[发明专利]一种基于桩群预测充电量的动态定价系统及方法在审

专利信息
申请号: 201910571591.0 申请日: 2019-06-28
公开(公告)号: CN110309968A 公开(公告)日: 2019-10-08
发明(设计)人: 陆冬;申彦明;邵丹薇;郑隽一;储丹 申请(专利权)人: 万帮充电设备有限公司
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q30/02;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 常州易瑞智新专利代理事务所(普通合伙) 32338 代理人: 谭典
地址: 213164 江苏省常州市武进*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明提供了一种基于桩群预测充电量的动态定价系统,包括数据模块,数据模块对数据处理包括时间粒度划分和对数据进行标准化,数据模块连接有预测模型单元,预测模型单元包括周期性深度学习模型、时间序列深度学习模型和外部特征模型,数据模块将处理后的数据经过周期性深度学习模型和时间序列深度学习模型传递连接至外部特征模型,外部特征模型外连接有定价模块,定价模块计算后的定价数据通过输出模块输出;本发明利用充电桩每个时间点的使用频率实现动态定价,解决了现有的充电桩都为固定电价方法,无论桩群的利用率高低,均使用统一的价格,不利于充电桩的使用和推广,不利于充电桩实现最优化的定价问题。
搜索关键词: 数据模块 充电桩 外部特征 桩群 动态定价系统 定价模块 时间序列 预测模型 充电量 学习 定价数据 定价问题 模型传递 时间粒度 使用频率 输出模块 数据处理 时间点 外连接 最优化 预测 标准化 电价 定价 输出 统一
【主权项】:
1.一种基于桩群预测充电量的动态定价系统,包括数据模块(1),所述数据模块(1)对数据处理包括时间粒度划分和对数据进行标准化,其特征在于:所述数据模块(1)连接有预测模型单元(2),所述预测模型单元(2)包括周期性深度学习模型(3)、时间序列深度学习模型(4)和外部特征模型(5),所述数据模块(1)将处理后的数据经过周期性深度学习模型(3)和时间序列深度学习模型(4)传递连接至外部特征模型(5),所述外部特征模型(5)外连接有定价模块(9),所述定价模块(9)计算后的定价数据通过输出模块(10)输出。
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