一种考虑机动车碳排放的充电桩选址方法与流程

1.本发明涉及交通环境技术领域，特别涉及一种考虑机动车碳排放的充电桩选址方法。


背景技术：

2.随着城市化、机动化程度不断提高，机动车出行越来越成为居民出行的首要选择，客观上导致机动车碳排放迅速增长。交通领域的碳排放是引发全球气候变化的主要因素之一，co2等温室气体会带来气候变暖、臭氧层受侵蚀等一系列环境问题，破坏生态系统稳定性。同时，机动车排放的气体中还包括氮氧化物、碳氢化合物、固体悬浮微粒等，这些污染物会引发头晕、恶心、呕吐、乏力等问题，严重时还会危及呼吸系统与神经系统，对人体健康影响显著。
3.2020年道路交通在交通全行业碳排放中的占比约80％，发展新能源汽车被认为是减少道路交通碳排放的良策。随着新能源汽车产业在我国的迅猛发展，充电桩等新型基础设施建设应走在前面，充电桩如何高效选址建设这一问题亟待研究。2020年，工信部发布的《新能源汽车产业发展规划(2021
‑
2035)》征求意见稿提出，预计到2030年，我国新能源汽车保有量将达6420万辆。根据车桩比1:1的建设目标，未来十年，我国充电桩建设存在6300万的缺口，预计将形成1.02万亿元的充电桩基础设施建设市场。


技术实现要素：

4.本发明目的在于针对上述现有技术的不足，提供了一种考虑机动车碳排放的充电桩选址方法，该方法通过融合出行热点poi数据与环境污染物监测数据，引导政府部门优先在出行需求高、环境污染严重的区域布设充电桩，引导出行者在上述区域选择兴能源汽车出行，在满足充电需求的同时最大程度减少机动车碳排放与尾气污染。
5.本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种考虑机动车碳排放的充电桩选址方法，该方法包括以下步骤：
6.步骤s1：确定充电桩选址范围，明确选址原则与建设数量；
7.步骤s2：获取选址范围内poi数据与环境监测数据；
8.步骤s3：从获取的poi数据中筛选出停车场兴趣点，剔除已经布设充电桩的停车场，将剩余停车场纳入充电桩备选点集合；
9.步骤s4：统计选址范围内poi数据，将poi划分为居民住宅、商业餐饮、公司企业、休闲景点、教育科研、医疗保健、政府机关、公共交通8类，分类别对poi数据进行核密度分析，获得不同类别poi核密度分析图；
10.步骤s5：统计选址范围内环境监测数据，对各环境监测数据的不同污染物数据分别进行插值分析，获得选址范围不同污染物排放热力图；
11.步骤s6：根据选址目标确定不同类别poi与各类污染物权重，借助arcgis 软件将poi核密度分析图与污染物排放热力图进行加权叠加，根据叠加后的图层确定适宜选址、较
适宜选址、较不适宜选址、不适宜选址的区域；
12.步骤s7：结合充电桩建设数量，根据叠加后的图层从备选点集合中确定充电桩最终选址。
13.作为本发明所述的一种考虑机动车碳排放的潮汐车道设置方法进一步优化方案，步骤s1中选址范围应大小适当，一般不小于县域范围不大于地级市范围。
14.作为本发明所述的一种考虑机动车碳排放的潮汐车道设置方法进一步优化方案，步骤s2中获取的poi数据应包括但不限于以下内容：兴趣点名称、经纬度、兴趣点类别；获取的环境监测数据应包括但不限于以下内容：环境监测设备名称、经纬度、监测时间、co2等各类环境污染物监测值。
15.作为本发明所述的一种考虑机动车碳排放的潮汐车道设置方法进一步优化方案，步骤s4中核密度计算公式为：
[0016][0017]
该式中h代表带宽，m代表带宽内样本点数，k代表二维核函数。
[0018]
作为本发明所述的一种考虑机动车碳排放的潮汐车道设置方法进一步优化方案，步骤s4中利用arcgis进行核密度分析时，系统自动计算默认输出像元大小和搜索半径(带宽)，采用高斯核函数进行分析；实际应用过程中应根据需要调整输出像元大小，以保证核密度分析图有较好的平滑度。
[0019]
作为本发明所述的一种考虑机动车碳排放的潮汐车道设置方法进一步优化方案，步骤s5中插值分析采用普通克里金法。
[0020]
作为本发明所述的一种考虑机动车碳排放的潮汐车道设置方法进一步优化方案，步骤s6中加权叠加计算公式为：
[0021][0022]
其中，s为加权叠加后计算得到的栅格值，α
i
为第i类poi核密度分析图权重，s
1i
为第i类poi核密度栅格值，β
i
为第i类污染物插值图权重，s
2i
为第 i类污染物栅格值。
[0023]
有益效果：
[0024]
1、本发明从减少环境污染视角出发，融合环境监测数据与展现出行行为的 poi数据进行充电桩选址，以实现满足出行需求与减少污染排放的平衡，完成选址的同时最大限度实现减少碳排放与尾气污染的目标，起到了决策支持的作用。
[0025]
2、本发明具有成本低、实用性强、数据获取方便、可操作性强等特点。
附图说明
[0026]
图1为本发明的方法流程图。
[0027]
图2为本发明实施例中充电桩备选点示意图。
[0028]
图3为本发明实施例中图层加权叠加得到的适宜选址区域图。
具体实施方式
[0029]
下面结合说明书附图对本发明方法进行详细、完整的描述。所描述的实施例并不
是本发明方法的全部使用例。基于本发明装置中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性技术的前提下获得的所有其他实施例，都属于本发明装置的保护范围。
[0030]
本实施例选择某市某区全域为充电桩选址区域，结合住宅、购物、公司三类poi兴趣点数据与co2、氮氧化物、pm2.5三种环境污染物监测数据进行充电桩布设选址，以实现促进新能源汽车产业发展、减少尾气污染物排放的目的。
[0031]
本实施例中的考虑机动车碳排放的充电桩选址，是基于下述考虑机动车碳排放的充电桩选址方法进行的，所述方法包括以下内容：
[0032]
步骤s1、确定充电桩选址范围，明确选址原则与建设数量；
[0033]
步骤s2、获取选址范围内poi数据与环境监测数据；
[0034]
步骤s3、从获取的poi数据中筛选出停车场兴趣点，剔除已经布设充电桩的停车场，将剩余停车场纳入充电桩备选点集合，如图2所示；
[0035]
步骤s4、统计选址范围内poi数据，将poi划分为居民住宅、商业购物、公司企业3类，分类别对poi数据进行核密度分析，获得不同类别poi核密度分析图；
[0036]
步骤s5、统计选址范围内环境监测数据，对co2、氮氧化物、pm2.5三种环境污染物监测数据分别进行插值分析，获得选址范围不同污染物排放热力图；
[0037]
步骤s6、根据选址目标确定不同类别poi与各类污染物权重，借助arcgis 软件将poi核密度分析图与污染物排放热力图进行加权叠加，根据叠加后的图层确定适宜选址的区域。如图3所示，颜色越浅表示该区域越适宜选址；
[0038]
步骤s7、结合充电桩建设数量，根据叠加后的图层从备选点集合中确定充电桩最终选址。
[0039]
步骤s1中，选址范围应大小适当，一般不小于县域范围不大于地级市范围，本例选址范围为通州区全域为县域范围。
[0040]
步骤s2中，获取的poi数据包括以下内容：兴趣点名称、经纬度、兴趣点类别；获取的环境监测数据包括以下内容：环境监测设备名称、经纬度、监测时间、各类环境污染物监测值。
[0041]
步骤s4中，核密度计算公式为：
[0042][0043]
该式中h代表带宽，m代表带宽内样本点数，k代表二维核函数。
[0044]
步骤s4中，利用arcgis进行核密度分析时，系统自动计算默认输出像元大小和搜索半径(带宽)，采用高斯核函数进行分析；本例调整输出像元大小为 1.7
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‑3，以保证核密度分析图有较好的平滑度。
[0045]
步骤s5中，插值分析采用普通克里金法。
[0046]
步骤s6中，加权叠加计算公式为：
[0047][0048]
其中，s为加权叠加后计算得到的栅格值，α
i
为第i类poi核密度分析图权重，s
1i
为第i类poi核密度栅格值，β
i
为第i类污染物插值图权重，s
2i
为第 i类污染物栅格值。
[0049]
对于本领域技术人员而言，本发明装置不限于上述所述的示范性实施例，任何熟
悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及构思加以替换或改变，都应涵盖在本发明技术的保护范围内。