电动汽车数量的预测方法和装置、存储介质、处理器制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种电动汽车数量的预测方法和装置、存储介质、处理器。其中，该方法包括：获取预测参数和电动汽车预测模型，其中，预测参数至少包括：当前时刻之后的预测时间，电动汽车预测模型为根据历史机动汽车保有量和电动汽车政策参数得到的模型；利用预测参数和电动汽车预测模型进行预测，得到预测参数对应的电动汽车数量，其中，电动汽车的数量包括：保有量和销量。本发明专利技术解决了现有技术中电动汽车数量的预测方法准确率低的技术问题。

Prediction method and device, storage medium and processor for electric vehicle quantity

The invention discloses a method for predicting the number of electric vehicles, a device, a storage medium and a processor. Among them, the method includes: obtaining prediction parameters and electric vehicle prediction model, in which the prediction parameters include at least the prediction time after the current time, the model of the electric vehicle prediction model is based on the policy parameters of the ownership of the motor vehicle and the electric vehicle policy, and the prediction parameters and the prediction model of the electric vehicle are used. The number of electric vehicles corresponding to the predicted parameters is predicted. The number of electric vehicles includes: quantity and sales volume. The invention solves the technical problems of the low accuracy rate of the prediction method of electric vehicles in the existing technology.

【技术实现步骤摘要】
电动汽车数量的预测方法和装置、存储介质、处理器
本专利技术涉及电动汽车领域，具体而言，涉及一种电动汽车数量的预测方法和装置、存储介质、处理器。
技术介绍
为了减少环境污染，降低能源生产与消费之间的矛盾，电动汽车必将成为用户出行的主要交通工具，为了方便用户出行，电动汽车充电设备的建设成为保障电动汽车大力发展的基础条件，而为了确保电动汽车充电设备的建设，需要对电动汽车的发展趋势进行预测。但是，目前对于电动汽车数量的预测主要有弹性系数法、千人保有量法等方法，但是，上述方法仅采用单一方法对电动汽车数量进行预测，存在单一性、局限性的问题，导致电动汽车数量的预测准确率低。针对现有技术中电动汽车数量的预测方法准确率低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种电动汽车数量的预测方法和装置、存储介质、处理器，以至少解决现有技术中电动汽车数量的预测方法准确率低的技术问题。根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种电动汽车数量的预测方法，包括：获取预测参数和电动汽车预测模型，其中，预测参数至少包括：当前时刻之后的预测时间，电动汽车预测模型为根据历史机动汽车保有量和电动汽车政策参数得到的模型；利用预测参数和电动汽车预测模型进行预测，得到预测参数对应的电动汽车数量，其中，电动汽车的数量包括：保有量和销量。进一步地，获取电动汽车预测模型包括：获取电动汽车的多个预设类型和多个预设区域；获取历史机动汽车保有量、每个预设类型的汽车的报废年限和电动汽车销售渗透率，其中，电动汽车销售渗透率为根据电动汽车政策参数得到的渗透率，电动汽车政策参数包括：政策目标参数和/或政策修正参数；根据历史机动汽车保有量，得到每个预设区域中每个预设类型对应的保有量和每个预设区域中单位时间段内每个预设类型对应的数量增长率；根据每个预设区域中每个预设类型对应的保有量，每个预设区域中单位时间段内每个预设类型对应的数量增长率，以及每个预设类型的汽车的报废年限，得到每个预设区域中每个预设类型的机动汽车预测模型；根据电动汽车销售渗透率对每个预设区域中每个预设类型的机动汽车预测模型调整，得到每个预设区域中每个预设类型的电动汽车预测模型。进一步地，根据历史机动汽车保有量，得到每个预设区域中每个预设类型对应的保有量和每个预设区域中单位时间段内每个预设类型对应的数量增长率，包括：对历史机动汽车保有量进行聚合处理，得到每个预设区域中每个预设类型对应的保有量；根据每个预设区域中每个预设类型对应的保有量，得到每个预设区域中每个预设类型对应的平均增长率；利用每个预设区域中每个预设类型对应的平均增长率和预设算法，得到每个预设区域中预设时间段内每个预设类型对应的数量增长率；对每个预设区域中预设时间段内每个预设类型对应的数量增长率进行平滑处理，得到每个预设区域中单位时间段内每个预设类型对应的数量增长率。进一步地，根据每个预设区域中每个预设类型对应的保有量，每个预设区域中单位时间段内每个预设类型对应的数量增长率，以及每个预设类型的汽车的报废年限，得到每个预设区域中每个预设类型的机动汽车预测模型，包括：根据每个预设区域中每个预设类型对应的保有量和每个预设区域中单位时间段内每个预设类型对应的数量增长率，得到每个预设区域中单位时间内每个预设类型对应的保有量；根据每个预设区域中单位时间内每个预设类型的保有量和每个预设类型的汽车的报废年限，得到每个预设区域中单位时间内每个预设类型对应的销量；根据每个预设区域中单位时间内每个预设类型对应的保有量和单位时间内每个预设类型对应的销量，得到每个预设区域中每个预设类型的机动汽车预测模型。进一步地，根据电动汽车销售渗透率对每个预设区域中每个预设类型的机动汽车预测模型调整，得到每个预设区域中每个预设类型的电动汽车预测模型包括：根据电动汽车销售渗透率，得到每个预设区域对应的渗透率；根据每个预设区域对应的渗透率对每个预设区域中每个预设类型的机动汽车预测模型调整，得到每个预设区域中每个预设类型的电动汽车预测模型。进一步地，利用预测参数和电动汽车预测模型进行预测，得到预测参数对应的电动汽车数量，包括：利用预测参数和每个预设区域中每个预设类型的机动汽车预测模型，得到预测参数对应的每个预设区域中每个预设类型的第一数量；利用预测参数和电动汽车预测模型，得到预测参数对应的每个预设区域中每个预设类型的第二数量；根据预测参数对应的每个预设区域中每个预设类型的第一保有量，得到预测参数对应的第三数量；根据预测参数对应的每个预设区域中每个预设类型的第二数量，得到预测参数对应的第四数量。进一步地，在预测参数还包括：预测区域的情况下，利用预测参数和电动汽车预测模型进行预测，得到预测参数对应的电动汽车数量，包括：获取预测区域所属的预设区域；利用预测时间，预测区域所属的预设区域和每个预设区域中每个预设类型的机动汽车预测模型，得到预测参数对应的每个预设类型的第一数量；利用预测时间，预测区域所属的预设区域和电动汽车预测模型，得到预测参数对应的每个预设类型的第二数量；根据预测参数对应的每个预设类型的第一保有量，得到预测参数对应的第三数量；根据预测参数对应的每个预设类型的第二数量，得到预测参数对应的第四数量。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种电动汽车数量的预测装置，包括：获取模块，用于获取预测参数和电动汽车预测模型，其中，预测参数至少包括：当前时刻之后的预测时间，电动汽车预测模型为根据历史机动汽车保有量和电动汽车政策参数得到的模型；预测模块，用于利用预测参数和电动汽车预测模型进行预测，得到预测参数对应的电动汽车数量，其中，电动汽车的数量包括：保有量和销量。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行上述实施例中的电动汽车数量的预测方法。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述实施例中的电动汽车数量的预测方法。在本专利技术实施例中，获取预测参数和电动汽车预测模型，利用预测参数和电动汽车预测模型进行预测，得到预测参数对应的电动汽车数量，从而实现对电动汽车数量进行预测，由于电动汽车预测模型为根据历史机动汽车保有量和电动汽车政策参数得到的模型，充分考虑到电动汽车政策参数的影响，达到了提高预测准确率的技术效果，进而解决了现有技术中电动汽车数量的预测方法准确率低的技术问题。附图说明此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本申请的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1是根据本专利技术实施例的一种电动汽车数量的预测方法的流程图；图2是根据本专利技术实施例的一种可选的各地区各类型电动汽车市场占比的示意图；图3是根据本专利技术实施例的一种可选的电动汽车数量的预测方法的示意图；图4是根据本专利技术实施例的一种可选的政策目标情景下各类型电动汽车数量的示意图；图5是根据本专利技术实施例的一种可选的政策修正情景下各类型电动汽车数量的示意图；图6是根据本专利技术实施例的一种电动汽车数量的预测装置的示意图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电动汽车数量的预测方法，其特征在于，包括：获取预测参数和电动汽车预测模型，其中，所述预测参数至少包括：当前时刻之后的预测时间，所述电动汽车预测模型为根据历史机动汽车保有量和电动汽车政策参数得到的模型；利用所述预测参数和所述电动汽车预测模型进行预测，得到所述预测参数对应的电动汽车数量，其中，所述电动汽车的数量包括：保有量和销量。

【技术特征摘要】
1.一种电动汽车数量的预测方法，其特征在于，包括：获取预测参数和电动汽车预测模型，其中，所述预测参数至少包括：当前时刻之后的预测时间，所述电动汽车预测模型为根据历史机动汽车保有量和电动汽车政策参数得到的模型；利用所述预测参数和所述电动汽车预测模型进行预测，得到所述预测参数对应的电动汽车数量，其中，所述电动汽车的数量包括：保有量和销量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取电动汽车预测模型包括：获取电动汽车的多个预设类型和多个预设区域；获取所述历史机动汽车保有量、每个预设类型的汽车的报废年限和电动汽车销售渗透率，其中，所述电动汽车销售渗透率为所述电动汽车政策参数得到的渗透率，所述电动汽车政策参数包括：政策目标参数和/或政策修正参数；根据所述历史机动汽车保有量，得到每个预设区域中每个预设类型对应的保有量和所述每个预设区域中单位时间段内每个预设类型对应的数量增长率；根据所述每个预设区域中每个预设类型对应的保有量，所述每个预设区域中单位时间段内每个预设类型对应的数量增长率，以及所述每个预设类型的汽车的报废年限，得到所述每个预设区域中每个预设类型的机动汽车预测模型；根据所述电动汽车销售渗透率对所述每个预设区域中每个预设类型的机动汽车预测模型调整，得到所述每个预设区域中每个预设类型的电动汽车预测模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述历史机动汽车保有量，得到每个预设区域中每个预设类型对应的保有量和所述每个预设区域中单位时间段内每个预设类型对应的数量增长率，包括：对所述历史机动汽车保有量进行聚合处理，得到所述每个预设区域中每个预设类型对应的保有量；根据所述每个预设区域中每个预设类型对应的保有量，得到所述每个预设区域中每个预设类型对应的平均增长率；利用所述每个预设区域中每个预设类型对应的平均增长率和预设算法，得到所述每个预设区域中预设时间段内每个预设类型对应的数量增长率；对所述每个预设区域中预设时间段内每个预设类型对应的数量增长率进行平滑处理，得到所述每个预设区域中单位时间段内每个预设类型对应的数量增长率。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述每个预设区域中每个预设类型对应的保有量，所述每个预设区域中单位时间段内每个预设类型对应的数量增长率，以及所述每个预设类型的汽车的报废年限，得到所述每个预设区域中每个预设类型的机动汽车预测模型，包括：根据所述每个预设区域中每个预设类型对应的保有量和所述每个预设区域中单位时间段内每个预设类型对应的数量增长率，得到所述每个预设区域中单位时间内每个预设类型对应的保有量；根据所述每个预设区域中单位时间内每个预设类型的保有量和所述每个预设类型的汽车的报废年限，得到所述每个预设区域中单位时间内每个预设类型对应的销量；根据所述每个预设区域中单位时间内每个预设类...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱洁，王阳，曾爽，刘秀兰，孟颖，马慧远，赵宇彤，金渊，陈熙，张倩，
申请(专利权)人：国网北京市电力公司，国家电网公司，国网能源研究院，
类型：发明
国别省市：北京,11