基于网联车轨迹重构的交通油耗和排放估计方法北大核心CSCD

如何基于有限的轨迹数据对油耗和交通排放进行精准地估计一直是研究的难点和热点,为解决该问题,提出了基于轨迹重构的油耗和排放估计方法。首先,基于跟驰模型,利用网联车(Connected Vehicle,CV)轨迹重构道路上常规车(Regular Vehicle,RV)轨迹。然后,将轨迹重构结果与VT-Micro排放模型相结合,对道路上所有车辆的油耗和排放进行估算。最后,通过数值仿真试验验证模型在不同CV渗透率和交通流密度条件下的可行性和有效性。结果表明:该方法能够实现对油耗和排放的精准估算,且随着CV渗透率和交通流密度的增加,油耗和排放估计的准确性不断提高;当CV渗透率不低于30%,且交通流密度为60 veh/km时,交通油耗估计的平均绝对百分比误差小于2.17%,排放估计的平均绝对百分比误差小于8.66%;当CV渗透率为50%时,在不同交通流密度条件下车辆油耗估计的平均绝对百分比误差小于2.45%,排放估计的平均绝对百分比误差小于13.68%。