(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111515223.8 (22)申请日 2021.12.13 (71)申请人 上海浦东发展银行股份有限公司 地址 200000 上海市黄浦区中山 东一路12 号 (72)发明人 许献元　崔金鑫　王金水　贾航辉　 董娅娅　 (74)专利代理 机构 北京品源专利代理有限公司 11332 代理人 黄立伟 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 30/02(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06N 7/02(2006.01) (54)发明名称 充电设施利用率预测模型建立方法、 装置、 设备和介质 (57)摘要 本发明实施例公开了一种充电设施利用率 预测模型建立方法、 装置、 设备和介质， 其中， 方 法包括： 获取预设区域内各充电站的位置和配置 信息， 建立以各充电站为节点的复杂网络； 根据 复杂网络得到各节点的节点度、 聚类系数和中介 系数指标， 完成地理位置参数的量化， 结合模糊 处理后的车流密度、 收费情况、 历史利用率等配 置信息输入到多层模糊逻辑预测模型得到各节 点在预设时段的利用率预测结果； 根据利用率预 测结果， 优化充电设施网络， 调整模型参数， 可得 到目标充电设施利用率预测模型。 本实施例技术 方案综合考虑充电设施位置及充电效率等多方 面因素， 对充电设置的利用率进行评估预测， 使 充电设施的设置更加均衡， 以提高充电设施的利 用率。 权利要求书2页 说明书11页 附图3页 CN 114169621 A 2022.03.11 CN 114169621 A 1.一种充电设施利用率预测模型建立方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取预设区域内各充电站的位置信 息和配置信 息， 并基于所述位置信 息和所述配置信 息建立以所述各充电站 为节点的复杂网络， 其中， 所述配置信息包括充电费用、 车流量密度 和历史平均利用率； 将所述复杂网络对所述位置信 息进行量化分析得到的各所述节点的节点度、 聚类系数 和中介系数以及经过模糊逻辑处理的配置信息输入到预设充电设施利用率预测模型中得 到各节点在预设时段的利用率预测结果； 将所述利用率预测结果与 各节点在所述预设时段的实际利用率进行比较， 并根据比较 结果调整 所述预设充电设施利用率预测模型中的参数， 以得到目标充电设施利用率预测模 型。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述预设充电设施利用率预测模型包括第 一模糊逻辑预测模型和第二模糊逻辑预测模型， 其中， 所述第一模糊逻辑预测模型 的输出 结果为所述第二模糊逻辑预测模型的输入数据之一。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述将所述复杂网络对所述位置信 息进行 分析得到的各所述节 点的节点度、 聚类系数和中介系数以及经过模糊逻辑处理的配置信息 输入到预设充电设施利用率预测模型中得到各节点在预设时段的利用率预测结果， 包括： 将所述复杂网络对所述位置信息进行分析得到的各所述节点的节点度、 聚类系数、 中 介系数及所述配置信息中的能够正常使用的充电设施数量输入到第一模糊逻辑预测模型， 得到所述 位置信息的位置 评分量化结果； 将各所述节点的位置评分量化结果和所述配置信 息中的充电费用、 车流量密度和所述 预设时段的前一个时段的平均利用率输入到所述第二模糊逻辑预测模型中， 得到各所述节 点在与所述预设时段相的利用率预测结果。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 对所述配置信息进行模糊逻辑处理的过 程， 包括： 对所述配置信 息中的各项数据进行量化， 并构建所述配置信 息中各项数据的隶属度函 数。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 将所述复杂网络对所述位置信 息进行分析得到的各所述节点的节点度、 聚类系数和中 介系数以及经过模糊逻辑处理的配置信息输入到目标充电设施利用率预测模型中， 得到各 节点在当前时刻对应时间段的下一个时间段 的平均利用率预测结果， 其中， 所述配置信息 中的平均利用率 为所述当前时刻对应的时间段的历史平均利用率。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 按照预设策略匹配规则， 根据所述平均利用率预测结果进行充电站部署策略提 示。 7.根据权利要求1 ‑6中任一所述的方法， 其特征在于， 所述预设充电设施利用率预测模 型是基于Sugen o模糊模型建立的模型。 8.一种充电设施利用率预测模型建立装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 充电站网络建立模块， 用于获取预设区域内各充电站 的位置信息和配置信息， 并基于 所述位置信息和所述配置信息建立以所述各充电站为节点的复杂网络， 其中， 所述配置信 息包括充电费用、 车流 量密度和历史平均利用率；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114169621 A 2利用率预测模型试用模块， 用于将所述复杂网络对所述位置信 息进行量化分析得到的 各所述节点的节点度、 聚类系数和中介系数以及经过模糊逻辑处理的配置信息输入到预设 充电设施利用率预测模型中得到各节点在预设时段的利用率预测结果； 利用率预测模型确定模块， 用于将所述利用率预测结果与各节点在所述预设时段的实 际利用率进行比较， 并根据比较结果调整所述预设充电设施利用率预测模型中的参数， 以 得到目标充电设施利用率预测模型。 9.一种计算机设备， 其特 征在于， 所述计算机设备包括： 一个或多个处 理器； 存储器， 用于存 储一个或多个程序； 当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行， 使得所述一个或多个处理器实 现如权利要求1 ‑7中任一所述的充电设施利用率预测模型建立方法。 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， 该程序被处理器 执行时实现如权利要求1 ‑7中任一所述的充电设施利用率预测模型建立方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114169621 A 3