一种基于人工智能的充电站动态定价方法技术

本发明专利技术提供了一种基于人工智能的充电站动态定价方法，向动态定价系统中的动态定价配置中输入站内数据；由定价评估模块中的动态定价评估模型来对数据进行处理；由定价评估模块中的定价评估模式来对站内当前的定价以及周期进行评估，选择相应的模式；通过策略排程模块将周期内的价格下发计划下发到相应充电站的业务运营平台进行策略和计划的执行；将执行后的策略数据和业务需求数据回流至动态定价评估模型进行训练，并作为智能定价模式的参考输入。本发明专利技术能够根据充电需求数据、周边电站价格数据及电力市场数据来调整周期内充电站的定价策略，合理调整具体定价和价格变化周期，平衡用户流量增长和收益增长之间的关系。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及新能源换电，尤其涉及一种基于人工智能的充电站动态定价方法。

技术介绍

1、近年来，我国充电基础设施快速发展，已建成世界上数量最多、分布最广的充电基础设施网络。一是充电基础设施规模迅速扩大。2022年，我国充电基础设施继续高速增长，有效支撑了新能源汽车的快速发展。充电基础设施年增长数量达到260万台左右，累计数量达到520万台左右，同比增长近100％。其中，公共充电基础设施增长约65万台，累计数量达到180万台左右。二是运营市场取得较快发展，呈现出多元化发展态势。目前各类充电桩运营企业已超过3000余家，其中公共桩保有量超过1万台的企业有17家，头部企业聚集效应明显。电动汽车充电量持续保持较快增长，2022年全年充电量超过400亿千瓦时，同比增长达到85％以上。

2、除充电距离之外，充电价格是用户选择充电地点的关键因素之一。因此，如何制定合理的定价策略逐渐成为充电桩运营企业的一项潜在竞争力。当前，充电桩的定价多由电费和服务费两项费用组成，定价策略主要参考尖峰平谷制定不同价格，具体金额主要靠人工参考场站建设和运营的基本成本进行制定，未本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于人工智能的充电站动态定价方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的充电站动态定价方法，其特征在于，在所述步骤S1中，站内数据包括预设范围内的场站定价数据、单位时间段内的充电需求以及该时间段的电力市场价格。

3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的充电站动态定价方法，其特征在于，在所述步骤S3中，定价评估模式包括引流优先、效益优先及智能定价三种动态定价模式；

4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的充电站动态定价方法，其特征在于，在所述步骤S3中，若没有数据经过动态定价模型进行训练，则无法选择智能定价模式...

【技术特征摘要】

1.一种基于人工智能的充电站动态定价方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的充电站动态定价方法，其特征在于，在所述步骤s1中，站内数据包括预设范围内的场站定价数据、单位时间段内的充电需求以及该时间段的电力市场价格。

3.根据权利要求1所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴如伟，吴传虎，吴刚，杨金晖，王存伟，
申请(专利权)人：安徽绿舟科技有限公司，
类型：发明
国别省市：