System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 电动汽车购买数量的预测方法、装置及电子设备制造方法及图纸_技高网

电动汽车购买数量的预测方法、装置及电子设备制造方法及图纸

技术编号:41155016 阅读:5 留言:0更新日期:2024-04-30 18:19
本发明专利技术公开了一种电动汽车购买数量的预测方法、装置及电子设备。该方法包括:获取用于分析电动汽扩散情况的基础扩散信息,基础扩散信息至少包括:第一年份内电动汽车的第一购买数量,和第二年份内进行电动汽车推广的激励因素,激励因素至少包括:碳税、消费补贴和双积分;根据是第二年份的激励因素确定第二年份的增长因素,其中,增长因素包括:根据碳税和消费补贴确定的成本因素,和根据双积分确定的技术因素;将第二年份的成本因素和技术因素填入述预设预测模型,得到第二年份的目标预测模型;使用目标预测模型对第一购买数量进行分析,预测第二年份内电动汽车的第二购买数量。本发明专利技术解决了无法准确预测电动汽车的购买数量的技术问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据分析领域,具体而言,涉及一种电动汽车购买数量的预测方法、装置及电子设备


技术介绍

1、目前,占主导地位的新能源汽车为电动汽车,包括纯电动汽车和可插电混合动力汽车;通过研究分析不同因素影响下电动汽车的推广发展过程,可为电动汽车发展过程中政策的制定提供参考,也可为电动汽车生产厂商提供未来市场发展趋势的展望。

2、针对新能源汽车的扩散发展,可以采用bass技术扩散模型分析新能源汽车扩散;或利用abm框架对电动汽车的扩散进行研究。除上述两种方法外,系统动力学也是研究电动汽车扩散发展的重要方法之一。

3、但是,目前对新能源汽车扩散发展的现有研究中,未考虑推广节能减排的激励因素对电动汽车扩散的影响,从而无法准确预测电动汽车的购买数量。

4、针对上述无法准确预测电动汽车的购买数量的问题,目前尚未提出有效的解决方案。


技术实现思路

1、本专利技术实施例提供了一种电动汽车购买数量的预测方法、装置及电子设备,以至少解决无法准确预测电动汽车的购买数量的技术问题。

2、根据本专利技术实施例的一个方面,提供了一种电动汽车购买数量的预测方法,包括:获取用于分析电动汽扩散情况的基础扩散信息,其中,所述基础扩散信息至少包括:第一年份内电动汽车的第一购买数量,和第二年份内进行电动汽车推广的激励因素,所述第一年份和所述第二年份相邻,且所述第一年份早于所述第二年份,所述激励因素至少包括:碳税、消费补贴和双积分;根据是第二年份的所述激励因素确定所述第二年份的增长因素,其中,所述增长因素包括:成本因素和技术因素,所述成本因素根据所述碳税和所述消费补贴确定,所述技术因素根据所述双积分确定;将所述第二年份的所述成本因素和所述技术因素填入述预设预测模型,生成所述第二年份的目标预测模型,其中,所述预设预测模型用于表示所述成本因素和所述技术因素对相邻年份内所述电动汽车的购买数量的增长影响;使用所述目标预测模型对所述第一购买数量进行分析,预测所述第二年份内所述电动汽车的第二购买数量。

3、可选地,获取用于分析电动汽扩散情况的基础扩散信息包括:获取所述第一年份内的碳税,和所述第一年份内所述电动汽车的第一购买数量和目标购买量;将所述目标购买量和所述第一购买量的差值,确定为购买量差值;根据所述购买量差值与所述目标购买量的比值,确定税率增长率;根据所述第一年份的碳税和所述税率增长率,确定所述第二年份的碳税。

4、可选地,获取用于分析电动汽扩散情况的基础扩散信息包括:获取所述第一年份内的消费补贴;获取所述第二年份对所述消费补贴的退坡力度,其中,所述退坡力度通过补贴下降率表示;根据所述第一年份的消费补贴和所述第二年份的补贴下降率,确定所述第二年份的消费补贴。

5、可选地,获取用于分析电动汽扩散情况的基础扩散信息包括:获取电动汽车的生产企业的企业生产信息,其中,所述企业生产信息至少包括:多种燃油车型和多种新能源车型,每种所述燃油车型的车型产量与对应的燃油消耗量和奖励分数,以及每种所述新能源车型的车型产量与对应的积分分数;根据所述企业生产信息确定平均燃料消耗积分,和燃油达标值,其中,所述平均燃料消耗积分为车型燃油实际累计值与车型奖励分数累计值的比值,所述车型燃油累计值为多种汽车车型的车型产量与对应燃油实际消耗量的乘积之和,所述车型奖励累计值为多种汽车车型的车型产量与对应奖励分数的乘积之和,所述燃油达标值为车型燃油目标累计值与车型产量累计值的比值,所述车型燃油目标累计值为多种汽车车型的车型产量与对应燃油目标消耗量的乘积之和,所述车型产量累计值为多种汽车车型的车型产量之和,所述汽车车型包括:所述燃油车型和所述新能源车型;根据所述企业生产信息确定新能源积分,和新能源达标值,其中,所述新能源积分为多种所述新能源车型的车型产量与对应积分分数的乘积之和,所述新能源达标值为所述燃油车型的车型产量与新能源汽车积分比例要求的乘积;根据所述平均燃料消耗积分和所述燃油达标值的比较结果,以及所述新能源积分和所述新能源达标值的比较结果,确定所述双积分。

6、可选地,根据所述第二年份的所述激励因素确定所述第二年份的增长因素包括:根据所述双积分确定所述电动汽车的单车积分成本,其中,所述单车积分成本受所述电动汽车的生产企业的双积分影响;根据单车生产成本与所述单车积分成本的累计值,确定单车净利润,所述单车生产成本根据单车售价、单车制造成本和单车生产补贴确定;根据多个历史相邻年份内的单车净利润,确定所述第二年份的净利润变化率,其中,所述净利润变化率为所述第一年份的单车净利润增长量与第三年份的单车净利润的比值,所述第一年份的单车净利润增长量为所述第一年份和所述第三年份的单车净利润的差值,所述第三年份和所述第一年份相邻,且所述第三年份早于所述第一年份;将所述净利润变化率与预设技术投入系数的乘积确定为所述技术因素,其中,所述预设技术投入系数用于表示所述第二年份的技术投入力度。

7、可选地,根据所述第二年份的所述激励因素确定所述第二年份的增长因素包括:根据所述碳税和预设税费系数的乘积,确定税费补贴;根据所述税费补贴与消费补贴之和,确定购买所述电动汽车的节约成本;根据多个历史相邻年份内的节约成本,确定所述第二年份的成本因素,其中,所述成本因素为所述第一年份的节约成本增长量与第三年份的节约成本的比值,所述第一年份的节约成本增长量为所述第一年份和所述第三年份的节约成本的差值,所述第三年份和所述第一年份相邻,且所述第三年份早于所述第一年份。

8、可选地,使用所述目标预测模型对所述第一购买数量进行分析,预测所述第二年份内所述电动汽车的第二购买数量包括:根据所述技术因素与技术敏感系数的乘积,和所述成本因素与成本敏感系数的乘积,确定所述第二年份的数量增长系数,其中,所述技术敏感系数用于表示所述电动汽车的购买对象对所述技术因素的敏感程度,所述成本敏感系数用于表示所述电动汽车的购买对象对所述成本因素的敏感程度,所述技术敏感系数和所述成本敏感系数之和为1;根据所述数量增长系数和所述第一购买数量,确定所述第二购买数量。

9、根据本专利技术实施例的另一方面,还提供了一种电动汽车购买数量的预测装置,包括:获取模块,用于获取用于分析电动汽扩散情况的基础扩散信息,其中,所述基础扩散信息至少包括:第一年份内电动汽车的第一购买数量,和第二年份内进行电动汽车推广的激励因素,所述第一年份和所述第二年份相邻,且所述第一年份早于所述第二年份,所述激励因素至少包括:碳税、消费补贴和双积分;确定模块,用于根据是第二年份的所述激励因素确定所述第二年份的增长因素,其中,所述增长因素包括:成本因素和技术因素,所述成本因素根据所述碳税和所述消费补贴确定,所述技术因素根据所述双积分确定;生成模块,用于将所述第二年份的所述成本因素和所述技术因素填入述预设预测模型,生成所述第二年份的目标预测模型,其中,所述预设预测模型用于表示所述成本因素和所述技术因素对相邻年份内所述电动汽车的购买数量的增长影响;分析模块,用于使用所述目标预测模型对所述第一购买数本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种电动汽车购买数量的预测方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,获取用于分析电动汽扩散情况的基础扩散信息包括:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,获取用于分析电动汽扩散情况的基础扩散信息包括:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,获取用于分析电动汽扩散情况的基础扩散信息包括:

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述第二年份的所述激励因素确定所述第二年份的增长因素包括:

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述第二年份的所述激励因素确定所述第二年份的增长因素包括:

7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,使用所述目标预测模型对所述第一购买数量进行分析,预测所述第二年份内所述电动汽车的第二购买数量包括:

8.一种电动汽车购买数量的预测装置,其特征在于,包括:

9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,获取模块包括:

10.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,获取模块包括:

11.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,获取模块包括:

12.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,确定模块包括:

13.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,确定模块包括:

14.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,分析模块包括:

15.一种非易失性存储介质,其特征在于,所述非易失性存储介质用于存储程序,其中,在所述程序运行时控制所述非易失性存储介质所在设备执行权利要求1至7中任意一项所述电动汽车购买数量的预测方法。

16.一种电子设备,其特征在于,包括:存储器和处理器,所述处理器用于运行存储在所述处理器中的程序,其中,所述程序运行时执行权利要求1至7中任意一项所述电动汽车购买数量的预测方法。

...

【技术特征摘要】

1.一种电动汽车购买数量的预测方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,获取用于分析电动汽扩散情况的基础扩散信息包括:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,获取用于分析电动汽扩散情况的基础扩散信息包括:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,获取用于分析电动汽扩散情况的基础扩散信息包括:

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述第二年份的所述激励因素确定所述第二年份的增长因素包括:

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述第二年份的所述激励因素确定所述第二年份的增长因素包括:

7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,使用所述目标预测模型对所述第一购买数量进行分析,预测所述第二年份内所述电动汽车的第二购买数量包括:

8.一种电动汽车购买数量的预测装置,其特征在于,包括:

【专利技术属性】
技术研发人员:王立永邢其敬张禄陆斯悦张鹏陈平王洪彪李香龙马凯卓洁
申请(专利权)人:国网北京市电力公司
类型:发明
国别省市:

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