[發明專利]一種換電預測方法和系統及存儲介質

有效

• 申請號: 201911386061.5
• 申請日: 2019-12-26
• 公開（公告）號: CN111191839B
• 公開（公告）日: 2023-07-07
• 發明（設計）人: 楊磊;黃茗
• 申請（專利權）人: 上海鈞正網絡科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06Q10/0631;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/047;G06N3/08
• 代理公司: 上海唯源專利代理有限公司 31229
• 代理人: 汪家瀚

本發明提供一種換電預測方法，包括以下步驟：采集與換電相關的一個或多個特征；根據預設的算法處理特征，得到特征提取結果；基于特征提取結果，分別得到預計被騎行概率和預計被騎行時長；以及基于預計被騎行概率、預計被騎行時長和當前電池電量，判斷是否需要換電。本發明創新性地將multi?task思想和DeepFM算法相結合，應用到共享電瓶車換電池問題，選用合理的深度學習模型和較為精確的特征數據，兩步驟銜接，端到端預測直租車電池是否需要更換，挖掘隱藏在數據背后的重要特征，將各種因素的影響充分發揮，為共享電瓶車是否需要更換電池給出合理方案。

技術領域

本發明涉及電動車換電領域，尤其涉及一種共享電動車電量是否需要換電池的實時預測方法和系統。

背景技術

隨著互聯網技術的發展，在全國各個大城市興起共享電瓶車，共享電瓶車以其省力好騎，優惠方便受到大眾認可。但隨著共享電瓶車的投放數目增長和共享電瓶業務的日趨成熟，共享電瓶車的換電服務需要越來越多的人力資源。不合理的換電方案也會造成大量的人力資源浪費和電量浪費。

究竟共享電瓶車的電量在剩余多少時是應該被換電池的，而這個剩余電量又該如何去計算。由此可以看出，共享電瓶車何時需要換電是一個較為復雜的場景，需要去深入研究的。

目前，一些方案是使用全部一刀切的規則，即不管電瓶車其他狀態，只要該車的電量低于一個閾值時，運維人員就會把電池換掉。只用了規則，并沒有用任何算法去預測電池是否需要更換。

這種方案缺乏很多思考，有諸多弊端，最終應該實現的目標是‘供需平衡’，所謂‘供’即電池的剩余能提供電量，而‘需’是用戶需要使用電量。而現在一刀切的方案只考慮了供給而沒有考慮需求。影響用戶需求的因素有很多，比如電瓶車所處的地理位置，周圍用戶活躍程度；當前時刻，距離高峰期的時間；天氣晴朗狀況，用戶是否會選擇電瓶車出行；電池所處的生命周期，新電池和舊電池在剩余電量相同時能騎行的距離是不同的；不同城市由于地理狀況和交通情況等造成用戶騎行習慣騎行距離有很大的不同；此外天氣溫度對電池電量消耗及下降速度也會有較大影響。由此可以看出人工利用先驗知識進行地址選擇會導致兩個問題：

一是基本依賴于相關工作人員自身的業務能力，該人員的個人知識和認知的主觀因素會直接決定收益；

二是人工選擇難以捕捉特征之間、特征與收益之間深層次的關聯。預測是否更換電池是有效對特征交互建模得出結果，有些特征交互可以很容易理解，因此特征工程的可以人工設計出來。然而，絕大部分特征都是隱藏在數據背后，難以形成先驗知識，只能通過機器學習自動生成。

因此，本領域的技術人員致力于研發一種能夠準確預測共享電瓶車此刻是否應該被換電的方法和系統。

發明內容

有鑒于現有技術的上述缺陷，本發明的目的在于提供一種能及時準確預測共享電瓶車電池電量需要更換及協助運維維修人員去為電瓶車更換電池的方法。而本發明的技術方案利用了神經網絡算法從而能夠在技術上支持并實現準確預測。

為實現上述目的，本發明提供了一種換電預測方法和系統，基于一種multi-task思想，利用DeepFM算法進行共享電瓶車電量是否需要換電池的實時預測，目標是用算法預測電池是否應該更換，能使共享電瓶車電量在降低成本的基礎上發揮最大商業價值。其中，multi-task是指給定m個學習任務，其中所有或一部分任務是相關但并不完全一樣的，多任務學習的目標是通過使用這m個任務中包含的知識來幫助提升各個任務的性能。