(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210831232.6 (22)申请日 2022.07.15 (71)申请人 北理新源 （佛山） 信息科技有限公司 地址 528000 广东省佛山市南海区丹灶镇 建沙路东 一街区28号 一栋315室 (72)发明人 王震坡　龙超华　刘鹏　祁春玉　 阮旭松　杨永刚　简义晖　 (74)专利代理 机构 北京市诚辉律师事务所 11430 专利代理师 岳东升　杨帅峰 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/26(2012.01) G06Q 50/30(2012.01) (54)发明名称 氢燃料电池公交客车调度算法的仿真分析 评价方法 (57)摘要 本发明提供了一种氢燃料电池公交客车调 度算法的仿真分析评价方法， 基于车辆运行大数 据实现了面向氢燃料电池公交客车的智能算法 的仿真运营分析， 其全面考虑了氢燃料电池公交 客车的实际运行环境与运营特征， 并对车辆驾 驶、 运营时效、 加氢行为等类别分类处理， 计算出 标准运营参考指标值。 结合运营过程中的调度事 件搭建仿真环 境与多种扰动模拟事件， 从而能够 有效验证智能算法面对不同实际情况的调度调 整能力。 本申请的方法克服了 现有公交车辆调度 策略验证的耗时长、 效率低的弊端， 对不同智能 调度算法均具有极高的适用性， 有利于辅助相关 运营单位及时进行氢燃料公交及氢能体系全局 的调度决策。 权利要求书2页 说明书5页 附图1页 CN 115238487 A 2022.10.25 CN 115238487 A 1.氢燃料电池公交客车调度算法的仿真分析评价方法， 其特征在于： 具体包括以下步 骤： 步骤1、 全面收集当前实际投入运营的氢燃料电池公交客车的自身静态信息、 实际公交 线路的静态数据与排班数据、 车辆 工作数据， 将收集的这些 数据作为基础数据； 步骤2、 基于步骤1中收集的数据形成氢燃料电池公交客车的标准运营参考指标值， 包 括对当前实际投入运营的氢燃料电池公交客车执行： 统计其每天在 对应线路所包含的不同 区间上的行驶时刻与行驶时长参考指标值； 根据车辆行驶轨迹匹配对应公交线路， 并得到 线路的各班次及其发车与到达时刻； 根据车辆行驶中的氢燃料压力变化计算每天的最低氢 燃料压力与 平均氢耗参考指标值； 根据一定周期内车辆发生的报警项得到每天发生报警的 概率参考指标值； 步骤3、 搭建运营调度的仿真环境及运营扰动模拟， 包括对当前实际投入运营的氢燃料 电池公交客车执行： 统计一定周期内的客流情况得当单日各线路上不同站点的客流分布， 用于客流分布出行模拟； 根据各线路上不同班次的计划到达时间与实际到达时间， 设定不 同的晚点级别以及对应的排班执行规则， 用于晚点事件发生模拟； 设定车辆行驶过程中的 停用加氢规则， 用于加氢行为规划模拟； 根据所述概率参考指标值设定故障发生及车辆停 用指令规则， 用于车辆故障发生模拟； 步骤4、 将用于仿真的公交客车的自身静态信 息、 公交线路静态数据输入待验证的智能 算法， 由智能算法计算得到实时排班计划； 在仿真环境下根据所述排班计划进行运营智能 调度， 同时基于步骤3中得到的客流分布出行模拟、 晚点事件发生模拟、 加氢行为规划模拟 以及车辆故障发生模拟情况， 调整实时排班计划中的车辆使用状态与到达各站点的时间， 并由智能算法重新计算和输出调整后的实时排班计划所对应的排班数据； 步骤5、 针对步骤四得到的排班计划和排班数据基于步骤2中的各参考指标值进行对 比， 对智能算法的调度效果进行评价； 并比较公交运营公司实际运营调度策略所对应的排 班计划和排班数据与智能算法所 得到的排班计划 和排班数据， 以反映两者的优劣性。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于： 步骤1中所收集的氢燃料电池公交客车的自 身静态信息具体包括： 车牌 号、 内部车号、 车架号、 配置司机名称以及配置司机数量； 实际公交线路的静态数据具体包括： 线路名称、 线路去程路径、 线路回程路径、 往返/单 程线路、 线路站 点序列、 线路站 点编号、 线路站 点定位、 线路停靠场站名称、 线路停靠场站定 位， 排班数据具体包括： 发车班次、 计划发车时间、 各站 点实际发车时间、 各站 点计划到达时 间、 各站点实际到达时间、 计划车辆车牌号、 实际车辆车牌号、 计划司机、 实际司机、 运行线 路名称、 出发场站、 到 达场站、 各站上 车人数、 各站下 车人数； 车辆工作数据具体包括： 基于国标32960新能源汽车通信协议所采集的车辆的定位、 氢 燃料压力值、 故障报警 发生时间、 报警内容、 故障结束时间， 报警级别。 3.如权利要求1所述的方法， 其特征在于： 步骤2中统计其每天在对应线路所包含的不 同区间上的行驶时刻与行驶时长参考指标值具体包括： 定义各线路上每两个站 点之间的路 程为一个区间， 通过各车辆的驾驶记录统计车辆在各区间的行驶时刻， 并以前7天数据为基 础， 计算出 各区间在每3 0分钟范围内的行驶时长均值作为行驶时长参 考指标值； 得到线路的各班次及其发车与到达时刻具体是根据线路上车辆每日行驶轨迹与线路 路径对比， 以100米内为匹配范围， 找出车辆每次符合轨迹的次数， 即为当日车辆运行该线权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115238487 A 2路的班次数； 根据进入不同区间的起点轨迹时间和进入终点轨迹时间， 判断为班次的发车 时间和到站时间； 最低氢燃料压力具体根据前7天内氢燃料电池公交客车进入加氢站的氢气压力值计算 中位数来得到； 平均氢耗参考指标值根据前7天两次进入加氢站的同一辆车辆行驶里程和 氢气压力变化， 计算车辆平均氢耗 来得到； 概率参考指标值具体根据 所选线路所有车辆前7天发生各项报警值， 除以7天得到均值 来计算。 4.如权利要求1所述的方法， 其特征在于： 步骤3中客流分布具体根据 所选线路前7天运 行班次的客运数据收集， 得到7天 内线路各站 点的上下客数量； 设定模拟客流规则为客流量 与发车间隔呈反比， 且乘客到站的时间服从负指数分布泊松分布， 并设定约束条件为车辆 载客人数不能超过限制人 数， 由此得到相应分布客 流分布出 行模拟； 晚点事件定义各班次计划到达时间与实际到达时间大于10分钟为发生， 具体根据 各线 路上不同班次的计划到达时间与实际到达时间， 定义单一班次车辆晚点为轻度晚点， 多于 一班次车辆晚点则为大间隔晚点； 根据实际班次出现的晚点情况， 调整仿真环境时算法排 班执行情况， 即同时间段的班次实际到 达时间进行延长， 用于模拟晚点事 件发生； 停用加氢规则的确定具体基于里程计算氢燃料压力的下降趋势， 当压力下降至或低于 所述最低氢燃料压力参 考指标值时， 则安 排车辆停用进行加氢； 车辆停用指令规则具体根据概率参考指标值随机生成运营调度中的故障事件， 并根据 故障基本生成相应的车辆停用指令 。 5.如权利要求1所述的方法， 其特征在于： 步骤4中智能算法计算得到实时排班计划， 并 输出相应的发车班 次、 各站点计划发车时间、 各站点计划到达时间、 计划车辆车牌号、 计划 司机、 运行线路、 出发场站以及到达场站； 在基于步骤3中得到的客流分布出行模拟、 晚点事 件发生模拟、 加氢行为规划模拟以及车辆故障发生模拟情况， 调整实时排班计划后输出以 下各项数据用于对比分析： 计划班 次、 实际班 次、 各班次计划出发时间、 各班 次实际出发时 间、 各班次计划到达时间、 各班次实际到达时间、 计划车辆车牌号、 实际车辆车牌号、 计划司 机、 实际司机、 实际各站点上 下客人数。 6.如权利要求1所述的方法， 其特征在于： 步骤5中具体基于某线路的排班班次数、 线路 车辆数、 平均满载率、 乘客平均等候时间、 司机平均工作时长指标对智能算法的调 度效果进 行评价， 并设定乘客满意度指标及线路车辆运载率指标对智能算法的执 行过程进行调整。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115238487 A 3