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申请/专利权人：北京理工大学
申请日：2024-04-07
公开（公告）日：2024-06-18
公开（公告）号：CN118211724A
主分类号：G06Q10/04
分类号：G06Q10/04;G06Q50/06;G06F18/10;G06F17/18;G06F18/2415;G06F16/23;G06F16/29;G06N7/01
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.05#实质审查的生效;2024.06.18#公开
摘要：本发明提供了一种数据驱动的新能源汽车用户充电地点预测方法，其利用新能源汽车实车大数据并执行必要的数据预处理，通过对车辆各次充电行为所对应的充电地点、时间、日期、SOC及快慢充方式等信息进行统计分析，并结合贝叶斯定理建立预测模型，能够对新能源汽车在特定条件下对应的充电地点进行精确预测。该方法的实现较为简便，且能够保持长期持续地更新，从而有利于优化充电体验和保障电力系统稳定。
主权项：1.数据驱动的新能源汽车用户充电地点预测方法，其特征在于：具体包括以下步骤：步骤一、提取新能源汽车实际使用中的历史数据，并执行包括数据清洗、数据标准化以及充电片段切分的数据预处理；步骤二、从预处理后的历史数据中提取每次充电的地点、充电开始时间、充电日期、充电开始SOC、快充或慢充方式选择，并基于概率分析得到高频充电地点、高频充电开始时间、高频充电日期、高频充电开始SOC以及快慢充方式占比；计算充电开始时间、充电日期、充电开始SOC分别在不同充电地点条件和快慢充方式条件下的概率；步骤三、假设不同充电地点条件之间以及不同快慢充方式条件之间均相互独立，即在给定充电开始时间、充电开始SOC和充电日期的情况下，选择某个充电地点和快慢充方式的概率与其他条件无关；基于该假设建立贝叶斯模型，计算不同选定条件下各充电地点对应的先验分布，再利用贝叶斯公式计算得到所选定条件下对应的各充电地点的后验分布；步骤四、将新能源汽车实车的充电开始时间、充电日期或充电开始SOC中的至少一个参数作为所述选定条件，并当其达到预定值时触发所述贝叶斯模型，计算车辆在相应选定条件下前往各充电地点和选择快慢充方式的概率，取概率最大的地点标记为潜在充电地点，同时标记概率最大的快慢充方式；之后每隔预定时间检测一次选定条件的变化并重复概率计算与标记过程，直至车辆开始充电；在充电完成后对历史数据库进行更新。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 数据驱动的新能源汽车用户充电地点预测方法
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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