处理充电桩数据的方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种处理充电桩数据的方法和装置。其中，该方法包括：获取预设区域内多个用户的属性数据以及预设区域内的至少一个充电桩的充电桩利用率；对属性数据以及充电桩利用率进行处理，得到关键指标，其中，关键指标为影响充电桩的利用率的因素；根据关键指标确定目标方案，其中，目标方案用于提高至少一个充电桩的充电桩利用率。本发明专利技术解决了人工推断的影响充电桩利用率的因素的准确性低的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
处理充电桩数据的方法和装置
本专利技术涉及电动汽车充电领域，具体而言，涉及一种处理充电桩数据的方法和装置。
技术介绍
近几年，随着我国经济的快速发展，电力行业信息化得到了快速的发展，我国电力企业从初始的电力生产自动化到财务电算化，再到近年大规模的企业信息化建设，特别伴随着下一代智能化电网的全面建设，以物联网和云计算为代表的新一代IT技术在电力行业的广泛应用，电力数据资源急剧增长并形成了一定的规模。电力数据资源具有体量大、类型多、速度快的特点。此外，大数据领域信息化建设与传统信息化项目建设有着显著的差别，其核心是业务理解能力、数据资源管理能力和大数据技术能力，三者缺一不可。然而，电力数据资源在获取的颗粒程度，数据获取的及时性、完整性、一致性等方面不尽如人意，数据源唯一，电力数据资源的及时性和准确性较差，部分数据需手动输入。另外，电力数据资源的数据量级已达到TB级，智能电网的大幅推进后，传统的数据处理模式(即关系型数据库模式)，已无法满足海量和高效处理的需求，只有采用大数据处理模式，才能实现低成本，海量、高性能数据的处理。虽然，随着大数据技术的不断成熟和普及应用，许多行业(例如，电力、金融、互联网等行业)采用数据挖掘算法和大数据技术进行业务建模，处理实际问题。然而，大数据技术在电动汽车充电领域应用较少。另外，传统充电桩的建设地址，一般采用经验法判定建设地点，没有任何数据作为建站依据，人为主观因素干扰较大，使得充电桩利用率较低。对于利用率较低的充电站，通常采用降价优惠和广告宣传的方式提高充电桩利用率，但效果甚微。针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。专利技术内容本专利技术实施例提供了一种处理充电桩数据的方法和装置，以至少解决人工推断的影响充电桩利用率的因素的准确性低的技术问题。根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种处理充电桩数据的方法，包括：获取预设区域内多个用户的属性数据以及预设区域内的至少一个充电桩的充电桩利用率；对属性数据以及充电桩利用率进行处理，得到关键指标，其中，关键指标为影响充电桩的利用率的因素；根据关键指标确定目标方案，其中，目标方案用于提高至少一个充电桩的充电桩利用率。进一步地，处理充电桩数据的方法还包括：基于大数据技术获取预设区域内多个用户的用户数据；对用户数据进行筛选处理，得到待处理数据；基于多重插补算法对待处理数据进行差值运算，得到属性数据。进一步地，处理充电桩数据的方法还包括：获取预设区域内每个用户使用相同充电桩的充电时长以及充电次数；根据充电时长和充电次数计算每个充电桩的充电桩利用率。进一步地，处理充电桩数据的方法还包括：按照充电桩利用率的大小对预设区域内的多个用户进行排序，得到排序结果；根据排序结果对属性数据进行筛选，得到第一属性数据，其中，第一属性数据包含多个预设指标；构建第一属性数据的系数矩阵；根据系数矩阵得到每个预设指标对应的贡献率；确定贡献率大于预设贡献率的预设指标作为关键指标。进一步地，处理充电桩数据的方法还包括：根据排序结果筛选出充电桩利用率小于预设利用率的充电桩，得到预设充电桩；将预设充电桩对应的多个用户的属性数据作为第一属性数据。进一步地，处理充电桩数据的方法还包括：对第一属性数据进行标准化处理，得到第一矩阵；对第一矩阵中的元素进行处理，得到多个系数；基于多个系数构建系数矩阵。进一步地，处理充电桩数据的方法还包括：确定系数矩阵的特征值以及特征向量；根据特征值以及特征向量构建第二矩阵；对第二矩阵进行降维处理，得到第三矩阵；基于第三矩阵确定每个预设指标对应的贡献率。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种处理充电桩数据的装置，包括：获取模块，用于获取预设区域内多个用户的属性数据以及预设区域内的至少一个充电桩的充电桩利用率；处理模块，用于对属性数据以及充电桩利用率进行处理，得到关键指标，其中，关键指标为影响充电桩的利用率的因素；确定模块，用于根据关键指标确定目标方案，其中，目标方案用于提高至少一个充电桩的充电桩利用率。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，该存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行处理充电桩数据的方法。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种处理器，该处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行处理充电桩数据的方法。在本专利技术实施例中，采用大数据技术进行电动汽车充电桩挖掘的方式，在获取预设区域内多个用户的属性数据以及预设区域内的至少一个充电桩的充电桩利用率之后，对属性数据以及充电桩利用率进行处理，得到影响充电桩的利用率的关键指标，然后再根据关键指标确定用于提高至少一个充电桩的充电桩利用率的目标方案。容易注意到的是，在得到多个用户的属性数据以及充电桩的充电桩利用率之后，无需人工参与，即可准确确定影响充电桩利用率的关键因素，避免了人工推断的影响充电桩利用率的因素的准确性低的问题，提高了确定影响充电桩利用率的关键因素的准确性，还达到了节省人力的目的。另外，在确定了影响充电桩利用率的关键因素之后，针对关键因素确定提高充电桩利用率的目标方案可以更有效提高充电桩的利用率。由此可见，本申请所提供的方案可以解决人工推断的影响充电桩利用率的因素的准确性低的技术问题。附图说明此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本申请的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1是根据本专利技术实施例的一种处理充电桩数据的方法流程图；图2是根据本专利技术实施例的一种可选的充电桩利用率的示意图；图3是根据本专利技术实施例的一种可选的处理充电桩数据的方法流程图；以及图4是根据本专利技术实施例的一种处理充电桩数据的装置结构示意图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。实施例1根据本专利技术实施例，提供了一种处理充电桩数据的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。图1是根据本专利技术实施例的处理充电桩数据的方法流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：步骤S102，获取预设区域内多个用户的属性数据以及预设区域内的至少一个充电桩的充电桩利用率。需要说明的是，步骤S102中，可以基于大数据技术本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种处理充电桩数据的方法，其特征在于，包括：获取预设区域内多个用户的属性数据以及所述预设区域内的至少一个充电桩的充电桩利用率；对所述属性数据以及所述充电桩利用率进行处理，得到关键指标，其中，所述关键指标为影响充电桩的利用率的因素；根据所述关键指标确定目标方案，其中，所述目标方案用于提高所述至少一个充电桩的充电桩利用率。

【技术特征摘要】
1.一种处理充电桩数据的方法，其特征在于，包括：获取预设区域内多个用户的属性数据以及所述预设区域内的至少一个充电桩的充电桩利用率；对所述属性数据以及所述充电桩利用率进行处理，得到关键指标，其中，所述关键指标为影响充电桩的利用率的因素；根据所述关键指标确定目标方案，其中，所述目标方案用于提高所述至少一个充电桩的充电桩利用率。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取预设区域内多个用户的属性数据，包括：基于大数据技术获取所述预设区域内所述多个用户的用户数据；对所述用户数据进行筛选处理，得到待处理数据；基于多重插补算法对所述待处理数据进行差值运算，得到所述属性数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述预设区域内的至少一个充电桩的充电桩利用率，包括：获取所述预设区域内每个用户使用相同充电桩的的充电时长以及充电次数；根据所述充电时长和所述充电次数计算每个充电桩的充电桩利用率。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述属性数据以及所述充电桩利用率进行处理，得到关键指标，包括：按照所述充电桩利用率的大小对所述预设区域内的多个用户进行排序，得到排序结果；根据所述排序结果对所述属性数据进行筛选，得到第一属性数据，其中，所述第一属性数据包含多个预设指标；构建所述第一属性数据的系数矩阵；根据所述系数矩阵得到每个预设指标对应的贡献率；确定所述贡献率大于预设贡献率的预设指标作为所述关键指标。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述排序结果对所述属性数据进行筛选，...

【专利技术属性】
技术研发人员：李同智，陈平，朱洁，李香龙，徐蕙，张禄，陆斯悦，张建玺，马龙飞，孙钦斐，
申请(专利权)人：国网北京市电力公司，国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11