26、离网点对点能源交易与无人机辅助交通数据采集研究

离网点对点能源交易与无人机辅助交通数据采集研究

1. 离网点对点能源交易研究

1.1 研究背景与模拟设置

在农村地区，太阳能光伏系统是重要的能源来源。为提高能源利用率，基于现有的独立太阳能发电系统，提出了点对点能源交易（P2PET）的概念。研究以马来西亚砂拉越州的一个社区为例，该社区有18个成员，包括3个消费者和15个产消者。社区成员主要从事农业、渔业和林业，每个成员都配备了小型太阳能光伏系统，但由于系统独立，多余能源无法有效利用。

模拟设置如下：
- 负载消耗 ：社区成员的负载消耗行为基于“正常”类型的负载，主要用于烹饪、照明和其他电器。两个小作坊和一个食品加工中心作为消费者，作坊负载假设为机械操作，食品加工中心的冰柜需全天运行。
|序号|电器名称|数量|功率（瓦）|
| ---- | ---- | ---- | ---- |
|1|灯泡|5|11|
|2|带视频播放器的电视|1|105|
|3|风扇|1|38|
|4|电饭煲|1|500|
|5|冰柜|1|100|

• 产消者情况 ：产消者拥有1千瓦的太阳能光伏发电机和12千瓦时的电池存储，电池充放电效率为95%，系统功率容量限制为700瓦。模拟的电力系统是一个18总线的径向配电系统。

1.2 交易策略

成员参与能源交易有四种策略：
- DM ：关注电力供应可用性，需要更多能源的同行。
- SS ：对自给自足和出售剩余能源获利感兴趣的人。
- AM ：优先考虑盈利，即使意味着牺牲个人使用的同行。
- BC ：需要从交易社区购买能源的消费者。

成员	策略	总线位置	负载类型
1(P)	SS	1	正常
2(P)	AM	2	正常
3(P)	SS	3	正常
…	…	…	…
9(C)	BC	9	作坊
10(C)	BC	10	作坊
11(C)	BC	11	冰柜

1.3 不同天气下的能源交易模拟

由于太阳能光伏系统高度依赖太阳能辐射，天气成为影响能源交易的关键因素。研究模拟了晴天、阴天和雨天三种天气条件下的能源交易。

graph LR
    A[天气条件] --> B[晴天]
    A --> C[阴天]
    A --> D[雨天]
    B --> E[高太阳能辐射]
    C --> F[中太阳能辐射]
    D --> G[低太阳能辐射]
    E --> H[高能源生成]
    F --> I[中能源生成]
    G --> J[低能源生成]
    H --> K[高交易频率]
    I --> L[中交易频率]
    J --> M[低交易频率]

从模拟结果来看：
- 交易频率 ：交易频率从高到低依次为晴天、阴天和雨天。消费者（成员9、10和11）交易最频繁，产消者主要出售能源。
- 利润分析 ：“AM”策略选择者在晴天和阴天的利润最高，其次是“SS”和“DM”。部分产消者在阴天的交易和利润比晴天更多。

2. 无人机辅助交通数据采集研究

2.1 研究背景

多车道环形交叉路口允许驾驶员在循环车道之间变道，产生交织现象，这会导致交通冲突，降低环形交叉路口的通行能力。然而，对于直径超过100米的多车道环形交叉路口的交织数据较少，主要原因是收集变道数据困难，传统方法存在局限性。

2.2 研究方法

提出了一种使用交通视频分析仪提取无人机（UAV）变道数据的新方法。在马来西亚古晋的一个直径为151米的多车道环形交叉路口进行实地研究，具体步骤如下：
1. 飞行无人机进行数据采集。
2. 使用交通视频分析仪获取转弯运动和变道信息。
3. 以10米间隔指定虚拟门，检测车辆是否穿越相邻循环车道上的两个连续虚拟门来确定变道位置。
4. 当两条变道在循环车道上交换路径时，判定为交织。

2.3 研究结果

研究发现，86%的变道发生在交织段。这表明使用无人机和交通视频分析仪来研究直径超过100米的多车道环形交叉路口的变道是可行的。

综上所述，离网点对点能源交易研究为农村能源利用提供了新的思路，而无人机辅助交通数据采集研究为交通领域的变道研究提供了新的方法。这些研究成果对于提高能源利用效率和改善交通状况具有重要意义。

3. 离网点对点能源交易深入分析

3.1 能源交易与电池存储

能源交易的形成依赖于电池中存储的能量。当太阳能光伏系统的能源产量减少，无法满足产消者的个人能源消耗时，能源交易将暂停，直到有剩余能源可用。

以下是不同天气下电池可用能量与交易情况的分析：
|天气状况|电池可用能量变化|交易情况|
| ---- | ---- | ---- |
|晴天|能源产量高，电池存储充足|交易频率高，市场上可交易能源多|
|阴天|能源产量中等，电池存储相对减少|部分时段交易减少，部分产消者交易机会增加|
|雨天|能源产量低，电池存储有限|交易频率低，甚至出现交易中断|

3.2 策略选择对交易的影响

不同的交易策略对能源交易的结果产生了显著影响。

graph LR
    A[策略选择] --> B[DM]
    A --> C[SS]
    A --> D[AM]
    A --> E[BC]
    B --> F[关注电力供应]
    C --> G[追求自给自足与盈利]
    D --> H[优先盈利]
    E --> I[购买能源]
    F --> J[交易中争取更多能源]
    G --> K[出售剩余能源获利]
    H --> L[最大化盈利]
    I --> M[依赖市场购买能源]

• DM策略 ：关注电力供应的可用性，在能源供应紧张时，这类同行会积极争取更多能源，以满足自身需求。
• SS策略 ：追求自给自足并出售剩余能源获利。在晴天，由于市场上能源供应充足，竞争较大；而在阴天或雨天，当“AM”策略选择者出售完剩余能源后，“SS”策略选择者有更多机会出售能源。
• AM策略 ：优先考虑盈利，即使牺牲个人使用。在晴天，市场上能源需求相对小于供应，“AM”策略选择者能够凭借其盈利导向的策略获得较高利润；在阴天和雨天，虽然能源产量减少，但由于定价机制，其利润仍能保持相对稳定。
• BC策略 ：作为购买消费者，完全依赖从交易社区购买能源。其交易频率受市场上能源供应的影响较大，在恶劣天气下，由于能源供应减少，交易频率会明显下降。

3.3 能源定价机制

能源交易的定价机制对交易双方的利润产生重要影响。当电池存储能量容量相对较低时，能源交易价格会提高。

天气状况	能源定价特点	对交易影响
晴天	价格相对稳定，市场竞争影响价格波动	交易量大，利润受交易量和价格共同影响
阴天	价格有所上升，反映能源稀缺性	部分产消者利润增加，交易频率有所调整
雨天	价格较高，能源供应严重不足	交易频率低，但交易成功时利润较高

4. 无人机辅助交通数据采集拓展

4.1 方法优势总结

使用无人机和交通视频分析仪采集交通数据具有诸多优势：
- 数据全面性 ：无人机能够在一次飞行中捕捉复杂的交通交互数据，克服了地面记录器视野覆盖的限制，提供更全面的数据。
- 分析效率高 ：交通视频分析仪能够在较短时间内提取大量数据，相比手动分析，大大缩短了分析时间。
- 可行性强 ：通过在直径超过100米的多车道环形交叉路口的实地研究，证明了该方法在实际应用中的可行性。

4.2 应用前景

该方法在交通领域具有广阔的应用前景：
- 交通规划 ：为交通规划者提供准确的变道和交织数据，有助于优化多车道环形交叉路口的设计，提高通行能力。
- 安全评估 ：通过分析变道和交织情况，评估交通冲突的风险，为交通安全管理提供依据。
- 智能交通系统 ：作为智能交通系统的数据采集手段，为实现交通流量的实时监测和控制提供支持。

4.3 未来研究方向

虽然该方法取得了良好的效果，但仍有一些方面需要进一步研究：
- 数据准确性提升 ：进一步优化交通视频分析仪的算法，提高变道和交织数据的准确性。
- 多场景应用 ：将该方法应用于不同类型的交通场景，如高速公路、城市道路等，拓展其应用范围。
- 与其他技术融合 ：结合人工智能、物联网等技术，实现交通数据的实时分析和智能决策。

综上所述，离网点对点能源交易和无人机辅助交通数据采集的研究为能源和交通领域带来了新的解决方案。通过深入分析能源交易的影响因素和拓展交通数据采集方法的应用，有望进一步提高能源利用效率和改善交通状况，为社会的可持续发展做出贡献。