[发明专利]基于实时油耗信息采集的油耗核算方法及装置有效

专利信息
申请号: 201310633907.7 申请日: 2013-11-29
公开(公告)号: CN103607408A 公开(公告)日: 2014-02-26
发明(设计)人: 苏士斌;李海波;王新磊;王成成;冉颖慧;牟三钢;张新稳;李坤鹏;刘振顶;程鹏 申请(专利权)人: 青岛海信网络科技股份有限公司
主分类号: H04L29/06 分类号: H04L29/06;H04L12/40;G01F9/00;G06Q10/06
代理公司: 北京市京大律师事务所 11321 代理人: 张璐;方晓明
地址: 266100 山*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 基于 实时 油耗 信息 采集 核算 方法 装置
【说明书】:

技术领域

发明涉及城市公共交通技术,尤其涉及一种基于实时油耗信息采集的油耗核算方法及装置。

背景技术

油耗成本在公交公司运行成本中占比较大,为了有效降低油耗成本,各公交公司对公交车辆油耗进行重点监控与核算。由于公交车辆在不同的时段内,可能由不同的驾驶员驾驶,而不同的驾驶员,由于驾驶技术、驾驶习惯以及驾驶时段的不同,导致油耗差别较大。因而,如何针对单公交车辆、单人进行油耗的监控与核算,成为公交公司亟需解决的技术问题。

目前,单公交车辆的油耗核算方法一般采用以当月累计的加油量作为油耗,不考虑月初及月底油箱中的存油量和异常的油料损失;而单人油耗成本核算方法,通过获取共同驾驶公交车辆的驾驶员信息,查询各驾驶员驾驶的里程数,得到每一驾驶员驾驶的里程数在该公交车总里程数的百分比,并将该百分比与单公交车辆的油耗相乘,从而计算出单人油耗。

由上述可见,现有核算油耗的方法,根据累计的加油量核算公交车辆的总油耗,核算的油耗精度较低。进而根据共同驾驶公交车辆的驾驶员,通过各自驾驶的里程数占该公交车辆运行的总里程数的百分比来分摊总油耗,没有考虑路段、时间、不同驾驶员等客观因素,使得油耗核算方式比较粗犷,得到的油耗核算参数少,无法做到精细化管理,核算的油耗精度低,不能准确地反映公交车辆不同运营条件下的实际油耗。

发明内容

本发明的实施例提供一种基于实时油耗信息采集的油耗核算方法,提高核算的油耗精度、实现油耗的精细化核算。

本发明的实施例还提供一种基于实时油耗信息采集的油耗核算装置,提高核算的油耗精度、实现油耗的精细化核算。

为达到上述目的,本发明实施例提供的一种基于实时油耗信息采集的油耗核算方法,该方法包括:

各车载终端按照预先设置的采样周期,从控制器局域网总线上获取发动机电子控制单元发出的累计油耗信息;

油耗核算服务器读取预先存储的公交营运数据;

油耗核算服务器将来自各车载终端的累计油耗信息以及读取的公交营运数据应用于预先设置的油耗策略算法,得到油耗信息。

其中,所述从控制器局域网总线上获取发动机电子控制单元发出的累计油耗信息之后,所述方法进一步包括:

车载终端将获取的累计油耗信息进行标识,并将标识的累计油耗信息进行封装。

其中,所述方法进一步包括:

油耗核算服务器解析来自车载终端封装的累计油耗信息,并采用公交车辆标识以及采集时间点信息标识解析得到的累计油耗信息。

其中,在标识累计油耗信息后,所述方法进一步包括:

将标识的累计油耗信息写入数据库进行存储。

其中,所述油耗信息为车次油耗信息,所述公交营运数据为包括车次信息、车次发出时间以及车次到达时间的公交车辆车次数据,所述将来自各车载终端的累计油耗信息以及读取公交营运数据应用于预先设置的油耗策略算法,得到油耗信息包括:

选择目标公交车辆,从数据库中,读取标识有所述目标公交车辆的累计油耗信息;

选择目标公交车辆车次,从读取的累计油耗信息中,获取与所述目标公交车辆车次发出时间最近的时间对应的第一累计油耗;

获取与所述目标公交车辆车次到达时间最近的时间对应的第二累计油耗;

计算第二累计油耗与第一累计油耗的差值,得到目标公交车辆车次油耗信息。

其中,在所述读取标识有所述目标公交车辆的累计油耗信息之后,所述方法进一步包括:

按时间顺序对读取的累计油耗信息进行排序,得到进行排序后的累计油耗信息,排序最前的累计油耗信息为最新时间对应的累计油耗信息。

其中,所述油耗信息为高峰时段车次油耗信息,所述公交营运数据为公交车辆车次数据和高峰时段数据,所述公交车辆车次数据包括车次信息、车次发出时间以及车次到达时间,所述将来自各车载终端的累计油耗信息以及读取公交营运数据应用于预先设置的油耗策略算法,得到油耗信息包括:

读取预先存储的高峰时段数据;

根据车次发出时间以及车次到达时间,确定高峰时段数据内包含的车次;

在确定的高峰时段数据内包含的车次中,分别查询到各车次中的每一车次与高峰时段数据中的高峰时段开始时间最近的时间对应的第三累计油耗;

分别查询到各车次中的每一车次与高峰时段数据中的高峰时段结束时间最近的时间对应的第四累计油耗;

计算每一车次对应的第四累计油耗与第三累计油耗的差值,得到高峰时段车次油耗信息。

其中,所述得到高峰时段车次油耗信息之后,所述方法进一步包括:

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