基于自适应算法的换电服务定价方法技术

本发明专利技术公开了基于自适应算法的换电服务定价方法

【技术实现步骤摘要】
基于自适应算法的换电服务定价方法、装置及存储介质


[0001]本专利技术属于二轮车电池换电定价
，尤其涉及基于自适应算法的换电服务定价方法
、
系统及存储介质
。

技术介绍

[0002]随着城市交通需求的增加以及环保意识的提高，电动二轮车已经逐渐成为许多城市日常交通的主要方式
。
然而，电动二轮车的续航能力和电池品质的差异性问题成为了使用者和运营商面临的挑战
。
有些电池可能在短时间内失去电量，而另一些电池则可能表现出更好的性能
。
此外，电动二轮车的充电基础设施在某些城市仍然不足，导致用户充电困难
。
[0003]为了解决这些问题，电池换电服务已经崭露头角
。
这项服务允许用户在电池电量耗尽时，前往指定的服务站点，将电池交换为已充电好的电池，从而延长了行驶距离，提高了电动二轮车的可用性
。
然而，电池换电服务的成功运营面临着一个复杂的挑战，即如何确定公平而准确的电池定价策略，以满足不同用户的需求，同时确保服务的可持续性和效益？这一挑战涉及到多种因素，包括电池的性能
、
需求情况
、
充电成本
、
用户偏好以及城市特征
。
因此，急需指定良好的电池定价策略来解决上述问题，进而提高电动二轮车服务的质量和可靠性
。

技术实现思路

[0004]专利技术目的：为了克服现有技术中存在的不足，本专利技术提供基于自适应算法的换电服务定价方法
、
装置及存储介质，能够智能化地确定电池换电服务的定价策略，满足不同用户的需求，更有效地管理电池库存和能源成本
。
[0005]技术方案：为实现上述目的，本专利技术的基于自适应算法的换电服务定价方法，包括：
[0006]数据收集和处理，收集用户的出行数据
、
电池使用数据以及城市特征数据，包括用户出行时间
、
行程频率
、
电池充放电数据
、
电池健康状况
、
城市电力成本和充电站分布，并对数据进行预处理；
[0007]用户需求分析，依据具有相似的出行模式和电池需求的限制条件，将用户分成多个不同的群体，每个群体代表一类用户，对每个用户群体进行需求预测，获得用户的电池需求模式；
[0008]电池状态评估，获取电池的健康状态
SOH
和性能特性
k
p
，将城市的电池性能特性与健康状态进行聚合，获得城市专属的
k
p
‑
city
和
SOH
city
；
[0009]城市特征考虑，考虑城市电力成本和充电站分布的特征因素，使用综合考虑城市特征因素的综合系数来动态调整电池价格，确保价格反应城市的实际情况；
[0010]供需平衡，监测电池的需求量和库存情况，以动态调整电池价格的措施来反应当前的供需状况，确保价格合理；
[0011]个性化定价，根据用户的出行频率和电池使用时长，制定以满足用户需求的个性化的电池价格；
[0012]算法优化，利用机器学习和优化算法将各个定价策略进行模型融合，找到最优的电池定价策略，并定期更新定价策略，以适应市场变化和用户行为的演变
。
[0013]进一步地，对数据进行预处理包括数据清洗
、
特征提取以及异常值检测，以确保数据的质量和可用性
。
[0014]进一步地，在所述用户需求分析中，使用
K
均值聚类算法对用户进行群体分类，以实现用户需求预测，公式为：
[0015][0016]其中：
D
K
表示群体
K
的电池需求，
N
K
表示属于群体
K
的用户数量，
D
i
表示用户
i
的电池需求
。
[0017]进一步地，在所述电池状态评估中，收集电池数据，计算电池的健康状态
SOH
的公式为：
[0018][0019]基于
Peukert
方程和实际数据评估电池的性能特性
k
p
，包括容量和充电周期，公式为：
[0020][0021]其中：
I(t)
是电池的电流，
t
是电池的使用时间，
Q
是电池的额定容量，是标准测试时间，
k
p
是
Peukert
系数，表示电池的性能特性；
[0022]将城市的电池性能特性与健康状态进行聚合，获得城市专属的
k
p
‑
city
和
SOH
city
。
[0023]进一步地，在所述城市特征考虑中，考虑城市电力成本为根据城市的电力成本因素来调整电池价格，考虑充电站分布为根据充电站密度和位置来调整电池价格，综合电力成本和充电站分布这两种城市特征因素，使用综合系数来动态调整电池价格的公式为：
[0024]P
city
＝
f(P
base
，
W
，
C
energy
，
D
charging
)
[0025]其中：
P
city
表示考虑城市特征的电池价格，
P
base
表示基础电池价格，
C
energy
表示城市的电力成本，
D
charging
表示城市的充电基础设施分布情况，
f
为变量到最终定价的一个函数，
W
为综合系数
。
[0026]进一步地，在所述供需平衡中，通过监测电池的需求量和库存情况，确保始终有足够的电池可供用户使用，然后动态调整电池价格，以反应当前的供需状况，确保价格合理，公式为：
[0027][0028]其中：
D
表示需求量，
S
表示电池库存量，
P
base
表示基础电池价格，
P
adjusted
表示调整
后的电池价格，
α
表示调整系数
。
[0029]所述个性化定价的公式为：
[0030]P
personalized
＝
P
base
+
β
·
F+
γ
·
L
[0031]其中：
P
base
表示基础电池价格，
P
personalized
表示个性化电池价格，
F...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
基于自适应算法的换电服务定价方法，其特征在于：包括：数据收集和处理，收集用户的出行数据
、
电池使用数据以及城市特征数据，包括用户出行时间
、
行程频率
、
电池充放电数据
、
电池健康状况
、
城市电力成本和充电站分布，并对数据进行预处理；用户需求分析，依据具有相似的出行模式和电池需求的限制条件，将用户分成多个不同的群体，每个群体代表一类用户，对每个用户群体进行需求预测，获得用户的电池需求模式；电池状态评估，获取电池的健康状态
SOH
和性能特性
k
P
，将城市的电池性能特性与健康状态进行聚合，获得城市专属的
k
P
‑
city
和
SOH
city
；城市特征考虑，考虑城市电力成本和充电站分布的特征因素，使用综合考虑城市特征因素的综合系数来动态调整电池价格，确保价格反应城市的实际情况；供需平衡，监测电池的需求量和库存情况，以动态调整电池价格的措施来反应当前的供需状况，确保价格合理；个性化定价，根据用户的出行频率和电池使用时长，制定以满足用户需求的个性化的电池价格；算法优化，利用机器学习和优化算法将各个定价策略进行模型融合，找到最优的电池定价策略，并定期更新定价策略，以适应市场变化和用户行为的演变
。2.
根据权利要求1所述的基于自适应算法的换电服务定价方法，其特征在于：对数据进行预处理包括数据清洗
、
特征提取以及异常值检测，以确保数据的质量和可用性
。3.
根据权利要求1所述的基于自适应算法的换电服务定价方法，其特征在于：在所述用户需求分析中，使用
K
均值聚类算法对用户进行群体分类，以实现用户需求预测，公式为：其中：
D
K
表示群体
K
的电池需求，
N
K
表示属于群体
K
的用户数量，
D
i
表示用户
i
的电池需求
。4.
根据权利要求3所述的基于自适应算法的换电服务定价方法，其特征在于：在所述电池状态评估中，收集电池数据，计算电池的健康状态
SOH
的公式为：基于
Peukert
方程和实际数据评估电池的性能特性
k
P
，包括容量和充电周期，公式为：其中：
I(t)
是电池的电流，
t
是电池的使用时间，
Q
是电池的额定容量，是标准测试时间，
k
P
是
Peukert
系数，表示电池的性能特性；将城市的电池性能特性与健康状态进行聚合，获得城市专属的
k
P
‑
city
和
SOH
city
。5.
根据权利要求4所述的基于自适应算法的换电服务定价方法，其特征在于：在所述城
市特征考虑中，考虑城市电力成本为根据城市的电力成本因素来调整电池价格，考虑充电站分布为根据充电站密度和位置来调整电池价格，综合电力成本和充电站分布这两种城市特征因素，使用综合系数来动态调整电池价格的公式为：
P
city
＝
f(P
base
,W,C

【专利技术属性】
技术研发人员：程禹斯，蔡钺，
申请(专利权)人：上海智租物联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：