器根据实时加氢需求密度以及路径耗时预测氢能汽车到达目标加氢站点时的排队时间。

进一步地，所述基于大数据的加氢调度方法还包括如下步骤：

服务器获取终端设备的实时位置；

服务器响应终端设备的加氢请求；

服务器根据终端设备的实时位置以及多个加氢站点的实时加氢需求密度获取至少一个优选加氢方案并反馈至终端设备。

进一步地，服务器根据终端设备的实时位置以及多个加氢站点的实时加氢需求密度获取至少一个优选加氢方案并反馈至终端设备的具体方法包括如下步骤：

终端设备获取氢能汽车的剩余巡航里程并反馈至服务器；

服务器根据终端设备的实时位置、氢能汽车的剩余续航里程以及多个加氢站点的实时加氢需求密度获取至少一个优选加氢方案并反馈至终端设备。

进一步地，服务器根据终端设备的实时位置以及多个加氢站点的实时加氢需求密度获取至少一个优选加氢方案并反馈至终端设备的具体方法包括如下步骤：

终端设备获取氢能汽车的目的地并反馈至服务器；

服务器根据终端设备的实时位置、氢能汽车的目的地以及多个加氢站点的实时加氢需求密度获取至少一个优选加氢方案并反馈至终端设备。

附图说明

从以下结合附图的描述可以进一步理解本发明。图中的部件不一定按比例绘制，而是将重点放在示出实施例的原理上。在不同的视图中，相同的附图标记指定对应的部分。

图1是本发明一实施例中一种基于大数据的加氢调度系统的整体结构示意图；

图2是本发明一实施例中一种基于大数据的加氢调度方法的整体流程示意图。

附图标记说明：

1、加氢站点；2、服务器；3、氢能汽车。

具体实施方式

为了使得本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合其实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用以解释本发明，并不限定本发明的保护范围。

需要说明的是，当元件被称为“固定于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的，并不表示是唯一的实施方式。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施方式的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。

本发明中所述“第一”、“第二”不代表具体的数量及顺序，仅仅是用于名称的区分。

如图1所示，本发明一实施例中的一种基于大数据的加氢调度系统，包括服务器2以及与服务器2通信连接的多辆氢能汽车3，氢能汽车包括终端设备。

终端设备用于根据选定的目标加氢站点1规划至少一条实时路径，并根据实时路径计算路径耗时并反馈至服务器。

服务器用于获取至少一个加氢站点预设半径范围内的氢能汽车的实时加氢需求密度，根据实时加氢需求密度以及路径耗时预测氢能汽车到达目标加氢站点时的排队时间并反馈至终端设备。

具体而言，氢能汽车将自身定位信息发送至服务器，所述终端设备包括但不限于车载终端又或者移动终端。加氢站点预设半径范围可以根据实际需要设定，在此不再赘述。

氢能汽车在将自身定位信息发送至服务器的同时，也可以生成加氢请求并将加氢请求发送至服务器。服务器通过氢能汽车的定位信息，计算加氢站预设半径范围内的氢能汽车数量，并根据加氢站点预设半径范围内的氢能汽车数量以及对应的加氢请求计算实时加氢需求密度。所述实时加氢需求密度D=P/A。其中，P表示加氢站点预设半径范围内的氢能汽车的实时加氢需求密度，A表示加氢站点预设半径范围所对应的面积。

所述加氢请求的生成方法包括如下步骤：

第一步，终端设备获取用户输入的目的地，根据氢能汽车的当前位置与目的地规划至少一条导航路径。

第二步，计算导航路径对应的导航里程，获取氢能汽车剩余续航路程，并计算剩余续航路程与导航里程之间的里程比例。

第三步，判断里程比例是否小于预设里程比例值，若是，则自动生成加氢请求。

其中，所述预设里程比例值大于可根据实际情况进行调整设定。具体地，用户可以通过终端设备输入并且调整所述预设里程比例值。

用户在设定预设里程比例值后，当用户所乘坐或者驾驶的氢能汽车沿导航路径行驶时，终端设备将在里程比例值小于预设里程比例值时，判断氢能汽车有加氢需求，自动生成加氢请求。

如此一来，通过规划导航路径，计算导航路径对应的导航里程与剩余续航路程之间的里程比例，判断里程比例是否大于预设里程比例值，并在里程比例大于预设里程比例值时，自动生成加氢请求，可以提高所述基于大数据的加氢调度系统的自动化程度。

进一步地，所述导航路径包括所述实时路径。即是说，终端设备在根据氢能汽车的当前位置与目的地规划至少一条导航路径时，还以用户选定的目标加氢站点作为途径地点。

如此一来，终端设备在判断里程比例小于预设里程比例值并且导航路径路经目标加氢站点时，可以更加准确地判断氢能汽车有加氢需求，进而生成准确的加氢请求。

根据实时加氢需求密度以及路径耗时预测氢能汽车到达目标加氢站点时的排队时间的具体方法包括如下步骤：

第一步，根据实时加氢需求密度以及路径耗时，获取预测加氢需求密度。

第二步，根据预测加氢需求密度，获取氢能汽车到达目标加氢站点时的排队时间。

其中，在第一步中，服务器在获取实时加氢需求密度后，可以对实时加氢需求密度以及过去预设时间段内的多个历史加氢需求密度进行拟合，以获取加氢需求密度拟合曲线，并根据加氢需求密度拟合曲线以及路径耗时，获取预测加氢需求密度。

所述加氢需求密度拟合曲线，是加氢需求密度对时间的拟合函数。过去预设时间段，指的是当前时刻往前的预设时间段，比如当前时刻为t1，则过去预设时间段则为【t0，t1】。

所述基于大数据的加氢调度系统，通过终端设备规划至少一条实时路径以计算路径耗时，并结合实时加氢需求密度以及路径耗时来预测氢能汽车达到目标加氢站点时的排队时间，可以方便氢能汽车用户提前获知预计排队时间，以便氢能汽车用户根据自身需求调整排队加氢决策。

在其中一个实施例中，服务器还用于获取终端设备的实时位置，响应终端设备的加氢请求，根据终端设备的实时位置以及多个加氢站点的实时加氢需求密度获取至少一个优选加氢方案并反馈至终端设备。

具体而言，服务器先根据终端设备的实时位置以及多个加氢站点的坐标位置，计算出氢能汽车到达加氢站点所需时间，并且根据加氢站点的实时加氢需求密度以及过去预设时间段的多个历史加氢需求密度进行拟合，以获取加氢需求密度拟合曲线，再根据氢能汽车到达加氢站点所需时间以及加氢需求密度拟合曲线，计算预测加氢需求密度，最后根据预测加氢需求密度计算出排队时间。

服务器在计算出氢能汽车到达各个加氢站点的排队时间后，将排队时间最少的一个或者较少的若干个加氢站点推荐至终端设备。

通过获取至少一个优选加氢方案并反馈至终端设备，可以方便用户根据优选加氢方案进行决策，选择一个满意的加氢站点进行加氢排队操作。

在其中一个实施例中，终端设备还用于获取氢能汽车的剩余巡航里程并反馈至服务器，服务器根据终端设备的实时位置以及多个加氢站点的实时加氢需求密度获取至少一个优选加氢方案并反馈至终端设备的具体方法为：服务器根据终端设备的实时位置、氢能汽车的剩余续航里程以及多个加氢站点的实时加氢需求密度获取至少一个优选加氢方案并反馈至终端设备。

具体而言，服务器以加氢站点作为目的地并根据终端设备的实时位以及加氢站点的位置坐标规划至少一条导航路径。即是说，每一个加氢站点与氢能汽车之间， 至少规划一条导航路径。

在规划导航路径后，计算导航路径对应的导航里程，将导航里程小于剩余续航里程所对应的排队时间最少的一个或者较少的若干个加氢站点，推荐给终端设备。

导航里程小于剩余续航里程，表示氢能汽车的剩余续航里程足以支撑氢能汽车行驶至加氢站点。

将导航里程小于剩余续航里程且排队时间最少的一个或者较少的若干个加氢站点推荐给终端设备，可以在氢能汽车剩余续航里程充足的情况下，为终端设备推荐至少一个优选加氢方案，以供用户选择决策。

在其中一个实施例中，终端设备还用于获取氢能汽车的目的地并反馈至服务器，服务器根据终端设备的实时位置以及多个加氢站点的实时加氢需求密度获取至少一个优选加氢方案并反馈至终端设备的具体方法为：服务器根据终端设备的实时位置、氢能汽车的目的地以及多个加氢站点的实时加氢需求密度获取至少一个优选加氢方案并反馈至终端设备。

具体而言，服务器以加氢站点作为途径点，根据实时位置、途经点以及目的地规划至少一条导航路径。

在规划导航路径后，计算导航路径的导航里程，并将导航里程较小的若干条导航路径所对应的排队时间最少的一个或者较少的若干个加氢站点，推荐给终端设备。

如此，推荐给终端设备的加氢方案，兼顾考虑了导航里程以及排队时间，可以方便用户更好地进行加氢排队的选择决策。

在其中一个实施例中，如图2所示，一种基于大数据的加氢调度方法，应用于所述的基于大数据的加氢调度系统，其包括如下步骤：

S1，终端设备根据选定的目标加氢站点规划至少一条实时路径，并根据实时路径计算路径耗时并反馈至服务器。

S2，服务器获取至少一个加氢站点预设半径范围内的氢能汽车的实时加氢需求密度。

S3，服务器根据实时加氢需求密度以及路径耗时预测氢能汽车到达目标加氢站点时的排队时间。

具体而言，在步骤S3中，根据实时加氢需求密度以及路径耗时预测氢能汽车到达目标加氢站点时的排队时间的具体方法包括如下步骤：

S30，根据实时加氢需求密度以及路径耗时，获取预测加氢需求密度。

S31，根据预测加氢需求密度，获取氢能汽车到达目标加氢站点时的排队时间。

其中，在第一步中，服务器在获取实时加氢需求密度后，可以对实时加氢需求密度以及过去预设时间段内的多个历史加氢需求密度进行拟合，以获取加氢需求密度拟合曲线，并根据加氢需求密度拟合曲线以及路径耗时，获取预测加氢需求密度。

所述加氢需求密度拟合曲线，是加氢需求密度对时间的拟合函数。过去预设时间段，指的是当前时刻往前的预设时间段，比如当前时刻为t1，则过去预设时间段则为【t0，t1】。

所述基于大数据的加氢调度方法，通过终端设备规划至少一条实时路径以计算路径耗时，并结合实时加氢需求密度以及路径耗时来预测氢能汽车达到目标加氢站点时的排队时间，可以方便氢能汽车用户提前获知预计排队时间，以便氢能汽车用户根据自身需求调整排队加氢决策。

在其中一个实施例中，所述基于大数据的加氢调度方法还包括如下步骤：

服务器获取终端设备的实时位置；

服务器响应终端设备的加氢请求；

服务器根据终端设备的实时位置以及多个加氢站点的实时加氢需求密度获取至少一个优选加氢方案并反馈至终端设备。

具体而言，服务器先根据终端设备的实时位置以及多个加氢站点的坐标位置，计算出氢能汽车到达加氢站点所需时间，并且根据加氢站点的实时加氢需求密度以及过去预设时间段的多个历史加氢需求密度进行拟合，以获取加氢需求密度拟合曲线，再根据氢能汽车到达加氢站点所需时间以及加氢需求密度拟合曲线，计算预测加氢需求密度，最后根据预测加氢需求密度计算出排队时间。

服务器在计算出氢能汽车到达各个加氢站点的排队时间后，将排队时间最少的一个或者较少的若干个加氢站点推荐至终端设备。

通过获取至少一个优选加氢方案并反馈至终端设备，可以方便用户根据优选加氢方案进行决策，选择一个满意的加氢站点进行加氢排队操作

在其中一个实施例中，服务器根据终端设备的实时位置以及多个加氢站点的实时加氢需求密度获取至少一个优选加氢方案并反馈至终端设备的具体方法包括如下步骤：

终端设备获取氢能汽车的剩余巡航里程并反馈至服务器；

服务器根据终端设备的实时位置、氢能汽车的剩余续航里程以及多个加氢站点的实时加氢需求密度获取至少一个优选加氢方案并反馈至终端设备。

具体而言，可以根据加氢站点以及实时位置规划导航路径，将导航路径对应的导航里程小于剩余续航里程且排队时间最少的一个或者较少的若干个加氢站点推荐给终端设备。

如此一来，可以在氢能汽车剩余续航里程充足的情况下，为终端设备推荐至少一个优选加氢方案，以供用户选择决策。

在其中一个实施例中，服务器根据终端设备的实时位置以及多个加氢站点的实时加氢需求密度获取至少一个优选加氢方案并反馈至终端设备的具体方法包括如下步骤：

终端设备获取氢能汽车的目的地并反馈至服务器；

服务器根据终端设备的实时位置、氢能汽车的目的地以及多个加氢站点的实时加氢需求密度获取至少一个优选加氢方案并反馈至终端设备。

具体而言，可以以加氢站点作为途径点，根据实时位置、途经点以及目的地规划至少一条导航路径。

在规划导航路径后，计算导航路径的导航里程，并将导航里程较小的若干条导航路径所对应的排队时间最少的一个或者较少的若干个加氢站点，推荐给终端设备。

如此，推荐给终端设备的加氢方案，兼顾考虑了导航里程以及排队时间，可以方便用户更好地进行加氢排队的选择决策。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于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，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (8)

1.一种基于大数据的加氢调度系统，包括服务器以及与服务器通信连接的多辆氢能汽车，氢能汽车包括终端设备，其特征在于：

终端设备用于根据选定的目标加氢站点规划至少一条实时路径，并根据实时路径计算路径耗时并反馈至服务器；

服务器用于获取至少一个加氢站点预设半径范围内的氢能汽车的实时加氢需求密度，根据实时加氢需求密度以及路径耗时预测氢能汽车到达目标加氢站点时的排队时间并反馈至终端设备。

2.如权利要求1的一种基于大数据的加氢调度系统，其特征在于，服务器还用于获取终端设备的实时位置，响应终端设备的加氢请求，根据终端设备的实时位置以及多个加氢站点的实时加氢需求密度获取至少一个优选加氢方案并反馈至终端设备。

3.如权利要求2的一种基于大数据的加氢调度系统，其特征在于，终端设备还用于获取氢能汽车的剩余巡航里程并反馈至服务器，服务器根据终端设备的实时位置以及多个加氢站点的实时加氢需求密度获取至少一个优选加氢方案并反馈至终端设备的具体方法为：服务器根据终端设备的实时位置、氢能汽车的剩余续航里程以及多个加氢站点的实时加氢需求密度获取至少一个优选加氢方案并反馈至终端设备。

4.如权利要求2的一种基于大数据的加氢调度系统，其特征在于，终端设备还用于获取氢能汽车的目的地并反馈至服务器，服务器根据终端设备的实时位置以及多个加氢站点的实时加氢需求密度获取至少一个优选加氢方案并反馈至终端设备的具体方法为：服务器根据终端设备的实时位置、氢能汽车的目的地以及多个加氢站点的实时加氢需求密度获取至少一个优选加氢方案并反馈至终端设备。

5.一种基于大数据的加氢调度方法，应用于如权利要求1所述的基于大数据的加氢调度系统，其特征在于，包括如下步骤：

终端设备根据选定的目标加氢站点规划至少一条实时路径，并根据实时路径计算路径耗时并反馈至服务器；

服务器获取至少一个加氢站点预设半径范围内的氢能汽车的实时加氢需求密度；

服务器根据实时加氢需求密度以及路径耗时预测氢能汽车到达目标加氢站点时的排队时间。

6.如权利要求5的一种基于大数据的加氢调度方法，其特征在于，还包括如下步骤：

服务器获取终端设备的实时位置；

服务器响应终端设备的加氢请求；

服务器根据终端设备的实时位置以及多个加氢站点的实时加氢需求密度获取至少一个优选加氢方案并反馈至终端设备。

7.如权利要求6的一种基于大数据的加氢调度方法，其特征在于，服务器根据终端设备的实时位置以及多个加氢站点的实时加氢需求密度获取至少一个优选加氢方案并反馈至终端设备的具体方法包括如下步骤：

终端设备获取氢能汽车的剩余巡航里程并反馈至服务器；

服务器根据终端设备的实时位置、氢能汽车的剩余续航里程以及多个加氢站点的实时加氢需求密度获取至少一个优选加氢方案并反馈至终端设备。

8.如权利要求6的一种基于大数据的加氢调度方法，其特征在于，服务器根据终端设备的实时位置以及多个加氢站点的实时加氢需求密度获取至少一个优选加氢方案并反馈至终端设备的具体方法包括如下步骤：

终端设备获取氢能汽车的目的地并反馈至服务器；

服务器根据终端设备的实时位置、氢能汽车的目的地以及多个加氢站点的实时加氢需求密度获取至少一个优选加氢方案并反馈至终端设备。

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