摘要
本申请提供一种用户充电行为画像的建模方法及系统。其中,采集用户充电时间点、行驶里程及电池衰减数据,结合行驶轨迹生成区域充电需求热力图,融合电能消耗与电池衰减数据形成能源消耗特征。在地下停车场等卫星信号缺失区域,利用差分定位基站与车载惯性导航补偿定位,生成连续时空轨迹坐标。通过深度强化学习分析能源消耗特征与轨迹坐标,识别充电时段、桩分布密度与电网负荷的关联,生成充电需求时空权重系数。基于该系数与电网数据构建用户充电行为特征向量,进行相似度匹配分类,最终建立用户充电行为画像模型。本申请提供的技术方案实现充电需求精准预测与电网负荷的时空协同优化。
技术关键词
峰谷时段
车载惯性导航
定位基站
深度强化学习模型
热力图
坐标
车辆行驶轨迹
波动特征
信号覆盖范围
画像模型
地下停车场
负荷
车辆接口
建模方法
参数
密度
数据
关系