一种用于充电站点的拥堵饱和性分析方法技术

本发明专利技术公开了一种用于充电站点的拥堵饱和性分析方法，包括第一步，首先进行数据的采集，通过离线采集ETL，实时采集Flume和Kafka工具对我们需要的充电缴费数据和汽车充电订单数据进行收集；第二步，数据的处理，对充电数据进行符合业务分析需求的数据质量过滤和数据清洗；第三步，进行数据的分析，先建立数据模型，然后进行数据统计；第四步，进行数据呈现，通过地图气泡图形式呈现出充电场站的拥堵数据。本发明专利技术通过计算服务区充电站的充电时间利用率，判断服务区充电站的拥堵程度，有助于及时调配人力、物力进行现场维护，拥堵数据可为后续站点扩建计划提供实际研究数据，以期解决服务区因充电调度不明确造成的充电站充电拥堵问题。堵问题。堵问题。

【技术实现步骤摘要】
一种用于充电站点的拥堵饱和性分析方法


[0001]本专利技术涉及充电站状态评估领域，特别涉及一种用于充电站点的拥堵饱和性分析方法。

技术介绍

[0002]今年来随着新能源车辆的不断发展，使得近两年充电车辆爆发式增长，节假日服务区充电站用实际缴费用电量与车辆充电量存在巨大差异，而在一些服务区也增设了相对应的新能源汽车充电设备，由于这些充电设备都是通过远程无线监管平台进行管理，在充电设备一天内的使用过程中，远程监控端内存储了大量的充电过程数据及订单数据，但是现有的监管平台多是只进行数据的记录，其没有对应的关于充电设备使用饱和度的分析功能，因此使得设备的使用状况无法进行统一的记录和调度，进而造成充电设备的利用率降低，这样不仅会造成资源使用的浪费，同时使得用户使用起来不够便捷，进而造成节假日充电区充电拥堵的情况发生。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种用于充电站点的拥堵饱和性分析方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种用于充电站点的拥堵饱和性分析方法，所述分析方法包括以下几个步骤；
[0005]第一步，首先进行数据的采集，所述数据的采集是通过离线采集ETL，实时采集Flume和Kafka工具对我们需要的充电缴费数据和汽车充电订单数据进行收集；
[0006]第二步，进行数据的处理，所述数据的处理对充电数据进行符合业务分析需求的数据质量过滤和数据清洗；
[0007]第三步，进行数据的分析，所述数据的分析是先建立数据模型，然后根据所建立的模型进行数据统计；
[0008]第四步，进行数据呈现，所述数据呈现通过地图气泡图形式呈现出充电场站的拥堵数据，以百分比数据作为判定拥堵严重程度的依据。
[0009]优选的，所述ETL是将数据从数据源端经过抽取、转换和加载至目的端的过程，并从数据源抽取出需要的原始数据，经过数据清洗，最终将清洗后的数据加载到数据仓库内，其中Flume是先进行数据的收集，再送到目的地，且在送达目的地前flume会缓存数据，等到数据传输完成后，再删掉缓存的数据。
[0010]优选的，所述flume的采集方案包括Flume单个agent采集数据、Flume两个agent互联采集数据、Flume多个agent互联采集数据和Flume多个channel采集数据。
[0011]优选的，所述数据质量的判别标准包括数据规范、数据完整性准则、重复、准确性、一致性和同步、及时性和可用性、易用性和可维护性、数据覆盖、表达质量、可理解性、相关性和可信度、数据衰变以及效用性。
[0012]优选的，所述数据清洗是对缺失值进行清洗，去除不需要的字段，并填充缺失内容，且通过重新取数之后进行关联性验证。
[0013]优选的，所述数据清洗的采集方式包括：
[0014]S1、解决数据的完整性，进行信息补全和前后数据补全，若数据无法补全，则剔除；
[0015]S2、解决数据的唯一性，包括通过用sql和excel去除重复记录、通过编写规则对重复情况复杂的数据进行去重，其中，基于字段的重复检测算法为编辑距离算法，基于记录的重复检测算法包括排序邻居算法、优先队列算法和NGram聚类算法；
[0016]S3、解决数据的准确性，包括对不同渠道设定权威级别、对用户增加权重值和设定强制合法规则，若数据不在此规则范围内，设为最大值或者进行无效剔除；
[0017]S4、解决数据的一致性，建立数据体系，包括指标体系、维度单位和频度。
[0018]优选的，所述排序合并算法清洗重复数据的流程包括以下几个步骤；
[0019]S201、首先根据数据记录进行排序；
[0020]S202、然后进行排序数据相似度检测；
[0021]S203、进行相似度阈值的判断，若大于相似度阈值则进行记录合并或者进行记录删除，若小于等于相似度阈值则重新进行记录排序；
[0022]S204、相似度阈值判断完成之后，结束操作。
[0023]优选的，所述数据模型的建立包括以下几个过程中；
[0024]过程一，选择需要进行分析决策的业务过程，其中业务过程包括单个业务事件、事件的状态和相关业务事件组成的业务流程；
[0025]过程二，选择粒度，在事件分析中，需要预判所有分析需要细分的程度，从而决定选择的粒度，切中粒度是维度的一个组合；
[0026]过程三，识别维表，选择好粒度后，基于该粒度设计维表，包括维度属性，用于分析时进行分组和筛选；
[0027]过程四，选择事实，确定分析需要衡量的指标。
[0028]优选的，所述业务过程分析的内容包括事件发生的情况、事件当前状态和事件流转效率。
[0029]优选的，所述数据模型的计算方式包括：
[0030]其一，场站充电时间利用率＝场站所有充电枪占用时间/场站所有充电枪可用充电时间*100％；
[0031]其二，场站所有充电枪占用时间＝充电订单时间之和。
[0032]本专利技术的技术效果和优点：
[0033]本专利技术通过计算服务区充电站的充电时间利用率，判断服务区充电站的拥堵程度，有助于及时调配人力、物力进行现场维护，拥堵数据可为后续站点扩建计划提供实际研究数据，以期解决服务区因充电调度不明确造成的充电站充电拥堵问题。
附图说明
[0034]图1为本专利技术整体分析流程示意图。
[0035]图2为本专利技术数据采集的流程示意图。
[0036]图3为本专利技术Flume单个agent采集数据的流程示意图。
[0037]图4为本专利技术Flume两个agent互联采集数据的流程示意图。
[0038]图5为本专利技术Flume多个agent互联采集数据的流程示意图。
[0039]图6为本专利技术Flume多个channel采集数据的流程示意图。
[0040]图7为本专利技术排序合并算法清洗重复数据的流程示意图。
[0041]图8为本专利技术数据分析的操作示意图。
[0042]图9为本专利技术k
‑
Means算法的计算示意图。
[0043]图10为本专利技术Mean Shift向量的计算示意图。
具体实施方式
[0044]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，都属于本专利技术保护的范围。
[0045]本专利技术提供了如图1所示的一种用于充电站点的拥堵饱和性分析方法，所述分析方法包括以下几个步骤；
[0046]第一步，首先进行数据的采集，所述数据的采集是通过离线采集ETL，实时采集Flume和Kafka工具对我们需要的充电缴费数据和汽车充电订单数据进行收集。
[0047]需要说明的是，本专利技术通过用户订单判断拥堵站点本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于充电站点的拥堵饱和性分析方法，其特征在于，所述分析方法包括以下几个步骤；第一步，首先进行数据的采集，所述数据的采集是通过离线采集ETL，实时采集Flume和Kafka工具对我们需要的充电缴费数据和汽车充电订单数据进行收集；第二步，进行数据的处理，所述数据的处理对充电数据进行符合业务分析需求的数据质量过滤和数据清洗；第三步，进行数据的分析，所述数据的分析是先建立数据模型，然后根据所建立的模型进行数据统计；第四步，进行数据呈现，所述数据呈现通过地图气泡图形式呈现出充电场站的拥堵数据，以百分比数据作为判定拥堵严重程度的依据。2.根据权利要求1所述的一种用于充电站点的拥堵饱和性分析方法，其特征在于，所述ETL是将数据从数据源端经过抽取、转换和加载至目的端的过程，并从数据源抽取出需要的原始数据，经过数据清洗，最终将清洗后的数据加载到数据仓库内，其中Flume是先进行数据的收集，再送到目的地，且在送达目的地前flume会缓存数据，等到数据传输完成后，再删掉缓存的数据。3.根据权利要求2所述的一种用于充电站点的拥堵饱和性分析方法，其特征在于，所述flume的采集方案包括Flume单个agent采集数据、Flume两个agent互联采集数据、Flume多个agent互联采集数据和Flume多个channel采集数据。4.根据权利要求1所述的一种用于充电站点的拥堵饱和性分析方法，其特征在于，所述数据质量的判别标准包括数据规范、数据完整性准则、重复、准确性、一致性和同步、及时性和可用性、易用性和可维护性、数据覆盖、表达质量、可理解性、相关性和可信度、数据衰变以及效用性。5.根据权利要求1所述的一种用于充电站点的拥堵饱和性分析方法，其特征在于，所述数据清洗是对缺失值进行清洗，去除不需要的字段，并填充缺失内容，且通过重新取数之后进行关联性验证。6.根据权利要求1所述的一种用于充电站点的拥堵饱和性分析方法，其特征在于，所述数据清洗的采集方式包括：S1、解决数据的完整性，进行信息补全和前后数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：李坚，罗伟坚，辛猛，黄超，蔡勇元，林岱行，韩笑斐，李朝峰，
申请(专利权)人：广东省交通开发有限公司，
类型：发明
国别省市：