[发明专利]用于确定用电量的方法和装置

说明书

本申请公开了用于确定用电量的方法和装置，涉及深度学习、工业大数据技术领域。该方法包括：获取目标出行预测模型，其中，目标出行预测模型包括车辆的出行时间段与车辆的出行路径之间的映射关系；采用目标出行预测模型，确定车辆在目标时间段内的至少一个目标出行路径；获取车辆的耗电参数，并基于耗电参数以及至少一个目标出行路径，确定车辆在目标时间段内的预期用电量。采用该方法可以提高对确定新能源车辆预期用电量的准确性。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，具体涉及深度学习、工业大数据技术领域，尤其涉及用于确定用电量的方法和装置。

背景技术

随着新能源汽车技术的发展，新能源汽车的市场占有量越来越高，新能源汽车的电量需求也越来越大。确定新能源汽车在预期时段的充电需求，可以在确保电网稳定性的同时，合理分配电力供应以满足新能源汽车的充电需求。现有的确定用户新能源汽车用电量的方法是：基于车辆在历史时间段的平均出行距离预测车辆在未来时间段的预测出行距离，并基于预测出行距离确定车辆的预期用电量。

然而，现有的确定用户新能源汽车用电量的方法存在确定不准确的问题。

发明内容

本公开提供了一种用于确定用电量的方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质。

根据第一方面，提供了一种用于确定用电量的方法，该方法包括：获取目标出行预测模型，其中，目标出行预测模型包括车辆的出行时间段与车辆的出行路径之间的映射关系；采用目标出行预测模型，确定车辆在目标时间段内的至少一个目标出行路径；获取车辆的耗电参数，并基于耗电参数以及至少一个目标出行路径，确定车辆在目标时间段内的预期用电量。

根据第二方面，提供了一种用于训练模型的方法，该方法包括：获取车辆的出行特征，其中，出行特征中包括车辆在各个时间段所出行的各个出行路径；采用时间段、以及出行路径，训练初始出行预测模型，并得到目标出行预测模型。

根据第三方面，提供了一种用于确定用电量的装置，该装置包括：第一获取单元，被配置为获取目标出行预测模型，其中，目标出行预测模型包括车辆的出行时间段与车辆的出行路径之间的映射关系；第二预测单元，被配置为采用目标出行预测模型，确定车辆在目标时间段内的至少一个目标出行路径；确定单元，被配置为获取车辆的耗电参数，并基于耗电参数以及至少一个目标出行路径，确定车辆在目标时间段内的预期用电量。

根据第四方面，提供了一种用于训练模型的装置，该装置包括：第三获取单元，被配置为获取车辆的出行特征，其中，出行特征中包括车辆在各个时间段所出行的各个出行路径；第一训练单元，被配置为采用时间段、以及出行路径，训练初始出行预测模型，并得到目标出行预测模型。

根据第五方面，本公开的实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器：存储装置，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一方面提供的用于确定用电量的方法，或者实现如第二方面提供的用于训练模型的方法。

根据第六方面，本公开的实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现第一方面提供的用于确定用电量的方法，或者实现如第二方面提供的用于训练模型的方法。

本公开提供的用于确定用电量的方法、装置，获取目标出行预测模型，其中，目标出行预测模型包括车辆的出行时间段与车辆的出行路径之间的映射关系；采用目标出行预测模型，确定车辆在目标时间段内的至少一个目标出行路径；获取车辆的耗电参数，并基于耗电参数以及至少一个目标出行路径，确定车辆在目标时间段内的预期用电量，可以提高对车辆用电量预估的准确性。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：