[發明專利]電動汽車充電設施數據處理方法和裝置

在審

• 申請號: 201811566965.1
• 申請日: 2018-12-19
• 公開（公告）號: CN110163463A
• 公開（公告）日: 2019-08-23
• 發明（設計）人: 李香龍;孫舟;龍國標;張祿;王偉賢;田賀平;陳旭;陳振;趙宇彤;陳艷霞
• 申請（專利權）人: 國網北京市電力公司;國家電網有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q40/04;G06Q50/06;G06Q50/30
• 代理公司: 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240
• 代理人: 趙囡囡;譚惠月

1.一種電動汽車充電設施數據處理方法，其特征在于，包括：

獲取電動汽車充電設施資產和充電交易記錄數據；

通過預設的資源占用率評價分級模型對所述充電設施資產和充電交易記錄數據進行占用率等級劃分，得到劃分結果；

通過影響因素分析模型對所述劃分結果進行分析，得到分析結果；

根據所述分析結果建立充電站選址評價模型；

基于所述充電站選址評價模型確定新建的充電站地址。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，獲取電動汽車充電設施資產和充電交易記錄數據包括：

獲取電動汽車充電記錄數據；

獲取電動汽車充電站和充電樁數據；

獲取電動汽車周邊環境數據；

獲取電動汽車周邊服務數據。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，通過預設的資源占用率評價分級模型對所述充電設施資產和充電交易記錄數據進行占用率等級劃分，得到劃分結果包括：

根據所述充電設施資產和充電交易記錄數據計算資源占用率；

通過預設的資源占用率評價分級模型對計算得到的資源占用率進行等級劃分，得到劃分結果。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，通過影響因素分析模型對所述劃分結果進行分析，得到分析結果包括：

通過單因素方差分析法篩選出對占用率具有顯著影響的因素；

通過多因素方差分析法分析影響因素的顯著性程度；

按照影響因素的顯著性程度對影響因素進行排序。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，根據所述分析結果建立充電站選址評價模型包括：

通過CART決策樹算法建立充電站選址評價模型，其中，決策變量為充電設施占用率等級，分類變量為周邊環境參數、自有樁占比。

6.一種電動汽車充電設施數據處理裝置，其特征在于，包括：

獲取單元，用于獲取電動汽車充電設施資產和充電交易記錄數據；

劃分單元，用于通過預設的資源占用率評價分級模型對所述充電設施資產和充電交易記錄數據進行占用率等級劃分，得到劃分結果；

分析單元，用于通過影響因素分析模型對所述劃分結果進行分析，得到分析結果；

建立單元，用于根據所述分析結果建立充電站選址評價模型；

確定單元，用于基于所述充電站選址評價模型確定新建的充電站地址。

7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述獲取單元用于：

獲取電動汽車充電記錄數據；

獲取電動汽車充電站和充電樁數據；

獲取電動汽車周邊環境數據；

獲取電動汽車周邊服務數據。

8.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述劃分單元包括：

計算模塊，用于根據所述充電設施資產和充電交易記錄數據計算資源占用率；

劃分模塊，用于通過預設的資源占用率評價分級模型對計算得到的資源占用率進行等級劃分，得到劃分結果。

9.一種存儲介質，其特征在于，所述存儲介質包括存儲的程序，其中，在所述程序運行時控制所述存儲介質所在設備執行權利要求1至5中任意一項所述的電動汽車充電設施數據處理方法。

10.一種處理器，其特征在于，所述處理器用于運行程序，其中，所述程序運行時執行權利要求1至5中任意一項所述的電動汽車充電設施數據處理方法。