【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及新能源充电桩领域，更具体地说是一种优化的多维度数据集充电桩选址决策方法及系统。
技术介绍
1、近年来，随着新能源汽车行业的飞速发展，充电基础设施的建设日益受到重视。充电桩作为新能源汽车的“加油站”，其选址布局对于提高充电服务的便捷性和效率至关重要。然而，在充电桩选址的实际操作中，往往面临着诸多挑战，主要不足体现在以下几个方面：
2、缺乏科学的数据支持和分析手段：传统的选址方法多基于经验和直观判断，缺乏全面、准确的数据支持，导致选址结果不够精确。
3、未全面考虑复杂因素的影响：传统选址方法难以综合考虑交通流量、充电需求、商业设施分布等多种复杂因素，影响了选址的合理性和有效性。
4、数据收集和处理存在局限性：部分研究在数据收集和处理方面存在不足，如数据不全面、数据质量不高、数据处理方法不够先进等，导致分析结果不够准确。
5、模型构建和评估缺乏系统性和完整性：部分研究在选址模型的构建和评估方面缺乏系统性和完整性，难以保证选址结果的可靠性和有效性。
6、因此，本专利技术提出了一种基于大数据分析的新能源充电桩选址方法及模型，旨在解决上述问题。通过全面收集与充电桩选址相关的各类数据，并运用先进的大数据分析技术进行深入挖掘和分析，本专利技术能够综合考虑多种因素的影响，为决策者提供科学、合理的选址建议。同时，本专利技术还具有高效、灵活、可扩展等特点，能够适应不同城市和地区的充电桩建设需求。
技术实现思路
1、为了克服现有技术
2、本专利技术方法及系统通过大数据分析，构建选址模型，收集车辆运行、充电需求等数据，综合评估选址方案。系统包括数据采集、预处理、模型构建与评估、决策支持等模块，提供科学、合理的充电桩选址建议，优化布局，降低成本。
3、本专利技术技术方案具体如下：
4、一种优化的多维度数据集充电桩选址决策方法，包括：
5、数据采集步骤：其中数据采集步骤涉及从各种数据源收集与充电桩选址相关的数据；包括但不限于车辆运行数据、地理位置数据和商业设施分布数据；
6、数据预处理步骤：用于清洗、整合和标准化所收集的数据，以确保数据的质量和准确性；
7、模型构建与评估步骤：该步骤涉及基于预处理后的数据构建选址模型，并对模型进行训练和评估，以确保其能够准确评估不同选址方案的优劣。
8、具体包括以下步骤：
9、1.数据采集：
10、1)收集车辆运行数据，包括新能源汽车的行驶轨迹、充电频率、充电时长等，以了解充电需求的空间分布和时间特征。
11、2)收集地理位置数据，包括城市地图、道路网络、交通流量等，以评估不同地段的交通便利性和可达性。
12、3)收集商业设施分布数据，如购物中心、餐饮店、住宅区等，以分析充电桩的潜在用户群体和市场需求。
13、2.数据预处理：
14、1)对采集到的数据进行清洗，去除重复、错误或无效的数据。
15、2)对数据进行整合，将不同来源的数据进行统一格式和量纲的转换。
16、3)对数据进行标准化处理，以确保不同数据之间的可比性。
17、3.模型构建：
18、1)基于预处理后的数据，运用机器学习、数据挖掘等技术构建选址模型。
19、2)选址模型应能够综合考虑多种因素，如充电需求、交通流量、商业设施分布等，并设定相应的权重和评分标准。
20、3)通过训练和优化模型，确保模型能够准确评估不同选址方案的优劣。
21、4.模型评估与优化：
22、1)利用历史数据和实际案例对模型进行评估，验证模型的准确性和可靠性。
23、2)根据评估结果对模型进行优化和调整，提高模型的适用性和泛化能力。
24、5.选址决策：
25、1)将候选选址方案输入到选址模型中，进行评分和排序。
26、2)根据评分结果和实际情况，综合考虑成本、效益、可行性等因素，确定最终的选址位置。
27、通过本专利技术的选址方法，可以更加科学、合理地确定充电桩的选址位置，提高充电桩的利用率和效益，为新能源汽车行业的发展提供有力支持。
28、一种优化的多维度数据集充电桩选址决策系统，包括：
29、数据采集模块，用于从数据源中收集相关数据；
30、数据预处理模块，用于对收集到的数据进行清洗、整合和标准化处理；
31、模型构建与评估模块，该模块基于预处理后的数据构建选址模型，并对模型进行评估和优化；
32、决策支持模块该模块利用选址模型对候选选址方案进行评估，并为决策者提供直观的选址建议；
33、系统管理与维护模块。
34、系统主要由以下几个核心部分构成：
35、1.数据采集模块：
36、负责从各种数据源中收集与充电桩选址相关的数据，包括但不限于：①车辆运行数据(如行驶轨迹、充电频率、充电时长等)；②地理位置数据(如城市地图、道路网络、交通流量等)；③商业设施分布数据(如购物中心、餐饮店、住宅区等)。
37、2.数据预处理模块：
38、对采集到的原始数据进行清洗，去除重复、错误或无效的数据。
39、对数据进行整合，将不同来源的数据进行统一格式和量纲的转换。进行数据标准化处理，确保数据的质量和准确性，为后续分析提供可靠的基础。
40、3.模型构建与评估模块：
41、基于预处理后的数据，运用机器学习、数据挖掘等技术构建选址模型。选址模型能够综合考虑多种因素，如充电需求、交通流量、商业设施分布等，并设定相应的权重和评分标准。定期对模型进行评估和优化，确保模型能够准确评估不同选址方案的优劣，提高选址的准确性和效率。
42、4.决策支持模块：
43、将候选选址方案输入到选址模型中，模型根据预设的算法和评分标准对方案进行评分和排序。提供直观的数据可视化界面，展示选址方案的评分结果、关键指标以及空间分布等信息，帮助决策者快速理解选址方案的优劣。根据评分结果和实际情况，综合考虑成本、效益、可行性等因素，为决策者提供科学的选址建议。
44、5.系统管理与维护模块：
45、负责整个系统的日常运行和维护，确保系统的稳定性和安全性。提供用户权限管理、数据备份与恢复、系统日志管理等功能，保障系统数据的完整性和可追溯性。
46、通过本系统，可以实现对充电桩选址过程的全面优化，提高选址的准确性和效率，为新能源汽车行业的发本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种优化的多维度数据集充电桩选址决策方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种优化的多维度数据集充电桩选址决策方法，其特征在于：具体包括以下步骤：
3.一种优化的多维度数据集充电桩选址决策系统，其特征在于，包括：
4.根据权利要求3所述的一种优化的多维度数据集充电桩选址决策系统，其特征在于，数据采集模块：
5.根据权利要求3所述的一种优化的多维度数据集充电桩选址决策系统，其特征在于，据预处理模块：
6.根据权利要求3所述的一种优化的多维度数据集充电桩选址决策系统，其特征在于，模型构建与评估模块：
7.根据权利要求3所述的一种优化的多维度数据集充电桩选址决策系统，其特征在于，决策支持模块：
8.根据权利要求3所述的一种优化的多维度数据集充电桩选址决策系统，其特征在于，系统管理与维护模块：
9.一种计算机程序产品，是基于权利要求1-8任意一项所述的选址方法和系统的计算机程序产品，其特征在于：该计算机程序产品包括存储在计算机可读介质上的计算机程序代码，当所述代码在计算机上运行
10.根据权利要求9所述的计算机程序产品，其特征在于：包括用户界面，用于接收用户输入、显示选址结果和提供用户反馈；该产品进一步包括数据接口，用于与数据源进行交互，实现数据的自动采集和更新。
...【技术特征摘要】
1.一种优化的多维度数据集充电桩选址决策方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种优化的多维度数据集充电桩选址决策方法，其特征在于：具体包括以下步骤：
3.一种优化的多维度数据集充电桩选址决策系统，其特征在于，包括：
4.根据权利要求3所述的一种优化的多维度数据集充电桩选址决策系统，其特征在于，数据采集模块：
5.根据权利要求3所述的一种优化的多维度数据集充电桩选址决策系统，其特征在于，据预处理模块：
6.根据权利要求3所述的一种优化的多维度数据集充电桩选址决策系统，其特征在于，模型构建与评估模块：
7.根据权利要求3所述的一种优化的...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑诚，郭玉红，刘林，王钢，张攀，陈磊，朱贵显，赵佳沭，
申请(专利权)人：中建三局第一建设安装有限公司，
类型：发明
国别省市：
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