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龙图腾网恭喜广州如约数据科技有限公司申请的专利充电桩信息的聚合显示方法及显示平台获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119671331B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510199651.6，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权充电桩信息的聚合显示方法及显示平台是由殷慧媛;郑资锴;陆家宝;高浩民;叶敏健;韦春雷;李华锋设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本充电桩信息的聚合显示方法及显示平台在说明书摘要公布了：本发明提出充电桩信息的聚合显示方法及显示平台，属于充电桩领域，方法包括：获取充电桩平台的用户行为数据和环境数据，得到用户需求；生成充电桩的调度策略，同时为充电桩平台提供个性化的用户需求展示；将充电桩的状态数据与环境数据进行加权融合；使用所述时间序列数据作为输入，得到负载预测值；针对每个用户，为每个用户生成个性化的推荐列表，实时采集用户使用个性化的推荐列表后推荐的充电桩的实时用户反馈，并结合个性化的推荐列表生成用户对推荐充电桩的满意度。本发明通过充分结合人工智能和分布式网络技术，解决了传统充电桩信息平台的几个核心问题，极大提高了平台的智能化程度、实时性和用户体验。

本发明授权充电桩信息的聚合显示方法及显示平台在权利要求书中公布了：1.充电桩信息的聚合显示方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取充电桩平台的用户行为数据和环境数据，并对所述用户行为数据和环境数据进行预处理，基于预处理后的数据构建基于长短期记忆网络的用户需求预测模型，得到用户需求，再对用户进行需求聚类分析，得到不同用户的分群处理结果，最后根据所述用户需求和所述分群处理结果利用多目标优化算法生成充电桩的调度策略；S2、将充电桩的状态数据与环境数据进行加权融合，形成状态特征向量，并构成状态特征向量集合作为时间序列数据；S3、基于所述时间序列数据，结合历史负载数据使用长短期记忆网络对未来时刻的负载进行预测，根据所述未来时刻的负载预测值设计基于优化算法的调度策略，所述调度策略用于实现负载的平衡和最大化充电桩的工作效率；S4、针对每个用户，通过其用户的历史用户行为数据建立充电需求模型，输出用户需求向量，用于反映出用户的充电需求趋势，再根据所述用户需求向量评估每个充电桩的适配度，为每个用户生成个性化的推荐列表；S5、实时采集用户使用个性化的推荐列表后推荐的充电桩的实时用户反馈，并结合个性化的推荐列表生成用户对推荐充电桩的满意度，并基于用户对推荐充电桩的满意度更新所述充电需求模型，同时设计周期性反馈整合机制，通过结合时间窗口，将历史数据与实时数据结合，通过周期性反馈获取长期趋势，最后基于实时用户反馈与长期趋势生成最终的个性化的推荐充电桩列表；所述聚合显示方法，还包括，设计自适应采样机制根据充电桩的实时负载情况和环境数据动态调整充电桩数据的采样频率，同时所述采样频率也会根据充电桩当前负载与最大负载之间的比例进行修正调整；其中，当负载较高或电网负载较大时，增加采样频率，以确保数据的实时性；而在低负载时减少采样频率，节省计算资源和存储空间；所述调度策略包括每个时段的充电需求量预测和各充电桩的负载调度安排；所述用户需求展示包括未来充电需求的时间点和时长预测、用户充电行为的变化趋势和基于需求预测的动态调度策略；所述用户行为数据包括充电时段、充电频率、充电时长、充电位置和充电类型；所述环境数据包括电力负载和环境数据；所述预处理包括：采用Z-score标准化进行处理，以消除不同特征维度之间的影响；设计时段权重映射方法对充电时段进行划分和映射加权后的充电时段值，得到；其中，映射规则基于高峰期的指示函数和非高峰期的指示函数加权求和，其中，高峰期的权重大于非高峰期的权重，用于增强充电时段值的特征；所述用户需求预测模型通过自适应正则化项进行预测，其中，所述自适应正则化项为自适应的权重项，依据用户行为频率进行加权；所述聚类分析通过最小化每个点到其聚类中心的距离平方和来进行分类，同时结合用户的历史行为频率通过自适应加权K-means通过对每个点施加不同的权重，用于反映其充电行为的强度；所述S3，还包括，在所述调度策略中引入电功率的动态调整约束：若电网负荷过高，则降低充电桩的充电功率；若电网负荷较低，则设定充电桩在不超负荷的情况下提升充电功率；所述调度策略的优化目标是通过调整各充电桩的充电功率，使得每个充电桩的实际负载与预测负载之间的差异最小化，从而提高平台整体的调度效率。

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