【技术实现步骤摘要】
本申请涉及大数据分析，特别是涉及一种充电设备的利用率确定方法、装置和计算机设备。
技术介绍
1、充电设备是指为用电设备供电的基础设施，例如充电设备可以是为电动汽车提供电能补给的各类充电基础设施，如充电桩、充电站和换电站等。但是不同区域内充电需求不同，可能存在充电设备不足或冗余的情况，即存在充电设备使用不均衡的情况，由此需要确定充电设备的利用率，进而根据充电设备的利用率调整不同区域内的充电设备，以实现充电设备的供需平衡。
2、现有技术中对充电设备的利用率评估的准确度不高，由此如何提高对充电设备的利用率评估的准确度是本领域亟需解决的问题。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种充电设备的利用率确定方法、装置和计算机设备，能够提高确定充电设备使用效率的准确度。
2、第一方面，本申请提供了一种充电设备的利用率确定方法，所述方法包括：
3、获取目标区域内充电设备的资源投入数据；其中，所述资源投入数据包括建设资源数据、运行资源数据和管理资源数据；
4、基于数据包络分析模型，根据所述资源投入数据，确定所述目标区域内充电设备在至少两个充电指标下的产出值；
5、根据所述目标区域内充电设备在至少两个充电指标下的产出值，确定所述目标区域内充电设备的实际利用率。
6、在其中一个实施例中，所述基于数据包络分析模型，根据所述资源投入数据，确定所述目标区域内充电设备在至少两个充电指标下的产出值，包括：
7、基
8、基于所述数据包络分析模型的函数构建策略，根据各充电指标对应的权重变量和产出变量，构建目标函数；
9、根据所述投入产出约束，对所述目标函数进行求解，并将所述目标函数的函数值最大时各充电指标对应的产出变量的取值作为各充电指标的产出值，以及将所述目标函数的函数值最大时各充电指标对应的权重变量的取值作为各充电指标的指标权重。
10、在其中一个实施例中，所述根据所述目标区域内充电设备在至少两个充电指标下的产出值，确定所述目标区域内充电设备的实际利用率，包括：
11、根据所述目标区域内充电设备在各充电指标下的产出值和指标权重，确定所述目标区域内充电设备的实际利用率。
12、在其中一个实施例中，所述方法还包括：
13、确定影响利用率变量的候选充电影响因素；
14、根据所述实际利用率所属的目标使用等级，确定候选充电影响因素中需要调整的目标充电影响因素和调整方式；
15、根据所述调整方式，对所述目标充电影响因素进行调整，以优化所述实际利用率。
16、在其中一个实施例中，所述确定影响利用率变量的候选充电影响因素，包括：
17、获取利用率变量与多个充电影响因素变量之间的回归函数；
18、以损失函数的函数值最小为目标，采用最小二乘法，对所述回归函数进行求解，得到各充电影响因素的回归系数；其中，所述损失函数根据所述利用率变量的观测值和所述回归函数输出的所述利用率变量的预测值确定；
19、根据各充电影响因素的回归系数，从各充电影响因素中确定影响所述利用率变量的候选充电影响因素。
20、在其中一个实施例中，所述根据各充电影响因素的回归系数，从各充电影响因素中确定影响所述利用率变量的候选充电影响因素，包括：
21、根据各充电影响因素的回归系数，确定各充电影响因素对所述利用率变量的影响度；
22、将影响度大于设定阈值的充电影响因素，作为影响所述实际利用率的候选充电影响因素。
23、在其中一个实施例中，根据所述实际利用率所属的目标使用等级，确定候选充电影响因素中需要调整的目标充电影响因素和调整方式之前，所述方法还包括：
24、根据所述实际利用率，从候选利用率与候选使用等级的对应关系中进行查找，以确定所述实际利用率所属的目标使用等级。
25、第二方面，本申请还提供了一种充电设备的利用率确定装置，所述装置包括：
26、获取模块，用于获取目标区域内充电设备的资源投入数据；其中，所述资源投入数据包括建设资源数据、运行资源数据和管理资源数据；
27、第一确定模块，用于基于数据包络分析模型，根据所述资源投入数据，确定所述目标区域内充电设备在至少两个充电指标下的产出值；
28、第二确定模块，用于根据所述目标区域内充电设备在至少两个充电指标下的产出值，确定所述目标区域内充电设备的实际利用率。
29、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
30、获取目标区域内充电设备的资源投入数据；其中，所述资源投入数据包括建设资源数据、运行资源数据和管理资源数据；
31、基于数据包络分析模型，根据所述资源投入数据，确定所述目标区域内充电设备在至少两个充电指标下的产出值；
32、根据所述目标区域内充电设备在至少两个充电指标下的产出值，确定所述目标区域内充电设备的实际利用率。
33、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
34、获取目标区域内充电设备的资源投入数据；其中，所述资源投入数据包括建设资源数据、运行资源数据和管理资源数据；
35、基于数据包络分析模型，根据所述资源投入数据，确定所述目标区域内充电设备在至少两个充电指标下的产出值；
36、根据所述目标区域内充电设备在至少两个充电指标下的产出值，确定所述目标区域内充电设备的实际利用率。
37、第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
38、获取目标区域内充电设备的资源投入数据；其中，所述资源投入数据包括建设资源数据、运行资源数据和管理资源数据；
39、基于数据包络分析模型，根据所述资源投入数据，确定所述目标区域内充电设备在至少两个充电指标下的产出值；
40、根据所述目标区域内充电设备在至少两个充电指标下的产出值，确定所述目标区域内充电设备的实际利用率。
41、上述充电设备的利用率确定方法、装置和计算机设备，基于数据包络分析模型，根据多种资源投入数据，来确定目标区域内充电设备在至少两个充电指标下的产出值，进而可以根据至少两个充电指标下的产出值确定目标区域内充电设备的实际利用率。上述方案，通过在确定实际利用率的过程中考虑多种资源投入数据，且兼顾多种充电指标下的产出值，使得确定的实际利用率更加可靠，进而提高了确定充电设备利用率的准确度。
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1.一种充电设备的利用率确定方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于数据包络分析模型，根据所述资源投入数据，确定所述目标区域内充电设备在至少两个充电指标下的产出值，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标区域内充电设备在至少两个充电指标下的产出值，确定所述目标区域内充电设备的实际利用率，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定影响利用率变量的候选充电影响因素，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据各充电影响因素的回归系数，从各充电影响因素中确定影响所述利用率变量的候选充电影响因素，包括：
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述实际利用率所属的目标使用等级，确定候选充电影响因素中需要调整的目标充电影响因素和调整方式之前，所述方法还包括：
8.一种充电设备的利用率确定装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种计算
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种充电设备的利用率确定方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于数据包络分析模型，根据所述资源投入数据，确定所述目标区域内充电设备在至少两个充电指标下的产出值，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标区域内充电设备在至少两个充电指标下的产出值，确定所述目标区域内充电设备的实际利用率，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定影响利用率变量的候选充电影响因素，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据各充电影响因素的...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵永国，曹熙，胡彩倩，殷梓恒，林荣政，余建纯，韩庭钰，
申请(专利权)人：南方电网大数据服务有限公司，
类型：发明
国别省市：
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