一种智慧城市充电智能推荐方法和系统技术方案

本发明专利技术涉及一种智慧城市充电智能推荐方法和系统。智慧城市充电智能推荐方法包括以下步骤：基于各充电站点的大数据预测各充电站点在未来一段时间内的忙闲概率；综合预测得到的各充电站点在未来一段时间内的忙闲概率以及各充电站点的历史数据对各充电站点进行评分；综合各充电站点的评分、电动汽车的车辆信息和用户信息，得到可向电动汽车用户推荐的可用充电站点信息并发送给电动汽车用户；依据电动汽车用户反馈的其所选择的充电站点，对可向电动汽车用户推荐的可用充电站点信息进行自适应调整。实现上述智慧城市充电智能推荐方法的系统包括概率预测模块、评分模块、推荐模块、调整模块。本发明专利技术能够为电动汽车用户推荐更加合适的充电站点。

【技术实现步骤摘要】
一种智慧城市充电智能推荐方法和系统
本专利技术属于电动汽车服务
，具体涉及一种向电动汽车用户推荐充电站点的智慧城市充电智能推荐方法及系统。
技术介绍
目前新能源汽车生产规模不断扩大，但是公共充电桩的铺设远远没有赶上电动汽车的增速，在这种情况下，找到合适自己的充电桩比较困难，还会遇到电桩无效，电桩被占用的情况，目前已成为目前电动汽车用户的一大痛点。目前已出现一些用于为电动汽车用户推荐充电站点/充电桩的应用。已有的推荐方法一般是基于计算预计到达充电站的充电车的数量（依据电动汽车的电池状态、剩余里程等预计所到达的充电站）来计算可能的排队时间。但是除了国家平台，其他平台很难接入所有的电动车的情况。因此，现有技术对充电桩的推荐可能会跟车、客户的实际数据脱节，或者只是计算而没有预测未来的情况，或者有些重要的影响因素没有考虑进去，导致推荐的质量不高，没有把正真高质量的充电桩推荐给不同需求的用户。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于充电站点自身情况、能够为电动汽车用户推荐更加合适的充电站点的智慧城市充电智能推荐方法。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种智慧城市充电智能推荐方法，用于向电动汽车用户推荐可用的充电站点，其特征在于：所述智慧城市充电智能推荐方法包括以下步骤：/n步骤1：基于各充电站点的大数据预测各充电站点在未来一段时间内的忙闲概率；/n步骤2：综合预测得到的各充电站点在未来一段时间内的忙闲概率以及各充电站点的历史数据对各充电站点进行评分；/n步骤3：综合各充电站点的评分、电动汽车的车辆信息和用户信息，得到可向电动汽车用户推荐的可用充电站点信息并发送给电动汽车用户。/n

【技术特征摘要】
1.一种智慧城市充电智能推荐方法，用于向电动汽车用户推荐可用的充电站点，其特征在于：所述智慧城市充电智能推荐方法包括以下步骤：
步骤1：基于各充电站点的大数据预测各充电站点在未来一段时间内的忙闲概率；
步骤2：综合预测得到的各充电站点在未来一段时间内的忙闲概率以及各充电站点的历史数据对各充电站点进行评分；
步骤3：综合各充电站点的评分、电动汽车的车辆信息和用户信息，得到可向电动汽车用户推荐的可用充电站点信息并发送给电动汽车用户。


2.根据权利要求1所述的一种智慧城市充电智能推荐方法，其特征在于：所述智慧城市充电智能推荐方法还包括：
步骤4：依据电动汽车用户反馈的其所选择的充电站点，对可向电动汽车用户推荐的可用充电站点信息进行自适应调整。


3.根据权利要求1或2所述的一种智慧城市充电智能推荐方法，其特征在于：所述步骤1包括以下子步骤：
子步骤1-1：收集各充电站点自身的属性信息及其在过去一段时间内的使用历史数据；
子步骤1-2：将一天时间分为n个时间段，依据各所述充电站点在过去一段时间内的使用历史数据标记各充电站点内的各充电桩在过去一段时间内的各个时段的忙闲状态；
子步骤1-3：为各所述充电站点在过去一段时间内的使用历史数据对应补充数据特征；
子步骤1-4：建立深度学习模型，将各所述充电站点的自身的属性信息及其在过去一段时间内的使用历史数据对应的数据特征作为所述深度学习模型的输入，将各所述充电站点在过去一段时间内的各个时段的忙闲状态作为所述深度学习模型的输出，训练所述深度学习模型；
子步骤1-5：利用训练好的所述深度学习模型预测各充电站点在未来一段时间内的忙闲概率。


4.根据权利要求3所述的一种智慧城市充电智能推荐...

【专利技术属性】
技术研发人员：钱磊，朱卓敏，
申请(专利权)人：上海电享信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31