充电站可用状态的预测方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种充电站可用状态的预测方法，预测方法包括：根据用户的充电请求获取预定范围内的充电站及充电站的数据，然后根据训练好的模型和数据预测充电站能够进行充电的概率，最后根据概率生成充电站推荐列表以供用户参考。本申请实施方式的预测方法，根据训练好的模型和数据预测充电站能够进行充电的概率，可以有效地为用户在搜索充电站时提供充电站的可用状态信息。进一步地，根据概率生成充电站推荐列表以供用户参考，便于用户根据推荐列表判断并选择最佳充电站前往充电，提升了用户的使用体验。本申请还公开了一种充电站可用状态的预测装置、设备和存储介质。设备和存储介质。设备和存储介质。

【技术实现步骤摘要】
充电站可用状态的预测方法、装置、设备和存储介质


[0001]本申请涉及车辆
，特别涉及一种充电站可用状态的预测方法、预测装置、预测设备和计算机存储介质。

技术介绍

[0002]随着新能源汽车的普及，相关技术中，电动汽车的车主通过各种渠道搜索充电站时往往是在地图中搜索充电站点，然后导航前往以进行充电。然而，地图中并无充电桩可用状态的标记，甚至可能导致用户达到充电站后才发现该充电站内无充电桩可用，用户使用体验较差。如何及时有效地为用户在搜索阶段提供充电站的可用状态信息成为亟待解决的问题。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本申请的实施例提供了一种充电站可用状态的预测方法、预测装置、预测设备和计算机存储介质。
[0004]本申请提供了一种充电站可用状态的预测方法包括：
[0005]根据用户的充电请求获取预定范围内的充电站及所述充电站的数据；
[0006]根据训练好的模型和所述数据预测所述充电站能够进行充电的概率；和
[0007]根据所述概率生成充电站推荐列表以供用户参考。
[0008]在某些实施方法中，所述根据用户的充电请求获取预定范围内的充电站及所述充电站的数据包括：
[0009]根据预定条件将所述预定范围内的充电站划分为多个子集合；
[0010]所述根据训练好的模型和所述数据预测所述充电站能够进行充电的概率包括：
[0011]根据所述训练好的模型预测每个所述子集合中的充电站能够进行充电的概率；
[0012]所述根据所述概率生成充电站推荐列表以供用户参考包括：
[0013]对每个子集合中的充电站根据所述概率的预测结果进行排序以生成所述推荐列表。
[0014]在某些实施方法中，所述根据用户的充电请求获取预定范围内的充电站及所述充电站的数据包括：
[0015]根据用户的充电请求获取所述数据并对所述数据进行预处理以得到检测数据。
[0016]在某些实施方法中，所述数据包括车辆充电数据和充电站数据，所述根据用户的充电请求获取所述数据并对所述数据进行预处理以得到检测数据包括：
[0017]对所述充电站数据进行去重和筛选处理；
[0018]对处理后的充电站数据和所述车辆充电数据进行特征提取以得到所述检测数据。
[0019]在某些实施方法中，所述预测方法还包括：
[0020]监控用户根据所述推荐列表选择的充电站内充电桩的占用状态；
[0021]若所述充电桩全部处于被占用状态，发出提示信息以对用户进行预警提示。
[0022]在某些实施方法中，所述预测方法还包括：
[0023]根据梯度下降树算法和逻辑回归分析建立所述模型；
[0024]利用充电站的历史数据对所述模型进行训练以得到所述训练好的模型。
[0025]在某些实施方法中，所述预测方法还包括：
[0026]周期性获取预设时间内充电站的车辆充电数据和充电站数据并对所述车辆充电数据和充电站数据进行预处理以得到训练数据；
[0027]根据所述训练数据对所述训练好的模型进行再训练和测试；
[0028]根据测试结果对所述训练好的模型进行更新。
[0029]本申请还提供了一种充电站可用状态的预测装置包括：
[0030]获取模块，用于根据用户的充电请求获取预定范围内的充电站及所述充电站的数据；
[0031]预测模块，用于根据训练好的模型和所述数据预测所述充电站能够进行充电的概率；和
[0032]处理模块，用于根据所述概率生成充电站推荐列表以供用户参考。
[0033]本申请还提供了一种充电站可用状态的预测设备，所述设备包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现所述的充电站可用状态的预测方法。
[0034]本申请还提供了一种计算机程序的非易失性计算机可读存储介质，当所述计算机程序被一个或多个处理器执行时，实现所述的充电站可用状态的预测方法。
[0035]本申请实施方式的充电站可用状态的预测方法、预测装置、预测设备和计算机存储介质，根据用户的充电请求获取预定范围内的充电站及充电站的数据，然后根据训练好的模型和数据预测充电站能够进行充电的概率，可以有效地为用户在搜索充电站时提供充电站的可用状态信息。进一步地，根据概率生成充电站推荐列表以供用户参考，便于用户根据推荐列表判断并选择最佳充电站前往充电，提升了用户的使用体验。
附图说明
[0036]本申请的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解。
[0037]图1是本申请某些实施方法充电站可用状态的预测方法流程示意图；
[0038]图2是本申请某些实施方法充电站可用状态的预测装置模块图；
[0039]图3是本申请某些实施方式的充电站可用状态的预测设备模块示意图；
[0040]图4是本申请某些实施方式的存储介质与处理器连接的模块示意图；
[0041]图5是本申请某些实施方法充电站可用状态的预测方法流程示意图；
[0042]图6是本申请某些实施方法充电站可用状态的预测方法流程示意图；
[0043]图7是本申请某些实施方法充电站可用状态的预测方法流程示意图；
[0044]图8是本申请某些实施方法充电站可用状态的预测方法流程示意图；
[0045]图9是本申请某些实施方法充电站可用状态的预测方法流程示意图；
[0046]图10是本申请某些实施方法充电站可用状态的预测方法流程示意图；
[0047]图11是本申请某些实施方法充电站可用状态的预测方法建模流程示意图；
[0048]图12是本申请某些实施方法充电站可用状态的预测方法推荐列表示意图。
[0049]具体实施方法
[0050]下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。
[0051]请参阅图1，一种充电站可用状态的预测方法，包括：
[0052]S10：根据用户的充电请求获取预定范围内的充电站及充电站的数据；
[0053]S20：根据训练好的模型和数据预测充电站能够进行充电的概率；
[0054]S30：根据概率生成充电站推荐列表以供用户参考。
[0055]请参阅图2，本申请实施方式还提供了一种充电站可用状态的预测装置100，本申请实施方式的充电站可用状态的预测方法可以由充电站可用状态的预测装置100实现。充电站可用状态的预测装置100包括获取模块110、预测模块120和处理模块130。S10可以由获取模块110实现，S20可以由预测模块120实现。S30可以由处理模块130实现。或者说，获取模块110用于根据用户的充电请求获取预定范围内的充电站及充电站的数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种充电站可用状态的预测方法，其特征在于，包括：根据用户的充电请求获取预定范围内的充电站及所述充电站的数据；根据训练好的模型和所述数据预测所述充电站能够进行充电的概率；和根据所述概率生成充电站推荐列表以供用户参考。2.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述根据用户的充电请求获取预定范围内的充电站及所述充电站的数据包括：根据预定条件将所述预定范围内的充电站划分为多个子集合；所述根据训练好的模型和所述数据预测所述充电站能够进行充电的概率包括：根据所述训练好的模型预测每个所述子集合中的充电站能够进行充电的概率；所述根据所述概率生成充电站推荐列表以供用户参考包括：对每个子集合中的充电站根据所述概率的预测结果进行排序以生成所述推荐列表。3.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述根据用户的充电请求获取预定范围内的充电站及所述充电站的数据还包括：根据用户的充电请求获取所述数据并对所述数据进行预处理以得到检测数据。4.根据权利要求3所述的预测方法，其特征在于，所述数据包括车辆充电数据和充电站数据，所述根据用户的充电请求获取所述数据并对所述数据进行预处理以得到检测数据包括：对所述充电站数据进行去重和筛选处理；对处理后的充电站数据和所述车辆充电数据进行特征提取以得到所述检测数据。5.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述预测方法还包括：监控用户根据所述推荐列...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢振宇，
申请(专利权)人：广州小鹏汽车科技有限公司，
类型：发明
国别省市：