充电潜力小区的识别方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种充电潜力小区的识别方法和装置。其中，该方法包括：获取目标小区的特征数据，其中，目标小区为多个充电潜力小区；将特征数据输入识别模型，由识别模型识别出每一个充电潜力小区的分值，其中，识别模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，多组训练数据中的每组数据均包括：充电潜力小区的特征数据和充电潜力小区的特征数据对应的分值；依据分值对多个充电潜力小区进行排序，确定需要布局充电桩的充电潜力小区。本发明专利技术解决了相关技术中小区电动汽车用户充电需求不平衡的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
充电潜力小区的识别方法和装置
本专利技术涉及电力数据处理领域，具体而言，涉及一种充电潜力小区的识别方法和装置。
技术介绍
我国正处于工业化、城镇化加速发展阶段，社会经济持续高速发展，伴随着电动汽车数量的快速增长，电力需求将长期保持快速增长，电动汽车不同用户充电情况参差不齐，为了满足用户需求，亟需结合大数据分析技术手段深入挖掘充电潜力小区。通过潜力客户识别的分析研究以及模型构建用以辅助电动汽车充电站、充电桩的规划选址与运营决策，推进电动汽车充电市场的良性发展，提升用户充电便捷度，定位充电需求高敏度、高价值区域，锁定充电高潜力小区，为构建充电资源投资、服务、电能供给、配套服务支撑为一体电动汽车服务产业新生态提供辅助决策支撑。常用的多目标决策方法是分层序列法将所有目标按其重要性程度依次排序，先求出第一个最重要的目标的最优解，然后在保证前一目标最优解的前提下依次求下一目标的最优解，一直求到最后一个目标为止。另外，在现有技术中仍存在电动汽车与充电桩之间的供需矛盾，例如，小区电动汽车用户充电需求不平衡，有的小区电动汽车多，充电桩少等。针对上述的问题，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充电潜力小区的识别方法和装置，以至少解决相关技术中小区电动汽车用户充电需求不平衡的技术问题。根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种充电潜力小区的识别方法，包括：获取目标小区的特征数据，其中，所述目标小区为多个充电潜力小区，所述特征数据至少包括：电动汽车数量、公共充电站尖峰时刻利用率、公共充电桩数量、私人充电桩数量、配变负载率、配变剩余容量；将所述特征数据输入识别模型，由所述识别模型识别出每一个充电潜力小区的分值，其中，所述识别模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，所述多组训练数据中的每组数据均包括：充电潜力小区的特征数据和所述充电潜力小区的特征数据对应的分值；依据所述分值对所述多个充电潜力小区进行排序，确定需要布局充电桩的充电潜力小区。可选地，在获取目标小区的特征数据之前，还包括：确定充电潜力小区，其中，所述充电潜力小区至少满足以下条件：小区以及周边电动汽车数量大于预设电动汽车数量且小区以及周边的共享充电桩数量小于预设共享充电桩数量；小区以及周边充电站尖峰时刻利用率大于预设尖峰时刻利用率；小区以及周边变压器可开放容量大于预设容量。可选地，获取目标小区的特征数据包括：采集目标区域内的小区信息和充电关联数据；对所述小区信息和所述充电关联数据进行预处理，得到预处理后的所述小区信息和所述充电关联数据；对预处理后的所述小区信息和所述充电关联数据进行特征提取，得到所述特征数据。可选地，所述小区信息至少包括小区地址、小区名称，对预处理后的所述小区信息和所述充电关联数据进行特征提取，得到所述特征数据包括：依据所述小区地址，确定小区经纬度；将所述小区经纬度和电动汽车起讫点经纬度之间的距离小于第一预设距离的电动汽车标记为小区周边汽车，得到所述电动汽车数量；将所述小区经纬度和充电站经纬度之间的距离小于第二预设距离的公共充电桩标记为小区周边公共充电桩，得到所述公共充电桩数量；依据所述充电关联数据中的车联网交易记录数据与所述小区周边公共充电桩相关联，得到所述公共充电站尖峰时刻利用率；依据所述小区名称将小区数据与所述充电关联数据中的私人桩数据相关联，得到所述私人充电桩数量；依据所述小区名称将小区数据与所述充电关联数据中的配变数据相关联，得到所述配变负载率和所述配变剩余容量。可选地，将所述特征数据输入识别模型，由所述识别模型识别出每一个充电潜力小区的分值包括：使用所述识别模型对每一个充电潜力小区的特征数据进行归一化处理，确定所述每一个充电潜力小区的最优方案和最劣方案；依据所述每一个充电潜力小区的最优方案和最劣方案，确定所述每一个充电潜力小区的分值，其中，所述分值用于表示所述每一个充电潜力小区与最优方案的贴近程度。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种充电潜力小区的识别装置，包括：获取模块，用于获取目标小区的特征数据，其中，所述目标小区为多个充电潜力小区，所述特征数据至少包括：电动汽车数量、公共充电站尖峰时刻利用率、公共充电桩数量、私人充电桩数量、配变负载率、配变剩余容量；识别模块，用于将所述特征数据输入识别模型，由所述识别模型识别出每一个充电潜力小区的分值，其中，所述识别模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，所述多组训练数据中的每组数据均包括：充电潜力小区的特征数据和所述充电潜力小区的特征数据对应的分值；第一确定模块，用于依据所述分值对所述多个充电潜力小区进行排序，确定需要布局充电桩的充电潜力小区。可选地，所述装置还包括：第二确定模块，用于在获取目标小区的特征数据之前，确定充电潜力小区，其中，所述充电潜力小区至少满足以下条件：小区以及周边电动汽车数量大于预设电动汽车数量且小区以及周边的共享充电桩数量小于预设共享充电桩数量；小区以及周边充电站尖峰时刻利用率大于预设尖峰时刻利用率；小区以及周边变压器可开放容量大于预设容量。可选地，所述获取模块包括：采集单元，用于采集目标区域内的小区信息和充电关联数据；预处理单元，用于对所述小区信息和所述充电关联数据进行预处理，得到预处理后的所述小区信息和所述充电关联数据；提取单元，用于对预处理后的所述小区信息和所述充电关联数据进行特征提取，得到所述特征数据。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行上述中任意一项所述的充电潜力小区的识别方法。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述中任意一项所述的充电潜力小区的识别方法。在本专利技术实施例中，采用获取目标小区的特征数据，其中，所述目标小区为多个充电潜力小区，所述特征数据至少包括：电动汽车数量、公共充电站尖峰时刻利用率、公共充电桩数量、私人充电桩数量、配变负载率、配变剩余容量；将所述特征数据输入识别模型，由所述识别模型识别出每一个充电潜力小区的分值，其中，所述识别模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，所述多组训练数据中的每组数据均包括：充电潜力小区的特征数据和所述充电潜力小区的特征数据对应的分值；依据所述分值对所述多个充电潜力小区进行排序，确定需要布局充电桩的充电潜力小区，通过识别模型识别出目标小区中每一个充电潜力小区的分值，并进行排序，达到确定需要布局充电桩的充电潜力小区的目的，从而实现了快速、准确地寻找充电需求较大的潜力小区，优化公共充电桩的布局的技术效果，进而解决了相关技术中小区电动汽车用户充电需求不平衡的技术问题。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充电潜力小区的识别方法的流程图；图2是根本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种充电潜力小区的识别方法，其特征在于，包括：/n获取目标小区的特征数据，其中，所述目标小区为多个充电潜力小区，所述特征数据至少包括：电动汽车数量、公共充电站尖峰时刻利用率、公共充电桩数量、私人充电桩数量、配变负载率、配变剩余容量；/n将所述特征数据输入识别模型，由所述识别模型识别出每一个充电潜力小区的分值，其中，所述识别模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，所述多组训练数据中的每组数据均包括：充电潜力小区的特征数据和所述充电潜力小区的特征数据对应的分值；/n依据所述分值对所述多个充电潜力小区进行排序，确定需要布局充电桩的充电潜力小区。/n

【技术特征摘要】
1.一种充电潜力小区的识别方法，其特征在于，包括：
获取目标小区的特征数据，其中，所述目标小区为多个充电潜力小区，所述特征数据至少包括：电动汽车数量、公共充电站尖峰时刻利用率、公共充电桩数量、私人充电桩数量、配变负载率、配变剩余容量；
将所述特征数据输入识别模型，由所述识别模型识别出每一个充电潜力小区的分值，其中，所述识别模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，所述多组训练数据中的每组数据均包括：充电潜力小区的特征数据和所述充电潜力小区的特征数据对应的分值；
依据所述分值对所述多个充电潜力小区进行排序，确定需要布局充电桩的充电潜力小区。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取目标小区的特征数据之前，还包括：
确定充电潜力小区，其中，所述充电潜力小区至少满足以下条件：小区以及周边电动汽车数量大于预设电动汽车数量且小区以及周边的共享充电桩数量小于预设共享充电桩数量；小区以及周边充电站尖峰时刻利用率大于预设尖峰时刻利用率；小区以及周边变压器可开放容量大于预设容量。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取目标小区的特征数据包括：
采集目标区域内的小区信息和充电关联数据；
对所述小区信息和所述充电关联数据进行预处理，得到预处理后的所述小区信息和所述充电关联数据；
对预处理后的所述小区信息和所述充电关联数据进行特征提取，得到所述特征数据。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述小区信息至少包括小区地址、小区名称，对预处理后的所述小区信息和所述充电关联数据进行特征提取，得到所述特征数据包括：
依据所述小区地址，确定小区经纬度；
将所述小区经纬度和电动汽车起讫点经纬度之间的距离小于第一预设距离的电动汽车标记为小区周边汽车，得到所述电动汽车数量；
将所述小区经纬度和充电站经纬度之间的距离小于第二预设距离的公共充电桩标记为小区周边公共充电桩，得到所述公共充电桩数量；
依据所述充电关联数据中的车联网交易记录数据与所述小区周边公共充电桩相关联，得到所述公共充电站尖峰时刻利用率；
依据所述小区名称将小区数据与所述充电关联数据中的私人桩数据相关联，得到所述私人充电桩数量；
依据所述小区名称将小区数据与所述充电关联数据中的配变数据相关联，得到所述配变负载率和所述配变剩余容量。


5.根据权利要求1至4中任一项所述的方...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐蕙，张禄，及洪泉，丁屹峰，王培祎，马龙飞，陆斯悦，严嘉慧，王健，
申请(专利权)人：国网北京市电力公司，国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11