CN108090620A - 充电设施市场需求预测方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种充电设施市场需求预测方法及装置。其中，该方法包括：获取充电设备历史增长数据和充电设备历史负荷需求参数；根据充电设备历史增长数据和充电设备历史负荷需求参数，建立充电设施基本模型；获取充电设施需求变化参数；根据充电设施需求变化参数，调整充电设施基本模型，得到目标充电设施预测模型；根据目标充电设施预测模型，预测充电设施市场需求数据。本发明解决了相关技术中充电设施规划不合理的技术问题。

Description

充电设施市场需求预测方法及装置

技术领域

本发明涉及电力设备技术领域，具体而言，涉及一种充电设施市场需求预测方法及装置。

背景技术

相关技术中，对于充电基础设施，在不同区域、不同国家，发展政策和发展现状 都不同，从政策体系与财政补贴来看，从中央层面给予直接补贴是国际主流做法，但 总体来看前几年各国对充电设施环节的政策支持力度不如整车生产制造环节，我国则 一直缺乏明确的中央补贴政策。近1-2年，充电设施在产业培育阶段的关键作用日益 取得共识，各国政策扶持开始向充电设施倾斜。对于充电设施发展现状，全球充电设 施发展较快，截止2015年底，共建设145万个充电桩，增速达到71％，其中私人充电 桩占比达87％，公共慢充桩11％，公共快充桩占比2％。截至2016年6月，我国共计建 设公共类充电桩8.2万个，其中交流充电桩5.2万个、直流充电桩1.3万、交直流一 体充电桩1.6万个。根据各方调研，家庭建桩难和公共充电服务不健全是阻碍消费者 购买电动汽车的关键因素之一，如2015年北京市新能源汽车弃号率达到80％。在当前 的充电基础设施发展过程中，建设充电基础设施是盲目，并不能根据各地区的充电设 施市场需求来进行相应的规划，这样，就会造成有的地区充电设施建设过多，有的地 区充电设施建设过少，会导致充电设施分布不平衡，用户也无法合理使用充电设施。

针对上述的相关技术中充电设施规划不合理的技术问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种充电设施市场需求预测方法及装置，以至少解决相关技术中充电设施规划不合理的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种充电设施市场需求预测方法，包括：获取充电设备历史增长数据和充电设备历史负荷需求参数；根据所述充电设备历史增 长数据和充电设备历史负荷需求参数，建立充电设施基本模型；获取充电设施需求变 化参数；根据所述充电设施需求变化参数，调整所述充电设施基本模型，得到目标充 电设施预测模型；根据所述目标充电设施预测模型，预测充电设施市场需求数据。

进一步地，所述充电设施需求变化参数包括下述至少之一：第一参数、第二参数、第三参数，其中，根据所述充电设施需求变化参数，调整所述充电设施基本模型，得 到目标充电设施预测模型包括：根据所述第一参数，确定第一动态匹配参数；根据所 述第二参数，确定第二动态匹配参数；根据所述第三参数，确定第三动态匹配参数； 根据下述至少之一：所述第一动态匹配参数、所述第二动态匹配参数、所述第三动态 匹配参数，调整所述充电设施基本模型，以得到所述目标充电设施预测模型。

进一步地，在根据所述充电设施需求变化参数，调整所述充电设施基本模型，得到目标充电设施预测模型之后，根据所述目标充电设施预测模型，预测充电设施市场 需求数据之前，所述方法包括：利用所述目标充电设施预测模型，预测历史时间段内 的充电设施需求数据，得到预测数据；获取所述历史时间段内的实际充电设施数据； 比较所述实际充电设施数据和所述预测数据，得到比较差值；根据所述比较差值，调 整所述目标充电设施预测模型。

进一步地，根据所述比较差值，调整所述目标充电设施预测模型包括：根据所述比较差值，确定所述目标充电设施预测模型的调整精度值；根据所述调整精度值，调 整所述目标充电设施模型。

进一步地，在得到所述预测数据后，所述方法还包括：根据预测数据，确定目标 评估参数，其中，所述目标评估参数用于调整充电设施预测模型的模型匹配参数；根 据所述目标评估参数，调整所述目标充电设施预测模型。

进一步地，根据所述目标评估参数，调整所述目标充电设施预测模型包括：根据所述目标评估参数，判断预测评估参数是否超出预设评估参数；在判断出预测评估参 数超出预设评估参数的情况下，调整所述目标充电设施预测模型；在判断出预测评估 参数未超出预设评估参数的情况下，更新所述充电设施需求变化参数，得到更新结果。

进一步地，所述充电设施包括下述至少之一：专用充换电站、公共充换电站、充 电桩。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种充电设施市场需求预测装置，包括：第一获取单元，用于获取充电设备历史增长数据和充电设备历史负荷需求参数；建立 单元，用于根据所述充电设备历史增长数据和充电设备历史负荷需求参数，建立充电 设施基本模型；第二获取单元，用于获取充电设施需求变化参数；调整单元，用于根 据所述充电设施需求变化参数，调整所述充电设施基本模型，得到目标充电设施预测 模型；预测单元，用于根据所述目标充电设施预测模型，预测充电设施市场需求数据。

进一步地，所述充电设施需求变化参数包括下述至少之一：第一参数、第二参数、第三参数，其中，所述调整单元包括：第一确定模块，用于根据所述第一参数，确定 第一动态匹配参数；第二确定模块，用于根据所述第二参数，确定第二动态匹配参数； 第三确定模块，用于根据所述第三参数，确定第三动态匹配参数；第一调整模块，用 于根据下述至少之一：所述第一动态匹配参数、所述第二动态匹配参数、所述第三动 态匹配参数，调整所述充电设施基本模型，以得到所述目标充电设施预测模型。

进一步地，所述装置包括：预测模块，用于在根据所述充电设施需求变化参数， 调整所述充电设施基本模型，得到目标充电设施预测模型之后，根据所述目标充电设 施预测模型，预测充电设施市场需求数据之前，利用所述目标充电设施预测模型，预 测历史时间段内的充电设施需求数据，得到预测数据；第一获取模块，用于获取所述 历史时间段内的实际充电设施数据；比较模块，用于比较所述实际充电设施数据和所 述预测数据，得到比较差值；第二调整模块，用于根据所述比较差值，调整所述目标 充电设施预测模型。

进一步地，第二调整模块包括：第一确定子模块，用于根据所述比较差值，确定 所述目标充电设施预测模型的调整精度值；第一调整子模块，用于根据所述调整精度 值，调整所述目标充电设施模型。

进一步地，所述装置还包括：第四确定模块，用于在得到所述预测数据后，根据 预测数据，确定目标评估参数，其中，所述目标评估参数用于调整充电设施预测模型 的模型匹配参数；第三调整模块，用于根据所述目标评估参数，调整所述目标充电设 施预测模型。

进一步地，第三调整模块包括：判断子模块，用于根据所述目标评估参数，判断 预测评估参数是否超出预设评估参数；第二调整子模块，用于在判断出预测评估参数 超出预设评估参数的情况下，调整所述目标充电设施预测模型；更新子模块，用于在 判断出预测评估参数未超出预设评估参数的情况下，更新所述充电设施需求变化参数， 得到更新结果。

进一步地，所述充电设施包括下述至少之一：专用充换电站、公共充换电站、充 电桩。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行上述任意一项所述 的充电设施市场需求预测方法。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述任意一项所述的充电设施市场需求预测方法。

在本发明实施例中，可以先获取到充电设备历史增长数据和充电设备历史负荷需求参数，并根据获取到的数据，建立充电设施基本模型，然后可以获取到充电设施需 求变化参数，并根据充电设施需求变化参数，调整该充电设施基本模型，得到目标充 电设施预测模型，最后可以根据目标充电设施预测模型，以预测到充电设施市场需求 数据。在该实施例中，可以通过充电设备的历史数据(包括历史数量和符合需求参数)， 建立模型，利用充电设施需求变化参数，调整该模型，以得到充电设施预测模型，最 后可以利用该充电设施预测模型，预测充电设施市场需求数据，即可以利用历史数据， 来预测未来充电设施需求量，以根据预测结果，合理建设充电设施，进而解决相关技 术中充电设施规划不合理的技术问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图 中：

图1是根据本发明实施例的充电设施市场需求预测方法的流程图；

图2是根据本发明实施例的一种充电设施市场需求预测方法的示意图；

图3是根据本发明实施例的一种充电设施市场需求预测模型的示意图；

图4根据本发明实施例的充电设施市场需求预测装置的示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例 仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领 域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于 本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这 样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在 这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的 任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方 法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚 地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

根据本发明实施例，提供了一种充电设施市场需求预测的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中 执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此 处的顺序执行所示出或描述的步骤。

为便于用户理解本发明，下面对本发明实施例中涉及的部分术语或名词做出解释：

蒙特卡洛算法，通过多个采样数据，计算最接近的结果，随着采样的增加，得到 的结果是正确结果的概率逐渐加大。该蒙特卡洛算法可以应用于循环迭代方法中，在 本申请中可以得到较为准确的预测结果。

以下实施例可以应用于各种充电设施应用中，充电设施可以为各种充电设备提供充电服务，本发明中对于具体的充电设备不做限定，其可以包括但不限于：电动汽车， 通过下述实施例可以根据充电设备历史变化数据和不用充电模式下负荷需求，建立相 应的基本模型，然后可以利用多种需求调整参数，调整该基本模型，以得到精度较为 准确的预测模型，从而利用预测模型预测出未来充电设施需求量，以对充电设施进行 合理布局。本发明实施例中的充电设备可以是电动汽车，在当前应用中，电动汽车可 以分为：公共电动汽车、专用电动汽车。本发明实施例中可以对电动汽车城市公共、 城际互联交换电服务网络充换电设施市场需求动态预测，得到较为准确的预测结果， 以根据预测结果进行调整充换电设施的布局。

下面结合优选的实施步骤对本发明进行说明，图1是根据本发明实施例的充电设施市场需求预测方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：

步骤S102，获取充电设备历史增长数据和充电设备历史负荷需求参数。

其中，上述的充电设备历史增长数据可以是历史过程中某一时间段的充电设备的数量变化数据，该充电设备的变化数据可以是利用各个充电设施获取到。某一时间段 可以是连续的多年数据，例如，2013-2017年充电设备的增长量。而充电设备历史负 荷需求参数，可以是根据不同的充电设备在不同充电模式下的负荷需求确定的，本申 请中对于上述的充电设备历史增长数据和充电设备历史负荷需求参数，可以是直接通 过充电设施的数据库中获取到，在充电设施提供充换电服务过程中，可以记录充电设 备的数量和负荷需求变化参数。

本发明实施例中充电设备可以包括但不限于：电动汽车。本发明中的充电设施可以提供多种服务，包括但不限于：充电、换电等服务。其中，不同的区域，其充电设 备和充电设施都是不同的，通过对各区域的分类型电动汽车保有量和不同充换电行为 进行分析。

步骤S104，根据充电设备历史增长数据和充电设备历史负荷需求参数，建立充电设施基本模型。

步骤S106，获取充电设施需求变化参数。

步骤S108，根据充电设施需求变化参数，调整充电设施基本模型，得到目标充电设施预测模型。

其中，充电设施需求变化参数包括下述至少之一：第一参数、第二参数、第三参数，其中，根据充电设施需求变化参数，调整充电设施基本模型，得到目标充电设施 预测模型包括：根据第一参数，确定第一动态匹配参数；根据第二参数，确定第二动 态匹配参数；根据第三参数，确定第三动态匹配参数；根据下述至少之一：第一动态 匹配参数、第二动态匹配参数和、第三动态匹配参数，调整充电设施基本模型，以得 到目标充电设施预测模型。其中，第一参数可以为技术进步参数，第二参数可以为市 场规模参数，第三参数可以为用户行为参数，既可以根据技术进步参数，确定第一动 态匹配参数，根据市场规模参数，确定第二动态匹配参数，根据用户行为参数，确定 第三动态匹配参数，最后可以根据第一动态匹配参数、第二动态匹配参数、或第三动 态匹配参数中一项或多项参数，调整充电设施基本模型，以得到目标充电设施预测模 型。

在上述实施方式中，可以根据技术进步参数、市场规模参数或用户行为参数，调整建立的模型，该技术进步参数可以是充换电技术的进步参数，重点得到充换电速度、 充换电承受负荷；对于市场规模参数，可以包括充电设备市场规模参数和充电设施市 场规模参数，通过市场规模参数，可以调整模型预测数据；对于用户行为参数，其可 以包括用户充换电时长、用户充换电次数、用户充换电区域、用户充换电地点，通过 用户行为参数，可以更合理调整模型。

另外，在根据充电设施需求变化参数，调整充电设施基本模型，得到目标充电设施预测模型之后，根据目标充电设施预测模型，预测充电设施市场需求数据之前，还 可以利用目标充电设施预测模型，预测历史时间段内的充电设施需求数据，得到预测 数据；获取历史时间段内的实际充电设施数据；比较实际充电设施数据和预测数据， 得到比较差值；根据比较差值，调整目标充电设施预测模型。

该历史时间段可以是用户根据实际情况自行调整的，例如，过去三年，历史过程中的某一年。通过对历史过程中的某一年数据进行预测，与实际的数据进行比较，从 而得到预测精度，并根据实际数据调整预测模型的预测参数。

上述根据比较差值，调整目标充电设施预测模型可以包括：根据比较差值，确定目标充电设施预测模型的调整精度值；根据调整精度值，调整目标充电设施模型。

其中，本发明实施例中在得到预测数据后，还可以根据预测数据，确定目标评估参数，其中，目标评估参数用于调整充电设施预测模型的模型匹配参数；根据目标评 估参数，调整目标充电设施预测模型。

需要说明的是，根据目标评估参数，调整目标充电设施预测模型包括：根据目标评估参数，判断预测评估参数是否超出预设评估参数；在判断出预测评估参数超出预 设评估参数的情况下，调整目标充电设施预测模型；在判断出预测评估参数未超出预 设评估参数的情况下，更新充电设施需求变化参数，得到更新结果。

对于上述的目标评估参数，在充电设备为电动汽车，充电设施为充电站时，目标评估参数可以为充换电服务网络服务裕度评价结果。

步骤S110，根据目标充电设施预测模型，预测充电设施市场需求数据。

其中，该充电设施可以包括下述至少之一：专用充换电站、公共充换电站、充电桩。其中，该专用充换电站可以是用于对特定类型的电动汽车进行充电的电站，专用 充换电站的充电速度较快，而公共充换电站可以是对于广大的普通用户进行充电，充 电类型叫广阔，但是充电速度可能会减低。对于充电桩，可以理解为充电点，其范围 较小，可以为少量的电动汽车或其他充电设备进行充电。

通过上述步骤，可以先获取到充电设备历史增长数据和充电设备历史负荷需求参数，并根据获取到的数据，建立充电设施基本模型，然后可以获取到充电设施需求变 化参数，并根据充电设施需求变化参数，调整该充电设施基本模型，得到目标充电设 施预测模型，最后可以根据目标充电设施预测模型，以预测到充电设施市场需求数据。 在该实施例中，可以通过充电设备的历史数据(包括历史数量和符合需求参数)，建立 模型，利用充电设施需求变化参数，调整该模型，以得到充电设施预测模型，最后可 以利用该充电设施预测模型，预测充电设施市场需求数据，即可以利用历史数据，来 预测未来充电设施需求量，以根据预测结果，合理建设充电设施，进而解决相关技术 中充电设施规划不合理的技术问题。

下面结合另一种实施例对本发明进行说明。

图2是根据本发明实施例的一种充电设施市场需求预测方法的示意图，如图2所示，该方法包括：

11、将分类型电动汽车数量曲线和分类型电动汽车不同充电模式负荷需求参数输入至充电设施需求模型。

12、利用技术进步参数、市场规模参数、用户行为参数，确定动态匹配参数。

13、根据动态匹配参数，调整充电设施需求模型。

14、获取充换电服务网络服务能力评价结果。

15、根据调整后的充电设施需求模型和充换电服务网络服务能力评价结果，确定城市公共城际互联充换电服务网络充换电设施市场需求测算结果。

通过上述方式，可以分析因技术进步、市场规模扩大、用户行为变化所造成的电动汽车用户充电需求以及服务能力的动态特性,研究电动汽车服务网络与不同区域分 类型电动汽车保有量及不同充换电行为模式负荷需求的匹配系数的修正方法，结合电 动汽车公共、城际互联充换电网络服务能力裕度评价结果，采用循环迭代方法(如蒙 特卡洛算法)，研究确定分区域的电动汽车城市公共、城际互联充换电服务网络充换电 设施市场需求动态测算结果。

图3是根据本发明实施例的一种充电设施市场需求预测模型的示意图，如图3所示，利用充电设施市场需求预测模型预测N年后的充电设施需求数量，以电动汽车作 为充电设备，包括如下方式：

21、提取多个时间段的分类型电动汽车保有量预测结果，得到第一提取结果。

22、提取多个时间段的分类型电动汽车充换电需求预测结果，得到第二提取结果。

23、根据第一提取结果和第二提取结果，确定模型匹配系数。

24、根据模型匹配系数，确定充换电服务评估结果。

25、判断充换电服务评估结果与实际充换电服务结果的精度差值是否超出预设精度值。

26、在判断出充换电服务评估结果与实际充换电服务结果的精度差值超出预设精度值的情况下，根据实际充换电服务结果更新模型匹配系数。

其中，在根据实际充换电服务结果更新模型匹配系数时，还可以通过技术进步参数、市场规模参数、用户行为参数来调整模型匹配参数。

27、在判断出充换电服务评估结果与实际充换电服务结果的精度差值未超出预设精度值的情况下，确定充电设施需求预测模型。

28、根据充电设施需求预测模型，预测N年后的充电设施需求数量。

本发明实施例中的充换电设施主要分为集中的充换电站和分散的充电桩，充换电站又分为专用充换电站和公共充换电站，充电桩分为私人充电桩和分散式公共充电桩。 研究技术进步、市场规模、用户行为对模型参数的影响，调整模型匹配系数，构建充 电设施需求预测模型。

即可以通过上述实施方式，分析因技术进步、市场规模扩大、用户行为变化所造成的电动汽车用户充电需求以及服务能力的动态特性,研究电动汽车服务网络与不同 区域分类型电动汽车保有量及不同充换电行为模式负荷需求的模型匹配系数的调整方 法，结合电动汽车公共、城际互联充换电服务能力评价结果，得到精度较为准确的充 电设施市场需求预测模型，从而准确预测未来的充电设施市场需求数据，以合理布局 充电设施。

图4根据本发明实施例的充电设施市场需求预测装置的示意图，如图4所示，该 装置可以包括：第一获取单元41，用于获取充电设备历史增长数据和充电设备历史负 荷需求参数；建立单元42，用于根据充电设备历史增长数据和充电设备历史负荷需求 参数，建立充电设施基本模型；第二获取单元43，用于获取充电设施需求变化参数； 调整单元44，用于根据充电设施需求变化参数，调整充电设施基本模型，得到目标充 电设施预测模型；预测单元45，用于根据目标充电设施预测模型，预测充电设施市场 需求数据。

通过上述实施例，可以先通过第一获取单元41获取到充电设备历史增长数据和充电设备历史负荷需求参数，并通过建立单元42根据获取到的数据，建立充电设施基本 模型，然后可以通过第二获取单元43获取到充电设施需求变化参数，并通过调整单元 44根据充电设施需求变化参数，调整该充电设施基本模型，得到目标充电设施预测模 型，最后可以通过预测单元45根据目标充电设施预测模型，以预测到充电设施市场需 求数据。在该实施例中，可以通过充电设备的历史数据(包括历史数量和符合需求参 数)，建立模型，利用充电设施需求变化参数，调整该模型，以得到充电设施预测模型， 最后可以利用该充电设施预测模型，预测充电设施市场需求数据，即可以利用历史数 据，来预测未来充电设施需求量，以根据预测结果，合理建设充电设施，进而解决相 关技术中充电设施规划不合理的技术问题。

其中，充电设施需求变化参数包括下述至少之一：第一参数、第二参数、第三参数，其中，调整单元包括：第一确定模块，用于根据第一参数，确定第一动态匹配参 数；第二确定模块，用于根据第二参数，确定第二动态匹配参数；第三确定模块，用 于根据第三参数，确定第三动态匹配参数；第一调整模块，用于根据下述至少之一： 第一动态匹配参数、第二动态匹配参数、第三动态匹配参数，调整充电设施基本模型， 以得到目标充电设施预测模型。

另外，上述的装置还可以包括：预测模块，用于在根据充电设施需求变化参数， 调整充电设施基本模型，得到目标充电设施预测模型之后，根据目标充电设施预测模 型，预测充电设施市场需求数据之前，利用目标充电设施预测模型，预测历史时间段 内的充电设施需求数据，得到预测数据；第一获取模块，用于获取历史时间段内的实 际充电设施数据；比较模块，用于比较实际充电设施数据和预测数据，得到比较差值； 第二调整模块，用于根据比较差值，调整目标充电设施预测模型。

可选的，第二调整模块包括：第一确定子模块，用于根据比较差值，确定目标充 电设施预测模型的调整精度值；第一调整子模块，用于根据调整精度值，调整目标充 电设施模型。

需要说明的是，上述的装置还包括：第四确定模块，用于在得到预测数据后，根 据预测数据，确定目标评估参数，其中，目标评估参数用于调整充电设施预测模型的 模型匹配参数；第三调整模块，用于根据目标评估参数，调整目标充电设施预测模型。

其中，第三调整模块包括：判断子模块，用于根据目标评估参数，判断预测评估 参数是否超出预设评估参数；第二调整子模块，用于在判断出预测评估参数超出预设 评估参数的情况下，调整目标充电设施预测模型；更新子模块，用于在判断出预测评 估参数未超出预设评估参数的情况下，更新充电设施需求变化参数，得到更新结果。

可选的，充电设施包括下述至少之一：专用充换电站、公共充换电站、充电桩。

上述的空调设备的参数调整装置还可以包括处理器和存储器，上述第一获取单元41、建立单元42、第二获取单元43、调整单元44、预测单元45等均作为程序单元存 储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。

处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来利用充电设施预测模型，预测充电设施市场需求数据。

存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)，存储器包括至少一 个存储芯片。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行上述任意一项的充电设施市场需 求预测方法。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述任意一项的充电设施市场需求预测方法。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分， 可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件 可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所 显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模 块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到 多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案 的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成 的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时， 可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的 形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一 台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所 述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘 等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润 饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种充电设施市场需求预测方法，其特征在于，包括：

获取充电设备历史增长数据和充电设备历史负荷需求参数；

根据所述充电设备历史增长数据和充电设备历史负荷需求参数，建立充电设施基本模型；

获取充电设施需求变化参数；

根据所述充电设施需求变化参数，调整所述充电设施基本模型，得到目标充电设施预测模型；

根据所述目标充电设施预测模型，预测充电设施市场需求数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述充电设施需求变化参数包括下述至少之一：第一参数、第二参数、第三参数，其中，根据所述充电设施需求变化参数，调整所述充电设施基本模型，得到目标充电设施预测模型包括：

根据所述第一参数，确定第一动态匹配参数；

根据所述第二参数，确定第二动态匹配参数；

根据所述第三参数，确定第三动态匹配参数；

根据下述至少之一：所述第一动态匹配参数、所述第二动态匹配参数和、所述第三动态匹配参数，调整所述充电设施基本模型，以得到所述目标充电设施预测模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述充电设施需求变化参数，调整所述充电设施基本模型，得到目标充电设施预测模型之后，根据所述目标充电设施预测模型，预测充电设施市场需求数据之前，所述方法包括：

利用所述目标充电设施预测模型，预测历史时间段内的充电设施需求数据，得到预测数据；

获取所述历史时间段内的实际充电设施数据；

比较所述实际充电设施数据和所述预测数据，得到比较差值；

根据所述比较差值，调整所述目标充电设施预测模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述比较差值，调整所述目标充电设施预测模型包括：

根据所述比较差值，确定所述目标充电设施预测模型的调整精度值；

根据所述调整精度值，调整所述目标充电设施模型。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在得到所述预测数据后，所述方法还包括：

根据预测数据，确定目标评估参数，其中，所述目标评估参数用于调整充电设施预测模型的模型匹配参数；

根据所述目标评估参数，调整所述目标充电设施预测模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述目标评估参数，调整所述目标充电设施预测模型包括：

根据所述目标评估参数，判断预测评估参数是否超出预设评估参数；

在判断出预测评估参数超出预设评估参数的情况下，调整所述目标充电设施预测模型；

在判断出预测评估参数未超出预设评估参数的情况下，更新所述充电设施需求变化参数，得到更新结果。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述充电设施包括下述至少之一：专用充换电站、公共充换电站、充电桩。

8.一种充电设施市场需求预测装置，其特征在于，包括：

第一获取单元，用于获取充电设备历史增长数据和充电设备历史负荷需求参数；

建立单元，用于根据所述充电设备历史增长数据和充电设备历史负荷需求参数，建立充电设施基本模型；

第二获取单元，用于获取充电设施需求变化参数；

调整单元，用于根据所述充电设施需求变化参数，调整所述充电设施基本模型，得到目标充电设施预测模型；

预测单元，用于根据所述目标充电设施预测模型，预测充电设施市场需求数据。

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至7中任意一项所述的充电设施市场需求预测方法。

10.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至7中任意一项所述的充电设施市场需求预测方法。