一种优化的多维度数据集充电桩选址决策方法及系统与流程

本发明涉及新能源充电桩领域，更具体地说是一种优化的多维度数据集充电桩选址决策方法及系统。

背景技术：

1、近年来，随着新能源汽车行业的飞速发展，充电基础设施的建设日益受到重视。充电桩作为新能源汽车的“加油站”，其选址布局对于提高充电服务的便捷性和效率至关重要。然而，在充电桩选址的实际操作中，往往面临着诸多挑战，主要不足体现在以下几个方面：

2、缺乏科学的数据支持和分析手段：传统的选址方法多基于经验和直观判断，缺乏全面、准确的数据支持，导致选址结果不够精确。

3、未全面考虑复杂因素的影响：传统选址方法难以综合考虑交通流量、充电需求、商业设施分布等多种复杂因素，影响了选址的合理性和有效性。

4、数据收集和处理存在局限性：部分研究在数据收集和处理方面存在不足，如数据不全面、数据质量不高、数据处理方法不够先进等，导致分析结果不够准确。

5、模型构建和评估缺乏系统性和完整性：部分研究在选址模型的构建和评估方面缺乏系统性和完整性，难以保证选址结果的可靠性和有效性。

6、因此，本发明提出了一种基于大数据分析的新能源充电桩选址方法及模型，旨在解决上述问题。通过全面收集与充电桩选址相关的各类数据，并运用先进的大数据分析技术进行深入挖掘和分析，本发明能够综合考虑多种因素的影响，为决策者提供科学、合理的选址建议。同时，本发明还具有高效、灵活、可扩展等特点，能够适应不同城市和地区的充电桩建设需求。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，本发明提出一种基于大数据分析的新能源充电桩选址方法及系统，该系统通过全面收集与选址相关的车辆运行、充电需求、地理位置等数据，并运用大数据分析技术进行深度处理与挖掘。该系统构建了一个选址模型，综合考虑多种因素评估选址方案的优劣，为决策者提供科学、合理的选址建议，旨在提高充电桩利用率，优化布局，降低成本。

2、本发明方法及系统通过大数据分析，构建选址模型，收集车辆运行、充电需求等数据，综合评估选址方案。系统包括数据采集、预处理、模型构建与评估、决策支持等模块，提供科学、合理的充电桩选址建议，优化布局，降低成本。

3、本发明技术方案具体如下：

4、一种优化的多维度数据集充电桩选址决策方法，包括：

5、数据采集步骤：其中数据采集步骤涉及从各种数据源收集与充电桩选址相关的数据；包括但不限于车辆运行数据、地理位置数据和商业设施分布数据；

6、数据预处理步骤：用于清洗、整合和标准化所收集的数据，以确保数据的质量和准确性；

7、模型构建与评估步骤：该步骤涉及基于预处理后的数据构建选址模型，并对模型进行训练和评估，以确保其能够准确评估不同选址方案的优劣。

8、具体包括以下步骤：

9、1.数据采集：

10、1)收集车辆运行数据，包括新能源汽车的行驶轨迹、充电频率、充电时长等，以了解充电需求的空间分布和时间特征。

11、2)收集地理位置数据，包括城市地图、道路网络、交通流量等，以评估不同地段的交通便利性和可达性。

12、3)收集商业设施分布数据，如购物中心、餐饮店、住宅区等，以分析充电桩的潜在用户群体和市场需求。

13、2.数据预处理：

14、1)对采集到的数据进行清洗，去除重复、错误或无效的数据。

15、2)对数据进行整合，将不同来源的数据进行统一格式和量纲的转换。

16、3)对数据进行标准化处理，以确保不同数据之间的可比性。

17、3.模型构建：

18、1)基于预处理后的数据，运用机器学习、数据挖掘等技术构建选址模型。

19、2)选址模型应能够综合考虑多种因素，如充电需求、交通流量、商业设施分布等，并设定相应的权重和评分标准。

20、3)通过训练和优化模型，确保模型能够准确评估不同选址方案的优劣。

21、4.模型评估与优化：

22、1)利用历史数据和实际案例对模型进行评估，验证模型的准确性和可靠性。

23、2)根据评估结果对模型进行优化和调整，提高模型的适用性和泛化能力。

24、5.选址决策：

25、1)将候选选址方案输入到选址模型中，进行评分和排序。

26、2)根据评分结果和实际情况，综合考虑成本、效益、可行性等因素，确定最终的选址位置。

27、通过本发明的选址方法，可以更加科学、合理地确定充电桩的选址位置，提高充电桩的利用率和效益，为新能源汽车行业的发展提供有力支持。

28、一种优化的多维度数据集充电桩选址决策系统，包括：

29、数据采集模块，用于从数据源中收集相关数据；

30、数据预处理模块，用于对收集到的数据进行清洗、整合和标准化处理；

31、模型构建与评估模块，该模块基于预处理后的数据构建选址模型，并对模型进行评估和优化；

32、决策支持模块该模块利用选址模型对候选选址方案进行评估，并为决策者提供直观的选址建议；

33、系统管理与维护模块。

34、系统主要由以下几个核心部分构成：

35、1.数据采集模块：

36、负责从各种数据源中收集与充电桩选址相关的数据，包括但不限于：①车辆运行数据(如行驶轨迹、充电频率、充电时长等)；②地理位置数据(如城市地图、道路网络、交通流量等)；③商业设施分布数据(如购物中心、餐饮店、住宅区等)。

37、2.数据预处理模块：

38、对采集到的原始数据进行清洗，去除重复、错误或无效的数据。

39、对数据进行整合，将不同来源的数据进行统一格式和量纲的转换。进行数据标准化处理，确保数据的质量和准确性，为后续分析提供可靠的基础。

40、3.模型构建与评估模块：

41、基于预处理后的数据，运用机器学习、数据挖掘等技术构建选址模型。选址模型能够综合考虑多种因素，如充电需求、交通流量、商业设施分布等，并设定相应的权重和评分标准。定期对模型进行评估和优化，确保模型能够准确评估不同选址方案的优劣，提高选址的准确性和效率。

42、4.决策支持模块：

43、将候选选址方案输入到选址模型中，模型根据预设的算法和评分标准对方案进行评分和排序。提供直观的数据可视化界面，展示选址方案的评分结果、关键指标以及空间分布等信息，帮助决策者快速理解选址方案的优劣。根据评分结果和实际情况，综合考虑成本、效益、可行性等因素，为决策者提供科学的选址建议。

44、5.系统管理与维护模块：

45、负责整个系统的日常运行和维护，确保系统的稳定性和安全性。提供用户权限管理、数据备份与恢复、系统日志管理等功能，保障系统数据的完整性和可追溯性。

46、通过本系统，可以实现对充电桩选址过程的全面优化，提高选址的准确性和效率，为新能源汽车行业的发展提供有力支持。

47、基于上述选址方法和系统的计算机程序产品，该计算机程序产品包括存储在计算机可读介质上的计算机程序代码，当所述代码在计算机上运行时，实现上述基于大数据分析的新能源充电桩选址方法。计算机程序产品还包括用户界面，用于接收用户输入、显示选址结果和提供用户反馈。该产品进一步包括数据接口，用于与数据源进行交互，实现数据的自动采集和更新。

48、本发明的技术效果和优点：

49、本发明通过收集与充电桩选址相关的各类数据，包括车辆运行数据、充电需求数据、地理位置数据等，运用大数据分析技术对这些数据进行深入挖掘和分析。在数据预处理阶段，本发明对采集到的数据进行清洗、整合和标准化处理，确保数据的质量和准确性。随后，基于预处理后的数据，本发明运用机器学习、数据挖掘等技术构建选址模型，该模型能够综合考虑多种因素，如充电需求、交通流量、商业设施分布等，以评估不同选址方案的优劣。

50、通过本发明的选址方法及模型，决策者能够获得科学、合理的选址建议，提高充电桩的利用率，降低建设成本，并优化充电桩的布局。与传统的选址方法相比，本发明具有更高的准确性、更低的成本以及更强的适应性，能够满足不同城市和地区的充电桩建设需求。

51、综上所述，本发明提出的基于大数据分析的新能源充电桩选址方法及模型，为新能源汽车行业的发展提供了有力的支持，具有重要的实际应用价值和广阔的市场前景。