一种基于大数据的充电基础设施满足度评估方法和系统

技术特征：
1.一种基于大数据的充电基础设施满足度评估方法，其特征在于，包括以下步骤：采集电动汽车的运行监测数据，所述运行监测数据包括单次行驶数据和单次充电数据；对所述运行监测数据进行处理，获取有效数据，并获取电动汽车运行的位置数据，将所述有效数据与所述位置数据进行结合，获取区域数据集；根据所述区域数据集，基于密度聚类方法得到充电站位置和充电站数量，并基于最大时间重叠度计算充电站的充电桩数量，根据所述充电桩数量评估充电站的服务能力和区域充电能力；获取电动车的历史动态数据，基于机器学习算法构建充电需求预测模型，根据所述历史动态数据对所述充电需求预测模型进行训练，根据区域数据集获取充电需求数据，将所述充电需求数据输入所述充电需求预测模型，获取区域充电需求；采用uber h3算法对区域进行全覆盖划分，获取若干片区，筛选出符合预设精度的片区，结合所述充电站的服务能力、区域充电能力和区域充电需求，判断片区内的充电服务能力是否满足用户充电需求，并综合区域内所有片区的判断结果评估区域内的充电服务能力是否满足用户充电需求。2.根据权利要求1所述的基于大数据的充电基础设施满足度评估方法，其特征在于，所述单次行驶数据包括车架号、行驶开始时间、行驶结束时间、行驶持续时长、行驶开始经度、行驶开始纬度、行驶结束经度、行驶结束纬度、行驶开始荷电状态和行驶结束荷电状态；所述单次充电数据包括车辆唯一标识、充电开始时间、充电结束时间、充电时长、充电开始经度、充电开始纬度和充电开始荷电状态。3.根据权利要求2所述的基于大数据的充电基础设施满足度评估方法，其特征在于，所述对所述运行监测数据进行处理，获取有效数据，并获取电动汽车运行的位置数据，将所述有效数据与所述位置数据进行结合，获取区域数据集，具体包括：截取电动汽车单次的行驶开始时间和充电开始时间的日期部分，获取行驶开始日期和充电开始日期；按照月份、星期几和是否节假日对日期进行处理，获取月份、星期信息和节假日信息；根据所述行驶开始经度、行驶开始纬度、充电开始经度和充电开始纬度，获取片段开始的位置信息，并根据所述位置信息获取天气和温度信息；基于时间对单次行驶数据和单次充电数据进行排序，获取上一次动态的片段信息，所述上一次动态的片段信息包括上一次动态片段为行驶或充电、上一次充电结束时间、上一次片段结束时间、上一次片段结束时的荷电状态、上一次充电结束的时间间隔、上一次片段的天气和上一次片段的温度；根据所述行驶开始日期、充电开始日期、月份、星期信息、节假日信息、天气、温度信息和上一次动态的片段信息，构建获取区域数据集。4.根据权利要求2所述的基于大数据的充电基础设施满足度评估方法，其特征在于，所述根据所述区域数据集，基于密度聚类方法得到充电站位置和充电站数量，并基于最大时间重叠度计算充电站的充电桩数量，根据所述充电桩数量评估充电站的服务能力和区域充电能力，具体包括：根据所述充电开始经度和充电开始纬度获取充电位置，并统计在所述充电位置的充电
总次数，在充电位置对应的充电总次数超过预设充电次数时，认定所述充电位置为公共充电点；将公共充电点之间的距离作为聚类依据，采用密度聚类方法对公共充电点进行聚类，获取充电站位置和充电站数量；基于最大时间重叠度计算同时在充电站进行充电的最大车辆数，获取充电站中的充电桩数量；根据所述充电桩数量评估充电站的服务能力，并根据区域内所有充电站对应的充电桩数量评估区域充电能力。5.根据权利要求3所述的基于大数据的充电基础设施满足度评估方法，其特征在于，所述获取电动车的历史动态数据，基于机器学习算法构建充电需求预测模型，根据所述历史动态数据对所述充电需求预测模型进行训练，根据区域数据集获取充电需求数据，将所述充电需求数据输入所述充电需求预测模型，获取区域充电需求，具体包括：选取截止到t-1时间电动汽车的历史动态数据，所述历史动态数据包括充电开始荷电状态、充电开始时间、充电开始经纬度、行驶开始荷电状态、行驶结束荷电状态和上一次动态的片段信息；根据所述区域数据集判断t-2时间是否发生了充电，并将判断结果添加到历史动态数据中，获取历史数据集；将所述历史数据集通过smote采样按照预设比例划分测试组和实验组；基于机器学习算法构建充电需求预测模型，通过所述测试组和实验组对所述充电需求预测模型进行训练；根据区域数据集获取充电需求数据，将所述充电需求数据输入所述充电需求预测模型，获取区域充电需求，所述区域充电需求包括潜在用户数、充电需求时间段分布和充电经纬度。6.根据权利要求5所述的基于大数据的充电基础设施满足度评估方法，其特征在于，所述采用uber h3算法对区域进行全覆盖划分，获取若干片区，筛选出符合预设精度的片区，结合所述充电站的服务能力、区域充电能力和区域充电需求，判断片区内的充电服务能力是否满足用户充电需求，并综合区域内所有片区的判断结果评估区域内的充电服务能力是否满足用户充电需求，具体包括：采用uber h3算法对区域进行全覆盖划分，获取若干片区，在所述若干片区中筛选出h3精度为7的片区；根据所述充电站的服务能力、区域充电能力和区域充电需求，计算对应的片区充电能力和片区充电需求；根据片区充电需求时间段分布和潜在用户数判断最大同时充电数，比较所述最大同时充电数和片区内充电桩数，根据比较结果判断片区内充电服务能力是否满足用户充电需求，并综合区域内所有片区的判断结果评估区域内的充电服务能力是否满足用户充电需求。7.根据权利要求6所述的基于大数据的充电基础设施满足度评估方法，其特征在于，所述综合区域内所有片区的判断结果评估区域内的充电服务能力是否满足用户充电需求，具体包括：
在区域内所有片区的充电服务能力均满足用户充电需求时，认定区域内的充电服务能力满足用户充电需求；在存在至少一个片区的充电服务能力不满足用户充电需求时，认定区域内的充电服务能力不满足用户充电需求。8.一种基于大数据的充电基础设施满足度评估系统，其特征在于，包括：运行监测数据采集模块，用于采集电动汽车的运行监测数据，所述运行监测数据包括单次行驶数据和单次充电数据；区域数据集获取模块，用于对所述运行监测数据进行处理，获取有效数据，并获取电动汽车运行的位置数据，将所述有效数据与所述位置数据进行结合，获取区域数据集；充电能力评估模块，用于根据所述区域数据集，基于密度聚类方法得到充电站位置和充电站数量，并基于最大时间重叠度计算充电站的充电桩数量，根据所述充电桩数量评估充电站的服务能力和区域充电能力；充电需求预测模块，用于获取电动车的历史动态数据，基于机器学习算法构建充电需求预测模型，根据所述历史动态数据对所述充电需求预测模型进行训练，根据区域数据集获取充电需求数据，将所述充电需求数据输入所述充电需求预测模型，获取区域充电需求；充电服务能力评估模块，用于采用uber h3算法对区域进行全覆盖划分，获取若干片区，筛选出符合预设精度的片区，结合所述充电站的服务能力、区域充电能力和区域充电需求，判断片区内的充电服务能力是否满足用户充电需求，并综合区域内所有片区的判断结果评估区域内的充电服务能力是否满足用户充电需求。

技术总结
本发明提供一种基于大数据的充电基础设施满足度评估方法和系统，包括：采集电动汽车的运行监测数据，结合位置数据，获取区域数据集，基于密度聚类方法得到充电站位置和充电站数量，获取充电站服务能力和区域充电能力，构建充电需求预测模型，并进行训练，获取充电需求数据，输入训练后的充电需求预测模型，获取区域充电需求，对区域进行全覆盖划分，筛选符合预设精度的片区，结合充电站的服务能力、区域充电能力和区域充电需求，判断片区内充电服务能力的满足度，并综合所有片区的判断结果，评估区域充电服务能力是否满足用户需求。本发明能够对充电基础设施满足度进行评估，便于针对性地对不满足充电需求的区域进行充电基础设施建设。设施建设。设施建设。


技术研发人员：王震坡 刘鹏 贺劲松 邓小红 王沁
受保护的技术使用者：北京理工大学重庆创新中心
技术研发日：2022.03.22
技术公布日：2022/7/1