[发明专利]换电业务的预测方法、系统、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种换电业务的预测方法、系统、设备及存储介质，所述预测方法包括：获取一预设区域内所有换电站一预设时间段内的换电业务数据；从换电业务数据中提取多个换电业务变量；以多个换电业务变量作为训练数据，训练得到换电业务量预测模型；换电业务预测模型以换电业务变量为输入，以换电业务量为输出；获取预设区域内的未来任一日期的目标换电业务变量；将目标换电业务变量输入换电业务量预测模型，输出目标换电业务量。基于深度学习算法对历史的换电业务数据进行训练，训练得到换电业务量预测模型，从而能够实现对换电站未来任一天的换电业务量的预测，进而有效指导换电站的后续业务展开。

技术领域

本发明属于换电站的换电业务预测领域，特别涉及一种换电业务的预测方法、系统、设备及存储介质。

背景技术

换电模式与插充模式相比，其具有快速便捷、有利于电池的维护管理、便于集中调度和统一管理、有利于电网的优化运行等诸多优点。随着电动汽车的大规模应用及其基础设施的不断建设，换电站的充电策略优化已成为亟需解决的问题。现有换电站的充换电业务呈现出复杂非线性、强不确定性、强耦合性等特点，基于传统建模、预测策略对换电站的业务量的预测存在诸多局限性，若不能合理有效的对未来的业务需求进行提前预知并做好准备，一定程度上制约了换电站的长远发展。

发明内容

本发明要解决的技术问题是为了克服现有技术中基于传统建模、预测策略对换电业务预测存在局限性的缺陷，提供一种换电业务的预测方法、系统、设备及存储介质。

本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题：

一种换电业务的预测方法，所述预测方法包括：

获取一预设区域内所有换电站一预设时间段内的换电业务数据；

从所述换电业务数据中提取多个换电业务变量；

以所述多个换电业务变量作为训练数据，训练得到换电业务量预测模型；所述换电业务预测模型以换电业务变量为输入，以换电业务量为输出；

获取所述预设区域内的未来任一日期的目标换电业务变量；

将所述目标换电业务变量输入所述换电业务量预测模型，输出目标换电业务量。

较佳地，所述换电业务量预测模型的输出还包括换电业务变量的权重，所述将所述目标换电业务变量输入所述换电业务量预测模型，输出目标换电业务量的步骤具体包括：

将所述目标换电业务变量输入所述换电业务预测模型；

输出所述目标换电业务变量的目标权重和目标换电基础量；

根据所述目标权重和所述目标换电基础量计算得到所述目标换电业务量。

较佳地，所述以所述多个换电业务变量作为训练数据，训练得到换电业务量预测模型的步骤中，基于多元线性回归算法训练得到所述换电业务量预测模型。

较佳地，所述获取所述预设区域内的未来任一日期的目标换电业务变量的步骤具体包括：

预设一仿真模型；

基于所述换电业务数据和所述仿真模型生成所述目标换电业务变量。

较佳地，所述预测方法根据以下公式求解所述目标换电业务量，具体包括：

其中，y_i为第i天的目标换电业务量，为第i天的目标换电基础量，为第i天中第n个目标换电业务变量的目标权重。