26、智能城市交通管理与技术发展

智能城市交通管理与技术发展

1. 智能交通系统的硬件组成

1.1 红外传感器

红外传感器是一种利用红外光检测环境特征的电子设备。它具有两大主要功能:
- 检测物体的运动。
- 测量物体的温度。

几乎所有物体都会发出某种形式的红外热辐射,这些辐射肉眼不可见,但能被红外传感器检测到。在智能交通系统中,红外传感器可用于统计道路上的车辆数量。

1.2 超声波传感器与无线传感器节点

无线传感器节点由各种传感器组成,是智能交通系统的重要基础。在该系统中,每个方向都有一个 4×2 的传感器节点阵列,代表着四个交通层级和两个车道。
- 超声波传感器通过检测车辆的接近程度来提供相关信息。
- 传感器节点会按预定间隔将数据发送到每个十字路口的中央微控制器。

以下是系统硬件组成的表格:
|传感器类型|功能|应用场景|
| ---- | ---- | ---- |
|红外传感器|检测运动、测量温度、统计车辆数量|道路车辆计数|
|超声波传感器|检测车辆接近程度|交通流量监测|

2. 智能交通系统的数学建模

2.1 车辆速度模型

车辆在十字路口的速度定义如下:
[
V_{e_i}(t) = [V_{e_i}’(t), V_{e_i}’‘(t)]
]
其中,(V_{e_i}’(t)) 是车辆的后端点速度,(V_{e_i}’‘(t)) 是前端点速度。并且:
[
V_{e_i}’(t) = \min\left{V_{e_i}’(t - 1)

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样统计,通过模拟系统元件的故障修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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