[发明专利]用于确定用电量的方法和装置

权利要求书

1.一种用于确定用电量的方法，包括：

获取目标出行预测模型，其中，所述目标出行预测模型包括车辆的出行时间段与所述车辆的出行路径之间的映射关系；

采用所述目标出行预测模型，确定所述车辆在目标时间段内的至少一个目标出行路径；

获取所述车辆的耗电参数，并基于所述耗电参数以及所述至少一个目标出行路径，确定所述车辆在所述目标时间段内的预期用电量。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述耗电参数以及所述至少一个目标出行路径，确定所述车辆在所述目标时间段内的预期用电量，包括：

基于所述至少一个目标出行路径，确定所述车辆在所述目标时间段内出行的目标出行距离；

采用所述耗电参数以及所述目标出行距离，确定所述预期用电量。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述方法还包括：

获取地点属性预测模型，其中，所述地点属性预测模型包括地点的特征信息与所述地点的属性信息之间的映射关系；

采用所述目标出行路径所指示的地点的特征信息、以及所述地点属性预测模型，确定所述目标出行路径所指示的地点的属性信息。

所述基于所述至少一个目标出行路径，确定所述车辆在所述目标时间段内的目标出行距离，包括：

针对所述至少一个目标出行路径中的每一个目标出行路径所指示的地点，基于该目标出行路径所指示的地点的属性信息，确定所述车辆行驶该目标出行路径的出行距离；

采用所述车辆行驶所述每一个目标出行路径的出行距离，确定所述目标出行距离。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于该目标出行路径所指示的地点的属性信息，确定所述车辆行驶该目标出行路径的出行距离，包括：

响应于确定所述目标出行路径所指示的地点的属性信息表征所述地点属于第一类地点，获取所述车辆出行所述目标出行路径的出行距离信息；

基于所述出行距离信息确定所述出行距离。

5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于该目标出行路径所指示的地点的属性信息，确定所述车辆行驶该目标出行路径的出行距离，包括：

响应于确定所述目标出行路径所指示的地点的属性信息表征所述地点属于第二类地点，获取所述车辆出行所述目标出行路径的出行距离概率分布信息；

基于所述出行距离概率分布信息确定所述出行距离。

6.一种用于训练模型的方法，包括：

获取车辆的出行特征，其中，所述出行特征中包括所述车辆在各个时间段所出行的各个出行路径；

采用所述时间段、以及所述出行路径，训练初始出行预测模型，并得到目标出行预测模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述方法还包括：

获取所述出行路径所指示的地点的特征信息、以及所述出行路径所指示的地点的属性信息；

采用所述特征信息与所述属性信息，训练初始地点属性预测模型，并得到训练完成的地点属性预测模型。

8.根据权利要求6所述的方法，其中，所述获取车辆的出行特征，包括：

获取所述车辆在预设的历史时间段内的各个时间段所出行的各个出行路径；

所述采用所述时间段、以及所述出行路径，训练初始出行预测模型，并得到目标出行预测模型，包括：

采用所述各个时间段、以及所述各个出行路径，建立所述车辆的出行路径概率分布模型，

将所述车辆的出行路径概率分布模型确定为所述目标出行预测模型。

9.一种用于确定用电量的装置，包括：

第一获取单元，被配置为获取目标出行预测模型，其中，所述目标出行预测模型包括车辆的出行时间段与所述车辆的出行路径之间的映射关系；

第一预测单元，被配置为采用所述目标出行预测模型，确定所述车辆在目标时间段内的至少一个目标出行路径；

确定单元，被配置为获取所述车辆的耗电参数，并基于所述耗电参数以及所述至少一个目标出行路径，确定所述车辆在所述目标时间段内的预期用电量。