本发明专利技术提供一种充电站空闲度预测方法及装置。该方法包括：根据目标充电站的标识，获取目标充电站包含的每个目标充电桩对应的第一标签；根据所述目标充电站包含的每个目标充电桩对应的第一标签以及预先训练得到的预测模型，确定所述目标充电站的空闲度预测结果；由于预测模型在训练时考虑到了充电站的规模、充电桩评价得分、充电价格、充电模式以及停车收费信息等多方面因素对空闲度的影响，因此通过预测模型得到的充电桩的空闲度预测结果更加准确，进而使得充电站的空闲度预测结果也更加准确。准确。准确。
【技术实现步骤摘要】
充电站空闲度预测方法及装置
[0001]本专利技术涉及充电技术服务领域，尤其涉及一种充电站空闲度预测方法及装置。
技术介绍
[0002]新能源汽车是指使用非常规的车用燃料作为动力来源(或使用常规的车用燃料，但采用新型车载动力装置)，综合车辆的动力控制和驱动方面的先进技术，形成的技术原理先进、具有新技术、新结构的汽车。新能源汽车包括纯电动汽车、增程式电动汽车、混合动力汽车、燃料电池电动汽车以及氢发动机汽车等。其中，纯电动汽车在日常生活中较为普遍。对于纯电动汽车的车主来说，在车辆电量不足时，需要找到充电站为车辆充电。如果车主能够了解充电站目前或者未来一段时间内处于空闲状态的概率，可帮助车主在最短的时间内找到空闲的充电桩，从而解决车主寻找空闲充电桩的痛点，提升用户体验。
[0003]现有技术中，获取充电站包含的每个充电桩在前一段时间内处于空闲状态的时间比例，然后求取平均值，将该平均值作为该充电站第二天的空闲度。然而，充电站空闲度受多方因素的影响，上述方法得到的空闲度准确度不高。
技术实现思路
[0004]本专利技术提供一种充电站空闲度预测方法及装置，用于提高充电站空闲度预测结果的准确度。
[0005]第一方面，本专利技术提供一种充电站空闲度预测方法，包括：根据目标充电站的标识，获取该目标充电站包含的每个目标充电桩对应的第一标签，该第一标签包括以下标签的至少一种：该目标充电站的规模、该目标充电桩的评价得分、该目标充电桩的充电价格、该目标充电桩的充电模式、该目标充电桩对应停车位的停车收费信息、预测的时间段、预测的日期对应的星期属性或预测的日期对应的节假日属性；根据该目标充电站包含的每个目标充电桩对应的第一标签以及预先训练得到的预测模型，确定该目标充电站的空闲度预测结果；输出该空闲度预测结果。
[0006]第二方面，本专利技术提供一种充电站空闲度预测装置，包括：接收模块，用于接收用户触发的空闲度查询请求，该空闲度查询请求包括：用户请求查询的目标充电站的标识；获取模块，用于根据该目标充电站的标识，获取该目标充电站包含的每个目标充电桩对应的第一标签，该第一标签包括以下标签的至少一种：该目标充电站的规模、该目标充电桩的评价得分、该目标充电桩的充电价格、该目标充电桩的充电模式、该目标充电桩对应停车位的停车收费信息、预测的时间段、预测的日期对应的星期属性或预测的日期对应的节假日属性；确定模块，用于根据该目标充电站包含的每个目标充电桩对应的第一标签以及预先训练得到的预测模型，确定该目标充电站的空闲度预测结果；输出模块，用于输出该空闲度预测结果。
[0007]第三方面，本专利技术提供一种充电桩平台，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述充电站空闲度预测方法。
[0008]第四方面，本专利技术提供一种终端设备，包括上述充电桩平台。
[0009]本专利技术提供的充电桩空闲度预测及装置。一方面，获取现有的所有充电桩的历史空闲度，另一方面，获取所有充电桩的标签，该标签包括：充电站的规模、以往用户对充电桩的评分、充电桩的充电价格和/或充电桩的充电模式等信息。将上述采集到的数据作为样本数据，通过训练获得预测模型，当用户触发了某充电站的空闲度查看请求时，将该充电站包含的每个充电桩的标签输入该预测模型，便可得到该所有充电桩的空闲度预测结果，然后对所有充电桩的空闲度预测结果求取平均，便可得到充电站的空闲度预测结果。由于在模型训练时考虑到了多方面因素对空闲度的影响，因此通过预测模型得到的充电桩的空闲度预测结果更加准确，进而使得充电站的空闲度预测结果也更加准确。
附图说明
[0010]图1为本专利技术提供一种可选的系统架构图；
[0011]图2为本专利技术提供的充电站空闲度预测方法的实施例一的信令流程图；
[0012]图3为本专利技术提供的用户界面图一；
[0013]图4为本专利技术提供的用户界面图二；
[0014]图5为本专利技术提供的充电站空闲度预测方法的实施例二的流程示意图；
[0015]图6为本专利技术提供的充电站空闲度预测装置的结构示意图；
[0016]图7为本专利技术提供的服务器的硬件结构示意图。
具体实施方式
[0017]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0018]对于电动汽车的车主来说，如果能了解某充电站在未来某段时间的空闲度，可为出行找桩充电提供参考，进而快速找到空闲充电桩，节省了找桩时间。现有技术中，为了得到某充电站的空闲度，会先获取该充电站包含的每个充电桩在前一段时间内处于空闲状态的时间比例，将该时间比例作为对应充电桩的第二天的空闲度，对所有充电桩的空闲度求取平均值，将该平均值作为充电站第二天的空闲度。然而，充电桩的空闲度是受多方面因素的影响，上述方法得到的空闲度准确度不高。
[0019]图1为本专利技术提供一种可选的系统架构图。图1所示系统包括：终端设备和服务器。终端设备和服务器无线连接。其中，终端设备可以是手机，平板电脑，智能手表，电视机以及其他具有显示屏的电子设备。作为示例而非限定，该终端设备还可以是可穿戴设备。图1中终端设备用手机示意，服务器可以是实体服务器，也可以是云服务器。
[0020]可选的，可在终端设备上安装相应的应用软件，用户可通过应用软件触发某充电站的空闲度查询请求，终端设备可将该请求发送给服务器，服务器可通过执行本专利技术提供的预测方法对充电站的空闲度进行预测，得到预测结果后，服务器可进一步将预测结果输出给终端设备，由终端设备对预测结果渲染显示。
[0021]充电站内的充电桩的空闲度受多方面因素影响，比如：充电站的规模、以往用户对
充电桩的评分、充电桩的充电价格以及充电桩的充电模式等。而现有技术中，直接将前一段时间内充电桩处于空闲状态的时间比例作为第二天充电桩出现空闲的概率，并未考虑上述多方面因素对充电桩空闲概率的影响，导致现有技术得到的空闲度准确度较低。本专利技术以此为切入点，一方面，获取现有的所有充电桩的历史空闲度，另一方面，获取所有充电桩的标签，该标签包括：充电站的规模、以往用户对充电桩的评分、充电桩的充电价格和/或充电桩的充电模式等信息。将上述采集到的数据作为样本数据，通过训练获得预测模型，当用户触发了某充电站的空闲度查看请求时，将该充电站包含的每个充电桩的标签输入该预测模型，便可得到该所有充电桩的空闲度预测结果，然后对所有充电桩的空闲度预测结果求取平均，便可得到充电站的空闲度预测结果。由于在模型训练时考虑到了多方面因素对空闲度的影响，并选择了适当的算法，因此通过预测模型得到的充电桩的空闲度预测结果更加准确，进而使得充电站的空闲度预测结果也更加准确。
[0022]下面结合具体的实施例对本专利技术提供的充电站空闲度预测方法进行详细说明。下面这本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种充电站空闲度预测方法，其特征在于，包括：根据目标充电站的标识，获取所述目标充电站包含的每个目标充电桩对应的第一标签，所述第一标签包括以下标签的至少一种：所述目标充电站的规模、所述目标充电桩的评价得分、所述目标充电桩的充电价格、所述目标充电桩的充电模式、所述目标充电桩对应停车位的停车收费信息、预测的时间段、预测的日期对应的星期属性或预测的日期对应的节假日属性；根据所述目标充电站包含的每个目标充电桩对应的第一标签以及预先训练得到的预测模型，确定所述目标充电站的空闲度预测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标充电站包含的每个目标充电桩对应的第一标签以及预先训练得到的预测模型，确定所述目标充电站的空闲度预测结果之前，包括：获取训练样本集和验证样本集；对神经网络模型中各个标签对应的权重进行初始化后，采用所述训练样本集对神经网络模型进行训练，得到优化后的神经网络模型；采用所述验证样本集对所述优化后的神经网络模型进行验证，若所述验证样本集中验证成功的样本数据的比例超过预设值，则将所述优化后的神经网络模型确定为所述预测模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取训练样本集和验证样本集，包括：获取N个样本数据，N为正整数；采用哈希分流算法将所述N个样本数据划分为训练组和验证组；对所述训练组和所述验证组进行均匀性校验，得到均匀性校验结果；根据所述均匀性校验结果分别对所述训练组和所述验证组进行调整，得到所述训练样本集和验证样本集。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取N个样本数据，包括：获取任一充电桩在预设时间范围内每个小时的历史空闲度；获取所述充电桩在所述预设时间范围内每个小时对应的第二标签，所述第二标签包括以下标签中的至少一种：所述充电桩所在充电站的规模、所述充电桩的评价得分、所述充电桩的充电价格、所述充电桩的充电模式、所述充电桩对应停车位的停车收费信息、时间段、星期属性或节假日属性；将所述充电桩任一小时的历史空闲度和对应的第二标签确定为一个样本数据。5.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈潇，王慧，王颖，程呈，
申请(专利权)人：北京满电出行科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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