CN116777175B - 一种智慧加油统计数据分析管理云平台 - Google Patents

Abstract

本发明属于加油管理技术领域，具体公开提供的一种智慧加油统计数据分析管理云平台，包括历史加油数据提取模块、加油站环境信息采集模块、油体状态分析模块、出油状态分析模块、车辆加油种类确认模块、车辆加油速度解析终端和车辆加油速度反馈终端；本发明通过根据各油品种类对应的油品状态和出油状态，确认当前待加油车辆对应的适配加油速度，有效解决了当前没有对加油站具体加油过程进行管理的问题，规避了当前固定式加油速度存在的局限性，实现了不同油体种类加油车辆的针对性加油，保障了不同油体种类的加油效率，从而提高了用户的加油体验感，并且确保了车辆加油的安全性，弥补了智慧加油站的运营管理过程中的欠缺。

Description

一种智慧加油统计数据分析管理云平台

技术领域

本发明属于加油管理技术领域，涉及到一种智慧加油统计数据分析管理云平台。

背景技术

智慧加油是一项基于智能化技术的加油方式，通过应用智能化技术，实现加油站加油服务的自动化和智能化，提高了加油站的效率和客户的体验，而加油站的运营数据直接反映了其运营情况，因此，对其运营数据进行统计分析与管理的重要性不言而喻。

目前对智慧加油方式对应数据统计主要是对加油数据进行统计，从而分析智慧加油站的消费习惯、不同油品销售量、客流量趋势等，进而对智慧加油站的运营进行管理，很显然，当前属于整体方向上的运营管理，没有对其具体加油过程中的操作过程进行管理，很显然，当前管理方式还存在以下几个方面的问题：1、加油过程中的加油速度直接影响了用户的加油效率，进而直接影响了用户的加油体验，当前采用固定式的加油速度，未根据油品状态进行针对调节，无法保障用户的加油体验感。

2、加油过程中的加油速度直接影响了汽车加油的安全性，当前没有根据油品情况和加油情况进行综合性分析，使得汽车加油的安全性得不到有力保障，同时也无法降低汽车加油过程中的消防安全隐患，使得智慧加油站的运营管理还存在一定的欠缺。

3、加油过程中的加油速度直接影响了加油站加油的损耗情况，不同的加油速度对应的设备损耗和情况不同，当期没有进行加油速度管理，使得加油站的加油损耗得不到有效控制，同时还无法降低加油泵和加油枪的损耗度，进而无法保障油泵和加油枪的使用寿命。

发明内容

鉴于此，为解决上述背景技术中所提出的问题，现提出一种智慧加油统计数据分析管理云平台。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：本发明提供一种智慧加油统计数据分析管理云平台，包括：历史加油数据提取模块，用于提取目标智慧加油站内各油体种类的累计存储时长以及在设定监测周期内的历史加油数据。

加油站环境信息采集模块，用于对目标智慧加油站在设定监测周期内各监测日对应的外界环境信息以及各油体种类对应油枪口的当前环境信息进行采集。

油体状态分析模块，用于分析各油体种类对应的油品状态，得到各油体种类对应的油品状态评估指数，i表示油体种类编号，/>。

出油状态分析模块，用于分析各油体种类的出油状态，得到各油体种类对应的出油状态评估指数。

车辆加油种类确认模块，用于对当前待加油车辆进行图像采集，由此确认当前待加油车辆对应加油种类。

车辆加油速度解析终端，用于根据当前待加油车辆对应加油种类，确认当前待加油车辆对应的适配加油速度。

车辆加油速度反馈终端，用于将当前待加油车辆对应的适配加油速度反馈至当前待加油车辆对应加油种类的加油控制终端，并进行加油速度控制。

进一步地，所述历史加油数据包括各历史加油车辆的车牌号以及在各次加油时的累计行驶里程数、起始油量、加油油量、加油时长、加油损耗量。

所述外界环境信息包括最高温度、最低温度、最高湿度和最低湿度。

所述当前环境信息包括粘附物体积、粘附物附着面积占比以及各油体种类对应油枪口在各次加油时对应的加油压力。

进一步地，所述分析目标智慧加油站中各油体种类对应的油品状态，包括：将各油体种类的累计存储时长记为，设定各油体种类对应存储层面干扰因子/>。

统计各油体种类的温度符合度和湿度符合度/>，设定各油体种类对应环境层面油品干扰因子/>，/>。

其中，、/>分别为设定的第i个油品种类对应参照的温度符合度、湿度符合度，e表示自然常数，/>分别为设定的温度、湿度对应环境层面干扰评估占比权重。

统计各油体种类的加油油耗符合度和出油流速符合度/>，计算各油体种类的油品状态评估指数/>，/>，其中，/>为设定的油体状态评估修正因子，/>分别为设定的油耗、流速对应油体状态评估占比权重因子。

进一步地，所述统计各油体种类的加油油耗符合度，包括：从各油体种类在设定监测周期内的历史加油数据中提取各历史加油车辆在各次加油时的累计行驶里程数、起始油量和加油油量。

统计各油体种类对应各历史加油车辆的平均单位公里油耗率，记为，j表示历史加油车辆编号，/>。

以加油次序为横坐标，以油耗率为纵坐标，构建各油体种类对应各历史加油车辆的油耗率变化曲线，从所述曲线中定位斜率值，作为各油体种类对应各历史加油车辆的油耗增率。

计算各油体种类在设定监测周期内对应的加油油耗符合度，。

其中，分别为设定的油耗率、油耗增率对应加油油耗符合评估占比权重，m为历史加油车辆数目，/>分别为设定的第i个油体种类对应参照的油耗率、油耗增率，/>为设定的油耗符合评估修正因子。

进一步地，所述统计各油体种类的出油流速符合度，包括：从各油体种类在设定监测周期内的历史加油数据中提取各历史加油车辆在各次加油时的加油油量和加油时长，将加油油量和加油时长的比值作为出油流速。

通过均值计算得到各油体种类对应各历史加油车辆的平均出油流速，进而确认各油体种类对应最低出油流速/>。

计算各油体种类的出油流速符合度，；

其中，、/>、/>分别为设定的第i个油体种类对应参照的适宜出油流速、出油流速差、趋向最低出油流速差，/>为设定的出油流速符合评估修正因子，/>分别为设定的最低出油流速、趋向最低出油流速差对应出油流速符合评估占比权重。

进一步地，所述统计各油体种类的温度符合度和湿度符合度，包括：从所述各监测日对应的外界环境信息中提取最高温度和最低温度，构建各监测日对应的温度区间，并与各油体种类对应适宜安置温度区间进行重合对比，确认各油体种类对应的正常监测日数目、高区间温度偏差/>、低区间温度偏差/>。

计算各油体种类的温度符合度，。

其中，分别为设定的正常监测日数目、高区间温度偏差、低区间温度偏差对应温度符合评估占比权重，/>、/>、/>分别为设定的第i个油体种类对应参照的正常监测日数目、高区间温度偏差、低区间温度偏差，/>为设定的温度符合评估修正因子。

按照各油体种类的温度符合度的分析方式同理分析得到各油体种类的湿度符合度。

进一步地，所述温度符合评估修正因子具体设定过程为：将所述各监测日对应的最高温度和最低温度进行作差，并将差值记为，t表示监测日编号，/>。

设定温度符合评估修正因子，/>。

其中，为第t+1个监测日对应的温度差，/>为设定波动温度差偏差，/>为监测日数目。

进一步地，所述分析各油体种类的出油状态，包括：从各油体种类在设定监测周期内的历史加油数据中提取各历史加油车辆在各次加油时加油损耗量，将其与设定的各油体种类许可加油损耗量进行作差，将差值记为加油损耗差。

若某油体种类对应某历史加油车辆在某次加油时对应加油损耗差大于0，将该次加油记为异常损耗加油。

统计各油体种类对应各历史加油车辆的异常损耗加油次数，并通过均值计算得到各油体种类对应历史加油车辆的平均异常损耗加油次数。

将各油体种类对应各历史加油车辆在各次异常损耗加油时的加油损耗差进行均值计算，得到各油体种类对应各历史加油车辆的平均异常损耗加油差，并从中筛选出最大异常损耗加油差作为各油体种类对应的加油损耗差，记为。

计算各油体种类对应的出油状态评估指数，。

其中，分别为设定的异常损耗加油次数、加油损耗差对应加油损耗符合评估占比权重，/>分别为设定的第i个油体种类对应参照的异常损耗加油次数、加油损耗差，/>为设定的出油状态评估修正因子。

进一步地，所述确认当前待加油车辆对应的适配加油速度，包括：从各油体种类对应的油品状态评估指数和出油状态评估指数中分别定位出当前待加油车辆对应加油种类的油品状态评估指数和出油状态评估指数/>。

根据各油体种类对应油枪口的当前环境信息，统计加油速度干扰趋向指数。

计算当前待加油车辆对应的适配加油速度，/>。

其中，表示同时存在/>、/>和/>，/>分别为设定参照的油品状态评估指数、出油状态评估指数、加油速度干扰趋向指数。

表示任意存在/>且/>或者/>且/>。

表示任意存在/>且/>或者/>且/>。

其中，为设定的当前待加油车辆对应确认加油种类的基准加油速度，/>为变动加油速度，/>，/>为速度变更条件因子，。

为设定的许可最大加油浮动速度，/>分别为设定的油品状态、出油状态、速度干扰趋向对应速度变更评估占比权重。

进一步地，所述统计加油速度干扰趋向指数，包括：从各油体种类对应油枪口的当前环境信息中提取当前待加油车辆对应加油种类的当前环境信息，进而提取粘附物体积、粘附物附着面积占比/>以及在各次加油时对应的加油压力/>，g表示当前待加油车辆对应确认加油种类的加油次序编号，/>。

计算加油速度干扰趋向指数，。

其中，表示加油速度干扰趋向评估修正因子，/>分别为设定参照的粘附物体积、附着面积占比、加油压力、加油压力偏差，/>分别为设定的粘附物体积、附着面积占比、加油压力偏差对应加油速度干扰趋向评估占比权重。

相较于现有技术，本发明的有益效果如下：（1）本发明通过根据各油品种类对应的油品状态和出油状态，确认当前待加油车辆对应的适配加油速度，有效解决了当前没有对加油站具体加油过程进行管理的问题，规避了当前固定式加油速度存在的局限性，实现了不同油体种类加油车辆的针对性和灵活性加油，保障了不同油体种类的加油效率，从而提高了用户的加油体验感，并且确保了车辆加油的安全性，有效降低了汽车加油过程中的消防安全隐患，弥补了智慧加油站的运营管理过程中的欠缺，同时在另一层面还提高了目标智慧加油站的加油损耗的控制效果，从而显著降低了加油泵和加油枪的损耗度，有效延长了油泵和加油枪的使用寿命。

（2）本发明通过根据历史各油体种类的历史加油数据、存储时长、以及目标智慧加油站的外界环境信息，进行温湿度符合情况、存储时长以及加油油耗和出油流速分析，由此进行各油体种类的油品状态评估，实现了各油体种类对应油品状态的多维度分析，确保了各油体种类对应油品状态的评估深度和评估力度，从而保障了各油品种类对应油品状态评估的可靠性和合理性。

（3）本发明通过进行温度区间对比的方式确认各油体种类对应的正常监测日数目、高区间温度偏差、低区间温度偏差，进而进行各油体种类温度符合情况分析，直观的展示了各油体种类对应的温度符合情况，进而保障了环境层面干扰因子设定的参考性和说服力，并且还拓展了油品状态分析的参照依据。

（4）本发明在确认当前待加油车辆对应的适配加油速度时，通过统计加油速度干扰趋向指数，并设定加油速度条件，提高了适配加油速度确认结果的说服力和可性性，同时防止了加油速度过快或者过慢存在的不足，从而提高了用户加油的满意度，维护了用户与目标智慧加油站的之间的粘性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明***各模块连接示意图。

图2为本发明车辆加油速度解析流程示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1至图2所示，本发明提供了一种智慧加油统计数据分析管理云平台，包括历史加油数据提取模块、加油站环境信息采集模块、油体状态分析模块、出油状态分析模块、车辆加油种类确认模块、车辆加油速度解析终端和车辆加油速度反馈终端。

上述中，车辆加油速度解析终端分别与加油站环境信息采集模块、油体状态分析模块、出油状态分析模块和车辆加油速度反馈终端连接，历史加油数据提取模块分别与油体状态分析模块、出油状态分析模块和车辆加油种类确认模块连接，加油站环境信息采集模块与油体状态分析模块连接。

所述历史加油数据提取模块，用于提取目标智慧加油站内各油体种类的累计存储时长以及在设定监测周期内的历史加油数据，其中，历史加油数据包括各历史加油车辆的车牌号以及在各次加油时的累计行驶里程数、起始油量、加油油量、加油时长、加油损耗量。

需要补充的是，历史加油数据通过从目标智慧加油站管理平台中提取得到。

所述加油站环境信息采集模块，用于对目标智慧加油站在设定监测周期内各监测日对应的外界环境信息以及各油体种类对应油枪口的当前环境信息进行采集。

具体地，外界环境信息包括最高温度、最低温度、最高湿度和最低湿度，其中温度通过目标智慧加油站内安置的温度传感器采集得到，湿度通过目标智慧加油站内安置的湿度传感器采集得到。

所述当前环境信息包括粘附物体积、粘附物附着面积占比以及各油体种类对应油枪口在各次加油时对应的加油压力。

其中，粘附物体积、粘附物附着面积占比通过目标智慧加油站内安置的可旋转式摄像头监测得到，加油压力通过油枪口内按照的压力传感器监测得到。

所述油体状态分析模块，用于分析各油体种类对应的油品状态，得到各油体种类对应的油品状态评估指数，i表示油体种类编号，/>。

示例性地，分析目标智慧加油站中各油体种类对应的油品状态，包括：A1、将各油体种类的累计存储时长记为，设定各油体种类对应存储层面油品干扰因子/>，，/>表示第i个油体种类对应稳定存储时长，e为自然常数。

A2、统计各油体种类的温度符合度和湿度符合度/>，设定各油体种类对应环境层面干扰因子/>，/>。

其中，、/>分别为设定的第i个油品种类对应参照的温度符合度、湿度符合度，/>分别为设定的温度、湿度对应环境层面干扰评估占比权重。

可理解地，统计各油体种类的温度符合度和湿度符合度，包括：A2-1、从所述各监测日对应的外界环境信息中提取最高温度和最低温度，构建各监测日对应的温度区间，并与各油体种类对应适宜安置温度区间进行重合对比，确认各油体种类对应的正常监测日数目、高区间温度偏差/>、低区间温度偏差/>。

需要说明的是，确认各油体种类对应的正常监测日数目、高区间温度偏差、低区间温度偏差的具体确认过程为：A2-1-1、提取各监测日对应的温度区间与各油体种类对应适宜安置温度区间的重合区间长度，记为/>，其中，t表示监测日编号，/>。

A2-1-2、将各监测日对应的温度区间长度记为，将/>与/>作比得到各油体种类对应适宜安置温度区间与各监测日对应的温度区间重合度。

A2-1-3、将各油体种类对应适宜安置温度区间与各监测日对应的温度区间重合度与各油体种类对应基准区间重合度进行对比，将温度区间重合度大于基准区间重合度的各监测日记为各正常监测日，由此统计得到各油体种类对应的正常监测日数目。

A2-1-4、提取各油体种类在各监测日对应温度区间的上限值，并与各油体种类对应适宜安置温度区间上限值进行作差，得到各油体种类在各正常监测日对应的安置上限温度差，从中提取最大安置上限温度差，作为各油体种类对应的高区间温度偏差。

A2-1-5、提取各油体种类在各监测日对应温度区间的下限值，并与各油体种类对应适宜安置温度区间下限值进行作差，得到各油体种类在各正常监测日对应的安置下限温度差，从中提取最小安置下限温度差，作为各油体种类对应的低区间温度偏差。

A2-2、计算各油体种类的温度符合度，。

其中，分别为设定的正常监测日数目、高区间温度偏差、低区间温度偏差对应温度符合评估占比权重，/>、/>、/>分别为设定的第i个油体种类对应参照的正常监测日数目、高区间温度偏差、低区间温度偏差，/>为设定的温度符合评估修正因子。

本发明实施例通过进行温度区间对比的方式确认各油体种类对应的正常监测日数目、高区间温度偏差、低区间温度偏差，进而进行各油体种类温度符合情况分析，直观的展示了各油体种类对应的温度符合情况，进而保障了环境层面干扰因子设定的参考性和说服力，并且还拓展了油品状态分析的参照依据。

进一步地，温度符合评估修正因子具体设定过程为：将所述各监测日对应的最高温度和最低温度进行作差，将差值记为，设定温度符合评估修正因子/>，。

其中，为第t+1个监测日对应的温度差，/>为设定波动温度差偏差，/>为监测日数目。

需要说明的是，温湿度会影响油品的化学性质和物理性质，导致油品质量下降。如，高温会引起油品热分解和氧化，从而降低燃料的辛烷值和抗爆性能，低温会导致油品的粘度增加，严重时还会导致一些油品的化学性质和物理性质发生变化，降低油品的燃烧效率和马力性能，而高湿度则容易引起油品的水分沉积和生锈，低湿度会加速油品中的氧化反应，同时会导致油品中的杂质和溶解性物质沉淀等，因此温湿度需要稳定的控制在一个范围内。

A2-3、按照各油体种类的温度符合度的分析方式同理分析得到各油体种类的湿度符合度。

A3、统计各油体种类的加油油耗符合度和出油流速符合度/>，计算各油体种类的油品状态评估指数/>，/>，其中，/>为设定的油体状态评估修正因子，/>分别为设定的油耗、流速对应油体状态评估占比权重因子。

可理解地，统计各油体种类的加油油耗符合度，包括：B1、从各油体种类在设定监测周期内的历史加油数据中提取各历史加油车辆在各次加油时的累计行驶里程数、起始油量和加油油量，统计各油体种类对应各历史加油车辆的平均单位公里油耗率，记为，j表示历史加油车辆编号，/>。

需要说明的是，各油体种类对应各历史加油车辆的平均单位公里油耗率的具体统计过程为：B1-1、将各油体种类对应各历史加油车辆在各次加油时的累计行驶里程数、起始油量和加油油量分别记为和/>，r表示加油次序编号，/>。

B1-2、计算各油体种类对应各历史加油车辆的平均单位公里油耗率，。

其中，z表示加油次数，分别为设定的第i个油体种类对应第j个历史加油车辆在第r+1次加油时的起始油量、累计行驶里程数，/>为设定的油耗率评估修正因子。

B2、以加油次序为横坐标，以油耗率为纵坐标，构建各油体种类对应各历史加油车辆的油耗率变化曲线，从所述曲线中定位斜率值，作为各油体种类对应各历史加油车辆的油耗增率。

B3、计算各油体种类在设定监测周期内对应的加油油耗符合度，。

其中，分别为设定的油耗率、油耗增率对应加油油耗符合评估占比权重，m为历史加油车辆数目，/>分别为设定的第i个油体种类对应参照的油耗率、油耗增率，/>为设定的油耗符合评估修正因子。

还可以理解地，统计各油体种类的出油流速符合度，包括：D1、从各油体种类在设定监测周期内的历史加油数据中提取各历史加油车辆在各次加油时的加油油量和加油时长，将加油油量和加油时长的比值作为出油流速。

D2、通过均值计算得到各油体种类对应各历史加油车辆的平均出油流速，进而确认各油体种类对应最低出油流速/>，/>。

D3、计算各油体种类的出油流速符合度，。

其中，、/>、/>分别为设定的第i个油体种类对应参照的适宜出油流速、出油流速差、趋向最低出油流速差，/>为设定的出油流速符合评估修正因子，/>分别为设定的最低出油流速、趋向最低出油流速差对应出油流速符合评估占比权重。

需要说明的是，当油品质量发生变化时，会导致油体损耗和出油流速发生一定的变化，如：当油品质量变差导致磨损粒子增多时，挂油量增多，摩擦部位的磨损也会加速，这会导致油体损耗增加，又如：当油品质量变差时，油品粘度也会发生对应变化，当粘度变大时，出油口流量也会随之变小，从而出现出油流速变慢的情况，当粘度变小时，油口流量也会随之变大，从而出现出油流速变快的情况。

本发明实施例通过根据历史各油体种类的历史加油数据、存储时长、以及目标智慧加油站的外界环境信息，进行温湿度符合情况、存储时长以及加油油耗和出油流速分析，由此进行各油体种类的油品状态评估，实现了各油体种类对应油品状态的多维度分析，确保了各油体种类对应油品状态的评估深度和评估力度，从而保障了各油品种类对应油品状态评估的可靠性和合理性。

所述出油状态分析模块，用于分析各油体种类的出油状态，得到各油体种类对应的出油状态评估指数。

示例性地，分析各油体种类的出油状态，包括：H1、从各油体种类在设定监测周期内的历史加油数据中提取各历史加油车辆在各次加油时加油损耗量，将其与设定的各油体种类许可加油损耗量进行作差，将差值记为加油损耗差。

H2、若某油体种类对应某历史加油车辆在某次加油时对应加油损耗差大于0，将该次加油记为异常损耗加油。

H3、统计各油体种类对应各历史加油车辆的异常损耗加油次数，并通过均值计算得到各油体种类对应历史加油车辆的平均异常损耗加油次数。

H4、提取各油体种类对应各历史加油车辆在各次异常损耗加油时的加油损耗差，通过均值计算得到各油体种类对应各历史加油车辆的平均异常损耗加油差，并从中筛选出最大异常损耗加油差作为各油体种类对应的加油损耗差，记为。

H5、计算各油体种类对应的出油状态评估指数，。

其中，分别为设定的异常损耗加油次数、加油损耗差对应加油损耗符合评估占比权重，/>分别为设定的第i个油体种类对应参照的异常损耗加油次数、加油损耗差，/>为设定的出油状态评估修正因子。

所述车辆加油种类确认模块，用于对当前待加油车辆进行图像采集，由此确认当前待加油车辆对应加油种类。

在一个具体实施例中，当前待加油车辆对应加油种类的确认原理为车牌号匹配原理，即从采集的当前待加油车辆对应的图像中定位出当前待加油车辆对应的车牌号，将其与各油体种类在设定监测周期内各历史加油车辆的车牌号进行匹配对比，匹配得到当前待加油车辆对应加油种类。

所述车辆加油速度解析终端，用于根据当前待加油车辆对应加油种类，确认当前待加油车辆对应的适配加油速度。

具体地，确认当前待加油车辆对应的适配加油速度，包括：G1、从各油体种类对应的油品状态评估指数和出油状态评估指数中分别定位出当前待加油车辆对应加油种类的油品状态评估指数和出油状态评估指数/>。

G2、根据各油体种类对应油枪口的当前环境信息，统计加油速度干扰趋向指数。

可理解地，统计加油速度干扰趋向指数，包括：G2-1、从各油体种类对应油枪口的当前环境信息中提取当前待加油车辆对应加油种类的当前环境信息，进而提取粘附物体积、粘附物附着面积占比/>以及在各次加油时对应的加油压力/>，g表示当前待加油车辆对应确认加油种类的加油次序编号，/>。

G2-2、计算加油速度干扰趋向指数，/>。

其中，表示加油速度干扰趋向评估修正因子，/>分别为设定参照的粘附物体积、附着面积占比、加油压力、加油压力偏差，/>分别为设定的粘附物体积、附着面积占比、加油压力偏差对应加油速度干扰趋向评估占比权重。

G3、计算当前待加油车辆对应的适配加油速度，/>。

其中，表示同时存在/>、/>和/>，/>分别为设定参照的油品状态评估指数、出油状态评估指数、加油速度干扰趋向指数。

表示任意存在/>且/>或者/>且/>。

表示任意存在/>且/>或者/>且/>。

其中，为设定的当前待加油车辆对应确认加油种类的基准加油速度，/>为变动加油速度，/>，/>为速度变更条件因子，，/>表示向下取整符号。

为设定的许可最大加油浮动速度，/>分别为设定的油品状态、出油状态、速度干扰趋向对应速度变更评估占比权重。

在一个具体实施例中，当时，表明油枪口的当前粘附正常，而油枪口的清洁一般为固定周期性的清洁，即当/>和/>或者当/>和/>成立时，说明在油体清洁周期内油品质量变差的现象为粘度降低，损耗增多的原因也趋向于润滑膜就会变薄导致的金属之间的摩擦损耗增多，而当油品粘性变差时，加油时需要适量降低加油速度，保证加油的安全和顺畅，当/>时，表明油枪口的当前粘附严重，进而当和/>或者/>和/>存在时，即说明在油体清洁周期内油品质量变差的现象为粘度升高，损耗增多的原因趋向于挂油，因此需要适当提高加油速度。

本发明实施例在确认当前待加油车辆对应的适配加油速度时，通过统计加油速度干扰趋向指数，并设定加油速度条件，提高了适配加油速度确认结果的说服力和可性性，同时防止了加油速度过快或者过慢存在的不足，从而提高了用户加油的满意度，维护了用户与目标智慧加油站的之间的粘性。

所述车辆加油速度反馈终端，用于将当前待加油车辆对应的适配加油速度反馈至当前待加油车辆对应加油种类的加油控制终端，并进行加油速度控制。

本发明实施例通过根据各油品种类对应的油品状态和出油状态，确认当前待加油车辆对应的适配加油速度，有效解决了当前没有对加油站具体加油过程进行管理的问题，规避了当前固定式加油速度存在的局限性，实现了不同油体种类加油车辆的针对性和灵活性加油，保障了不同油体种类的加油效率，从而提高了用户的加油体验感，并且确保了车辆加油的安全性，有效降低了汽车加油过程中的消防安全隐患，弥补了智慧加油站的运营管理过程中的欠缺，同时在另一层面还提高了目标智慧加油站的加油损耗的控制效果，从而显著降低了加油泵和加油枪的损耗度，有效延长了油泵和加油枪的使用寿命。

以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本发明所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种智慧加油统计数据分析管理云平台，其特征在于：包括：

历史加油数据提取模块、加油站环境信息采集模块、油体状态分析模块、出油状态分析模块、车辆加油种类确认模块、车辆加油速度解析终端和车辆加油速度反馈终端；

车辆加油速度解析终端分别与加油站环境信息采集模块、油体状态分析模块、出油状态分析模块和车辆加油速度反馈终端连接，历史加油数据提取模块分别与油体状态分析模块、出油状态分析模块和车辆加油种类确认模块连接，加油站环境信息采集模块与油体状态分析模块连接；

历史加油数据提取模块，用于提取目标智慧加油站内各油体种类的累计存储时长以及在设定监测周期内的历史加油数据；

加油站环境信息采集模块，用于对目标智慧加油站在设定监测周期内各监测日对应的外界环境信息以及各油体种类对应油枪口的当前环境信息进行采集；

油体状态分析模块，用于分析各油体种类对应的油品状态，得到各油体种类对应的油品状态评估指数，i表示油体种类编号，/>；

出油状态分析模块，用于分析各油体种类的出油状态，得到各油体种类对应的出油状态评估指数；

车辆加油种类确认模块，用于对当前待加油车辆进行图像采集，由此确认当前待加油车辆对应加油种类；

车辆加油速度解析终端，用于根据当前待加油车辆对应加油种类，确认当前待加油车辆对应的适配加油速度；

车辆加油速度反馈终端，用于将当前待加油车辆对应的适配加油速度反馈至当前待加油车辆对应加油种类的加油控制终端，并进行加油速度控制；

所述历史加油数据包括各历史加油车辆的车牌号以及在各次加油时的累计行驶里程数、起始油量、加油油量、加油时长、加油损耗量；

所述外界环境信息包括最高温度、最低温度、最高湿度和最低湿度；

所述当前环境信息包括粘附物体积、粘附物附着面积占比以及各油体种类对应油枪口在各次加油时对应的加油压力；

分析目标智慧加油站中各油体种类对应的油品状态，包括：

将各油体种类的累计存储时长记为，设定各油体种类对应存储层面干扰因子/>；

统计各油体种类的温度符合度和湿度符合度/>，设定各油体种类对应环境层面油品干扰因子/>，/>；

其中，、/>分别为设定的第i个油品种类对应参照的温度符合度、湿度符合度，e表示自然常数，/>分别为设定的温度、湿度对应环境层面干扰评估占比权重；

统计各油体种类的加油油耗符合度和出油流速符合度/>，计算各油体种类的油品状态评估指数/>，/>，其中，/>为设定的油体状态评估修正因子，分别为设定的油耗、流速对应油体状态评估占比权重因子；

所述分析各油体种类的出油状态，包括：

从各油体种类在设定监测周期内的历史加油数据中提取各历史加油车辆在各次加油时加油损耗量，将其与设定的各油体种类许可加油损耗量进行作差，将差值记为加油损耗差；

若某油体种类对应某历史加油车辆在某次加油时对应加油损耗差大于0，将该次加油记为异常损耗加油；

统计各油体种类对应各历史加油车辆的异常损耗加油次数，并通过均值计算得到各油体种类对应历史加油车辆的平均异常损耗加油次数；

将各油体种类对应各历史加油车辆在各次异常损耗加油时的加油损耗差进行均值计算，得到各油体种类对应各历史加油车辆的平均异常损耗加油差，并从中筛选出最大异常损耗加油差作为各油体种类对应的加油损耗差，记为；

计算各油体种类对应的出油状态评估指数，；

其中，分别为设定的异常损耗加油次数、加油损耗差对应加油损耗符合评估占比权重，/>分别为设定的第i个油体种类对应参照的异常损耗加油次数、加油损耗差，/>为设定的出油状态评估修正因子；

所述确认当前待加油车辆对应的适配加油速度，包括：

从各油体种类对应的油品状态评估指数和出油状态评估指数中分别定位出当前待加油车辆对应加油种类的油品状态评估指数和出油状态评估指数/>；

根据各油体种类对应油枪口的当前环境信息，统计加油速度干扰趋向指数；

计算当前待加油车辆对应的适配加油速度，/>；

其中，表示同时存在/>、/>和/>，/>分别为设定参照的油品状态评估指数、出油状态评估指数、加油速度干扰趋向指数；

表示任意存在/>且/>或者/>且/>；

表示任意存在/>且/>或者/>且/>；

其中，为设定的当前待加油车辆对应确认加油种类的基准加油速度，/>为变动加油速度，/>，/>为速度变更条件因子，；

为设定的许可最大加油浮动速度，/>分别为设定的油品状态、出油状态、速度干扰趋向对应速度变更评估占比权重。

2.如权利要求1所述的一种智慧加油统计数据分析管理云平台，其特征在于：所述统计各油体种类的加油油耗符合度，包括：

从各油体种类在设定监测周期内的历史加油数据中提取各历史加油车辆在各次加油时的累计行驶里程数、起始油量和加油油量；

统计各油体种类对应各历史加油车辆的平均单位公里油耗率，记为，j表示历史加油车辆编号，/>；

以加油次序为横坐标，以油耗率为纵坐标，构建各油体种类对应各历史加油车辆的油耗率变化曲线，从所述曲线中定位斜率值，作为各油体种类对应各历史加油车辆的油耗增率；

计算各油体种类在设定监测周期内对应的加油油耗符合度，；

其中，分别为设定的油耗率、油耗增率对应加油油耗符合评估占比权重，m为历史加油车辆数目，/>分别为设定的第i个油体种类对应参照的油耗率、油耗增率，为设定的油耗符合评估修正因子。

3.如权利要求2所述的一种智慧加油统计数据分析管理云平台，其特征在于：所述统计各油体种类的出油流速符合度，包括：

从各油体种类在设定监测周期内的历史加油数据中提取各历史加油车辆在各次加油时的加油油量和加油时长，将加油油量和加油时长的比值作为出油流速；

通过均值计算得到各油体种类对应各历史加油车辆的平均出油流速，进而确认各油体种类对应最低出油流速/>；

计算各油体种类的出油流速符合度，；

其中，、/>、/>分别为设定的第i个油体种类对应参照的适宜出油流速、出油流速差、趋向最低出油流速差，/>为设定的出油流速符合评估修正因子，/>分别为设定的最低出油流速、趋向最低出油流速差对应出油流速符合评估占比权重。

4.如权利要求1所述的一种智慧加油统计数据分析管理云平台，其特征在于：所述统计各油体种类的温度符合度和湿度符合度，包括：

从所述各监测日对应的外界环境信息中提取最高温度和最低温度，构建各监测日对应的温度区间，并与各油体种类对应适宜安置温度区间进行重合对比，确认各油体种类对应的正常监测日数目、高区间温度偏差/>、低区间温度偏差/>；

计算各油体种类的温度符合度，；

其中，分别为设定的正常监测日数目、高区间温度偏差、低区间温度偏差对应温度符合评估占比权重，/>、/>、/>分别为设定的第i个油体种类对应参照的正常监测日数目、高区间温度偏差、低区间温度偏差，/>为设定的温度符合评估修正因子；

按照各油体种类的温度符合度的分析方式同理分析得到各油体种类的湿度符合度。

5.如权利要求4所述的一种智慧加油统计数据分析管理云平台，其特征在于：所述温度符合评估修正因子具体设定过程为：

将所述各监测日对应的最高温度和最低温度进行作差，并将差值记为，t表示监测日编号，/>；

设定温度符合评估修正因子，/>；

其中，为第t+1个监测日对应的温度差，/>为设定波动温度差偏差，/>为监测日数目。

6.如权利要求1所述的一种智慧加油统计数据分析管理云平台，其特征在于：所述统计加油速度干扰趋向指数，包括：

从各油体种类对应油枪口的当前环境信息中提取当前待加油车辆对应加油种类的当前环境信息，进而提取粘附物体积、粘附物附着面积占比/>以及在各次加油时对应的加油压力/>，g表示当前待加油车辆对应确认加油种类的加油次序编号，/>；

计算加油速度干扰趋向指数，；

其中，表示加油速度干扰趋向评估修正因子，/>分别为设定参照的粘附物体积、附着面积占比、加油压力、加油压力偏差，/>分别为设定的粘附物体积、附着面积占比、加油压力偏差对应加油速度干扰趋向评估占比权重。