【技术实现步骤摘要】
需求预测方法和系统、存储介质
[0001]本申请涉及用于车辆的电池资源的调度领域，具体而言，涉及需求预测方法和系统、存储介质。
技术介绍
[0002]为了更好提升用户体验、提升资源利用率，准确的用户需求预测正变得越来越重要。一般而言，用户的需求数量常常呈现动态变化，它可能受到各种已知或未知的因素影响。例如，在换电站运营过程中，电池和电费的运营成本是非常高的，如果可以知道未来一段时间某换电站的用户需求量，就可以根据电费的峰、平、谷价差调节换电站内电池的充电策略，从而可以节约换电站的电费成本。另一方面，根据需求量可以调节换电站存放的电池数量，在区域内实现动态调配，以便最大化获得电池使用价值和时间价值，降低电池固定的运营成本。
[0003]现有的需求预测系统主要依赖于当前输入特征来预测需求数量，这是一种扁平化预测模型。这种系统由于结构较为简单，只能根据已知的当前时刻输入特征来预测需求，而忽略了也可能影响近期需求走势、随时间变化的某些未知的潜在深层因素。因此，只根据当前输入特征来预测需求数量的扁平化模型的准确率较低。>[0004]另一方本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种需求预测方法，其特征在于，所述方法包括：接收当前时刻下的第一输入特征；确定所述当前时刻之前的预定时长内的多个近期时刻，并接收所述多个近期时刻的每一个之下的第二输入特征及其对应的对电池资源的实际需求，其中，所述第一输入特征、所述第二输入特征包括能够影响所述电池资源调度的信息；以及根据所述第一输入特征、所述第二输入特征和所述实际需求确定所述当前时刻下对所述电池资源的预测需求。2.根据权利要求1所述的方法，其中，根据所述第一输入特征、所述第二输入特征和所述实际需求确定所述当前时刻下对所述电池资源的预测需求包括：至少基于所述第二输入特征和所述实际需求确定所述当前时刻的类别；和基于与所述类别相应的算法，并根据所述第一输入特征、所述第二输入特征和所述实际需求确定所述预测需求。3.根据权利要求2所述的方法，其中，至少基于所述第二输入特征和所述实际需求确定所述当前时刻的类别包括：根据所述第二输入特征与所述实际需求的走势确定所述类别。4.根据权利要求2所述的方法，其中，基于层次强化学习方法的高层策略确定所述类别，并且基于所述层次强化学习方法的低层策略确定所述预测需求。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述高层策略通过第一神经网络实现；和/或所述低...
【专利技术属性】
技术研发人员：后士浩，章光辉，潘鹏举，
申请(专利权)人：蔚来汽车科技安徽有限公司，
类型：发明
国别省市：
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