基于大规模电动汽车充放电的行为预测评估方法技术

本发明专利技术公开了一种基于大规模电动汽车充放电的行为预测评估方法，涉及数据分析领域，解决了现有基于大规模电动汽车充放电的行为预测评估方法中实时性限制、数据隐私和安全问题、模型可解释性和系统集成问题；本发明专利技术通过实时流数据处理平台和实时预测算法确保及时处理大规模数据流，提高数据处理的效率和实时性；通过数据加密模型确保用户个人数据在处理和共享过程中的安全性，保护用户隐私；通过解释性神经网络算法增强模型的可解释性，提高了用户对预测结果的信任度；通过多元数据通信机制实现与其他能源管理系统的集成，解决了现有基于大规模电动汽车充放电行为预测评估方法中的系统集成问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据分析领域，且更具体地涉及一种基于大规模电动汽车充放电的行为预测评估方法。

技术介绍

1、随着全球对可再生能源和清洁交通的需求不断增长，电动汽车作为替代传统燃油车辆的环保选择逐渐成为主流。在这一大背景下，大规模电动汽车的充放电行为预测评估方法应运而生。随着城市化进程的加速和环境意识的提升，电动汽车已经成为减少尾气排放、改善空气质量的重要选择。然而，电动汽车的大规模普及也带来了充电基础设施建设和管理的巨大挑战。为了更好地满足用户需求、优化充电设施利用率以及提高能源利用效率，需要针对大规模电动汽车充放电行为进行预测评估，以实现智能充电调度和能源管理。

2、当前，随着物联网、大数据分析和人工智能技术的飞速发展，大规模电动汽车充放电行为的预测评估技术日益成熟。通过物联网技术，充电桩、电动汽车等设备可以实现互联互通，并实时采集相关数据；大数据分析技术可以挖掘海量数据中的规律和趋势；人工智能技术则可以构建复杂的预测模型，实现对充电行为的精准预测。同时，智能充电调度系统、能源管理平台等相关技术也在不断完善，为大规模电动汽车充放电行为预测评估提本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于大规模电动汽车充放电的行为预测评估方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于大规模电动汽车充放电的行为预测评估方法，其特征在于：所述多维传感器网络包括电池信息检测单元、温度信息采集单元、行驶状态测量单元、移动路径采集单元、充电信息监测单元、行驶模式测量单元、车辆里程记录单元、车辆转向测量单元、刹车状态监测单元和轮胎气压测量单元；所述电池信息检测单元通过电池状态传感器检测电动汽车电池的电量、电压和电流信息；所述温度信息采集单元通过温度传感器测量电动汽车电池的温度，以监控电池的热量分布和温度变化；所述行驶状态测量单元通过加速度传感器测量电动汽车...

【技术特征摘要】

1.一种基于大规模电动汽车充放电的行为预测评估方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于大规模电动汽车充放电的行为预测评估方法，其特征在于：所述多维传感器网络包括电池信息检测单元、温度信息采集单元、行驶状态测量单元、移动路径采集单元、充电信息监测单元、行驶模式测量单元、车辆里程记录单元、车辆转向测量单元、刹车状态监测单元和轮胎气压测量单元；所述电池信息检测单元通过电池状态传感器检测电动汽车电池的电量、电压和电流信息；所述温度信息采集单元通过温度传感器测量电动汽车电池的温度，以监控电池的热量分布和温度变化；所述行驶状态测量单元通过加速度传感器测量电动汽车的加速度和减速度，以获取车辆的行驶状态和轨迹信息；所述移动路径采集单元通过全球定位系统获取电动汽车的当前位置和移动路径；所述充电信息监测单元通过充电状态传感器监测电动汽车的充电状态，所述充电状态至少包括充电时间和充电功率；所述行驶模式测量单元通过车速传感器测量电动汽车的行驶速度，以便识别不同行驶模式和能耗；所述车辆里程记录单元通过里程计传感器记录电动汽车的里程数，以进行评估续航能力和能源消耗；所述车辆转向测量单元通过转向角传感器测量电动汽车的转向角度，以便分析车辆的转弯行为；所述刹车状态监测单元通过刹车传感器监测电动汽车的刹车状态和力度，以评估能量回收和能耗情况；所述轮胎气压测量单元通过轮胎压力传感器测量电动汽车轮胎的气压，以确保安全行驶和降低能源浪费。

3.根据权利要求1所述的一种基于大规模电动汽车充放电的行为预测评估方法，其特征在于：所述实时流数据处理平台包括数据接入模块、数据处理模块、模型训练模块和预测输出模块；所述数据接入模块包括数据采集单元和数据传输单元；所述数据采集单元通过传感器和数据采集设备获取电动汽车充放电相关实时数据流；所述数据传输单元通过消息队列将采集到的实时数据传输至数据处理平台；所述数据处理模块包括数据清洗单元、实时计算单元和特征提取单元；所述数据清洗单元通过异常数据去除、缺失值填补和数据格式转换方法对接收到的原始数据进行清洗和预处理，以确保数据质量和一致性；所述实时计算单元通过实时计算引擎对实时流数据进行实时处理和计算，以生成实时分析结果；所述特征提取单元通过统计学特征、时间序列特征和频域特征方法从清洗后的数据中提取特征，以进行模型训练和预测；所述模型训练模块包括在线学习单元和模型评估单元；基于最新的数据流，所述在线学习单元通过增量学习方法针对新数据不断更新预测模型，以适应数据的变化和演化；所述模型评估单元通过交叉验证和指标评价对训练后的模型进行评估和验证，以确保模型的准确性和可靠性；所述预测输出模块包括实时预测单元和结果存储单元；所述实时预测单元通过训练后的预测模型对新数据进行实时预测，以获取充放电行为评估结果；所述结果存储单元通过分布式文件系统将预测结果持久化存储，以便后续查询和分析使用。

4.根据权利要求1所述的一种基于大规模电动汽车充放电的行为预测评估方法，其特征在于：所述数据加密模型包括差分隐私模块、加密算法模块和数据脱敏模块；所述差分隐私模块包括数据采样单元和噪声注入单元；所述数据采样单元通过随机化的数据采样按随机选择样本，以隐藏个体数据，确保数据集的代表性，并为后续处理提供足够的信息；所述噪声注入单元通过拉普拉斯噪声和高斯噪声添加方法在计算结果中引入控制噪声，以保护用户的隐私；所述加密算法模块包括数据加密单元和数据解密单元；所述数据加密单元通过对称加密算法对原始数据进行加密处理，以确保数据在传输和存储过程中不被未授权方所窃取；所述数据解密单元通过加密过程中的生成密钥进行解密操作，将加密的密文还原为明文数据，以便进行需要的计算和分析；所述数据脱敏模块包括数据匿名化单元和泛化处理单元；所述数据匿名化单元通过数据匿名化处理方法对个人特征进行隐藏，以确保无法通过匿名数据来识别特定个体；所述泛化处理单元通过数据泛化方法将敏感数据进行泛化处理，以降低数据的敏感性。

5.根据权利要求1所述的一种基于大规模电动汽车充放电的行为预测评估方法，其特征在于：所述实时预测算法通过对历史数据、车辆...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈可，俞江，罗文瑞，王洪超，
申请(专利权)人：嘉兴智行物联网技术有限公司，
类型：发明
国别省市：