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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本发明涉及一种基于碳轨迹追踪的重型货车集群减碳协调管控方法，包括以下步骤：步骤1：基于车辆时空轨迹长度和排放因子构建货车碳排放核算模型；步骤2：基于时间地理学构建三维时空立方体模型表征不同时间间隔内各网格碳排放量，进行碳排放时空分异特征及时空模式分析；步骤3：构建融合多影响因素下的城市道路环境下的重型货车碳排放量分析模型；步骤4：基于碳轨迹时空分异和空间相关性的追踪结果，针对不同情景构建城市配送场景下的货车集群减碳协同优化控制模型；本发明的优点：进行碳排放时空分布模式和影响因素分析，并构建不同情景下的货车集群减碳协同优化控制模型，为制定碳减排策略提供决策依据；能够有效指导重型货车群体减碳实践。
主权项：1.一种基于碳轨迹追踪的重型货车集群减碳协调管控方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：考虑城市道路环境复杂特性，从自下而上的角度出发，基于车辆时空轨迹长度和排放因子构建货车碳排放核算模型，作为碳排放时空分异特征的基础及步骤4中不同场景下货车减碳协同管控模型的目标函数；步骤2：基于时间地理学构建三维时空立方体模型表征不同时间间隔内各网格碳排放量，实现碳排放可视化，在此基础上进行碳排放时空分异特征及时空模式分析，并作为步骤4中不同场景下货车集群减碳协同优化控制模型的依据；步骤3：从微观视角出发，构建微观与宏观视角之间的碳排放映射关系，考虑空间异质性，确定城市配送货车碳排放主要影响因素为生产力布局、土地利用性质、生产计划控制，采用基于随机参数的混合效应模型分析碳排放影响机理，构建融合多影响因素下的城市道路环境下的重型货车碳排放量分析模型，并作为步骤4中不同场景下货车集群减碳协同优化控制模型的约束条件；步骤4：基于碳轨迹时空分异特征和空间相关性的追踪结果，从时间、空间角度将城市货车碳排放划分成两个情景，其中，情景一为空间上具有高聚集特征或者时间上具有热点趋势的区域，此情景下，主要目标为减碳；情景二为空间上具有低聚集特征且时间上具有冷点趋势的区域，此情景下，主要目标为减碳与降低行驶成本，分别针对上述两个情景构建城市配送场景下的货车集群减碳协同优化控制模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 一种基于碳轨迹追踪的重型货车集群减碳协调管控方法
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