CN114692962B 一种基于大数据的充电基础设施满足度评估方法和系统 （北京理工大学重庆创新中心）

ChengWangetal..Ele.2021,章节3.3.一种基于大数据的充电基础设施满足度评本发明提供一种基于大数据的充电基础设对性地对不满足充电需求的区域进行充电基础2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采用UberH3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，基于时间对单次行驶数据和单次充电数据进行排序，获取上一次根据所述充电开始经度和充电开始纬度获取充电位3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，基于最大时间重叠度计算同时在充电站进行充电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将所述历史数据集通过SMOTE采样按照预设比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，4在存在至少一个片区的充电服务能力不满足用户充电需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，所充电能力评估模块，用于根据所述区域数据集，基于密度充电需求预测模块，用于获取电动车的历史动态数据，充电服务能力评估模块，用于采用UberH3算法对区域进行全覆盖划分，获取若干片56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7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，判断结果评估区域内的充电服务能力是否满足区域内充电基础设施满足度，便于针对性地对不满足充电需求区域进行充电基础设施建[0013]图1为一个实施例中一种基于大数据的充电基础设施满足度评估方法的流程示意[0014]图2为一个实施例中一种基于大数据的充电基础设施满足度评估系统的结构示意89训练后的充电需求预测模型，获取区域充电需求，采用UberH3算法对区域进行全覆盖划[0037]通过DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswith区域内所有充电站对应的充电桩数量评估区域充电通过SMOTE采样按照预设比例划分为测试组和实验组；基于机器学习算法构建充电需求预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碟、光盘、只读存储