【技术实现步骤摘要】
本申请涉及充电桩相关，具体涉及基于大数据分析的移动充电桩充电需求预测方法及系统。
技术介绍
1、随着移动充电桩应用场景的不断拓展，充电资源分配不均、供需矛盾突出等问题逐渐暴露，一方面，传统充电桩静态布局模式难以适应新能源汽车用户出行轨迹的动态变化，导致部分区域充电桩闲置率高达40%，而热门商圈、交通枢纽等区域却长期面临一桩难求的困境；另一方面，现有充电需求预测多依赖历史数据的统计分析，无法精准捕捉节假日、极端天气等特殊场景下的充电需求波动，使得充电资源调度缺乏时效性和科学性；此外，新能源汽车用户对充电服务的即时性和便捷性要求不断提高，现有充电服务模式难以满足市场需求，无法实现移动充电桩资源的动态优化配置，进而难以精准预测充电需求并合理规划充电资源调度，影响充电服务效率和运营成本控制。
2、因此，现阶段相关技术中，存在无法匹配用户动态轨迹、难以适应动态变化的充电需求、充电资源分配不合理，导致充电需求预测不精准、充电服务效率和用户体验差的技术问题。
技术实现思路
1、本申请通过提供...
【技术保护点】
1.基于大数据分析的移动充电桩充电需求预测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于大数据分析的移动充电桩充电需求预测方法，其特征在于，所述第一类充电需求为移动充电桩为所述预设区域内电动车用户进行充电服务的充电需求；所述第二类充电需求为移动充电桩自身的充电需求。
3.如权利要求1所述的基于大数据分析的移动充电桩充电需求预测方法，其特征在于，以当前时刻为起点，通过大数据分析对所述预设区域内执行波峰至波谷的第一类充电需求预测，并进行充电任务分布密度分区标识，生成第一充电需求时序，包括：
4.如权利要求3所述的基于大数据分析的移...
【技术特征摘要】
1.基于大数据分析的移动充电桩充电需求预测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于大数据分析的移动充电桩充电需求预测方法，其特征在于，所述第一类充电需求为移动充电桩为所述预设区域内电动车用户进行充电服务的充电需求；所述第二类充电需求为移动充电桩自身的充电需求。
3.如权利要求1所述的基于大数据分析的移动充电桩充电需求预测方法，其特征在于，以当前时刻为起点，通过大数据分析对所述预设区域内执行波峰至波谷的第一类充电需求预测，并进行充电任务分布密度分区标识，生成第一充电需求时序，包括：
4.如权利要求3所述的基于大数据分析的移动充电桩充电需求预测方法，其特征在于，生成历史单日充电量曲线集合，还包括：
5.如权利要求3所述的基于大数据分析的移动充电桩充电需求预测方法，其特征在于，采用所述历史单日充电量曲线集合，执行以当前时刻为起点的充电量波峰至波谷时段预测，生成所述第一充电需求时序，包括：
6....
【专利技术属性】
技术研发人员：孙承岗，韦晓飞，林伟，彭庆根，
申请(专利权)人：南通国轩新能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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