【技术实现步骤摘要】
本申请涉及充电站点规划领域，具体涉及一种基于多源数据融合的公共充电站点布局方法、装置及设备。
技术介绍
1、电动车充电站和汽车加油站相类似，可以快速的给电动车汽车进行充电。且电动车充电站可以像汽车加油站一样，在沿街商店、街道社区、报刊亭旁、存车棚、投注点等处设置。电动车充电站采用脉冲，具有较好的去硫化效果，可对电池首先激活，然后进行维护式快速充电，具有定时、充满报警、电脑快充、密码控制、自识别电压、多重保护、四路输出等功能，配套万能输出接口，可对所有电动车快速充电。
2、随着电动汽车技术的快速发展，越来越多的家庭开始选择电动汽车作为家庭的出行工具，而随着电动汽车保有量的增加，充电问题也已凸显，因此，如何有效的进行公共充电站点的选址布局，以提升电动汽车的充电效率，成为当前亟需解决的问题。
技术实现思路
1、本申请提供一种基于多源数据融合的公共充电站点布局方法、装置及设备，能够有效的进行公共充电站点的选址布局。
2、第一方面，本申请实施例提供一种基于多源数据融合的公共充电站点布局方法，所述基于多源数据融合的公共充电站点布局方法包括：
3、进行电动汽车保有量的拟合预测，并根据已建立充电站数据建立充电站充电电量预测模型；
4、基于充电大数据进行电动汽车充电行为分析，得到各类型电动汽车的充电行为特征和充电空间特征；
5、对充电站接入电网的影响进行量化分析，并基于多源数据进行充电站布局规划；
6、基于对充电站布局的动态求解
7、结合第一方面，在一种实施方式中，
8、所述拟合预测的方式包括基于销售量数据的预测方法、基于保有量数据的预测方法和基于人均汽车拥有数量的预测方法；
9、选取基于销售量数据的预测方法、基于保有量数据的预测方法和基于人均汽车拥有数量的预测方法预测得到的预测值的中位值，作为电动汽车保有量的预测值。
10、结合第一方面，在一种实施方式中，
11、采用基于销售量数据的预测方法进行电动汽车保有量的预测，具体为：
12、预测未来每年的整体汽车销售量及整体汽车销售量中电动汽车的市场占比，并得到未来电动汽车的销售量预测值，将该销售量预测值与当前的电动汽车保有量累加，得到规划目标年的电动汽车保有量；
13、基于规划区域历年电动汽车销售量在整体汽车销售中的占比，推测得到规划区域未来电动汽车销售量在整体汽车销售中的预期比例，对历年占比和未来预期比例进行拟合分析，计算得到未来每年电动汽车销售量在整体汽车销售中的所占比例；
14、根据规划区域每年汽车总销售量及电动汽车销售占比，并结合当前的电动汽车保有量，计算得到规划区域在第i年的电动汽车保有量，
15、
16、其中，表示第i年的电动汽车保有量，表示当前年的电动汽车保有量，aj表示第i年的汽车销售量，bj表示第i年电动汽车销售量的占比，cj表示第i年报废的电动汽车数量；
17、采用基于保有量数据的预测方法进行电动汽车保有量的预测，具体为：
18、基于规划区域历年的汽车保有量和增长率，预测规划区域未来汽车保有量的年增长率，推测得到目标年份的汽车总保有量，预测目标年份电动汽车在总汽车保有量中的比例，计算第i年的电动汽车保有量，
19、
20、
21、其中，ηev/v,i表示第i年的电动汽车保有量在当年汽车保有量中的占比，即第i年的电动汽车保有量占比，表示第i年的汽车保有量，表示当前年的汽车保有量，βv表示汽车保有量年增长率；
22、采用基于人均汽车拥有数量的预测方法进行电动汽车保有量的预测，具体为：
23、根据规划区域历年的人口总数和人均汽车拥有量，基于规划区域人口增长趋势，推测目标年份的人口数量；
24、根据规划区域最近年份的人均汽车拥有量，预测目标年份的人均汽车拥有量，计算得到第i年的电动汽车保有量，
25、
26、其中，表示当前年的人口数量，βr表示规划区域未来的人口数量年增长率，βe,i表示第i年的人均汽车拥有量。
27、结合第一方面，在一种实施方式中，所述根据已建立充电站数据建立充电站充电电量预测模型，具体为：
28、构建充电格网对已建充电站进行描述，将每个充电站进行网格化划分，以充电站站点经纬度作为站点坐标基底，对规划区域充电站进行整理，生成充电站位置集合，每个充电站站点的初始数据矩阵为，
29、
30、其中，site表示充电站名称，lon表示充电站统一坐标下的经度，lat表示充电站统一坐标下的纬度，nj表示充电站内第j个充电桩，pj表示充电桩额定功率，ωexist,charge.sites表示已建充电站集合；
31、通过大数据获取目标城市各小区数据，并生成相应的小区数据矩阵，小区数据矩阵具体为，
32、dcommu＝[name,longi,lati,build_year,house_hold,parking_space]
33、其中，dcommu表示小区数据，name表示小区名称，longi表示小区中心位置经度，lati表示小区中心位置纬度，build_year表示小区建成年份，house_hold表示小区户数，parking_space表示小区车位数；
34、进行充电站服务半径内小区人数的统计计算，以及充电站服务半径内企业数量、商业区数量、交通流量的统计，构建得到已建充电站的格网数据：
35、[lon,lat,nj[pj],sitepeople,sitecompony,sitebussis,sitetraffic,siteco,charge,siteprice]
36、其中，sitepeople表示充电站服务半径范围内的小区户数，sitecompony表示充电站服务半径内企业数量，sitebussis表示充电站服务半径内商业区数量，sitetraffic表示充电站服务半径内交通流量，siteco,charge表示已建充电站的充电容量，siteprice表示充电站价格取值；
37、基于多元线性回归和非线性回归，对已建充电站的格网数据进行分析，建立充电站充电电量预测模型，具体的：
38、
39、其中，r表示充电站充电电量预测模型，ssres表示残差平方和，sstot表示总平方和。
40、结合第一方面，在一种实施方式中，所述基于充电大数据进行电动汽车充电行为分析，得到各类型电动汽车的充电行为特征和充电空间特征，具体为：
41、进行充电行为数据分析，统计近m个月全域充电数据，得到充电数据：
42、dcharge＝[id,num,addres,prc,elec,tstart,tend,end_reason,socstart,socend,vin]...
【技术保护点】
1.一种基于多源数据融合的公共充电站点布局方法，其特征在于，所述基于多源数据融合的公共充电站点布局方法包括：
2.如权利要求1所述的一种基于多源数据融合的公共充电站点布局方法，其特征在于：
3.如权利要求2所述的一种基于多源数据融合的公共充电站点布局方法，其特征在于：
4.如权利要求1所述的一种基于多源数据融合的公共充电站点布局方法，其特征在于，所述根据已建立充电站数据建立充电站充电电量预测模型，具体为：
5.如权利要求1所述的一种基于多源数据融合的公共充电站点布局方法，其特征在于，所述基于充电大数据进行电动汽车充电行为分析，得到各类型电动汽车的充电行为特征和充电空间特征，具体为：
6.如权利要求1所述的一种基于多源数据融合的公共充电站点布局方法，其特征在于，所述对充电站接入电网的影响进行量化分析，具体为：
7.如权利要求1所述的一种基于多源数据融合的公共充电站点布局方法，其特征在于，所述基于多源数据进行充电站布局规划，具体为：
8.如权利要求1所述的一种基于多源数据融合的公共充电站点布局方法，其
9.一种基于多源数据融合的公共充电站点布局装置，其特征在于，所述基于多源数据融合的公共充电站点布局装置包括：
10.一种基于多源数据融合的公共充电站点布局设备，其特征在于，所述基于多源数据融合的公共充电站点布局设备包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的基于多源数据融合的公共充电站点布局程序，其中所述基于多源数据融合的公共充电站点布局程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1至8中任一项所述的基于多源数据融合的公共充电站点布局方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于多源数据融合的公共充电站点布局方法，其特征在于，所述基于多源数据融合的公共充电站点布局方法包括：
2.如权利要求1所述的一种基于多源数据融合的公共充电站点布局方法，其特征在于：
3.如权利要求2所述的一种基于多源数据融合的公共充电站点布局方法，其特征在于：
4.如权利要求1所述的一种基于多源数据融合的公共充电站点布局方法，其特征在于，所述根据已建立充电站数据建立充电站充电电量预测模型，具体为：
5.如权利要求1所述的一种基于多源数据融合的公共充电站点布局方法，其特征在于，所述基于充电大数据进行电动汽车充电行为分析，得到各类型电动汽车的充电行为特征和充电空间特征，具体为：
6.如权利要求1所述的一种基于多源数据融合的公共充电站点布局方法，其特征在于，所述对充电站接入电网的影响进行量化分析，具体为：
【专利技术属性】
技术研发人员：程少靖，吴海波，刘芳，曹珲茹，刘畅，王志瑞，杨悦，杜新志，
申请(专利权)人：武汉华源电力设计院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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