申请/专利权人：安徽绿舟科技有限公司

申请日：2023-12-01

公开（公告）日：2024-03-08

公开（公告）号：CN117670394A

主分类号：G06Q30/0201

分类号：G06Q30/0201;G06Q50/06;G06N20/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.26#实质审查的生效;2024.03.08#公开

摘要：本发明提供了一种基于人工智能的充电站动态定价方法，向动态定价系统中的动态定价配置中输入站内数据；由定价评估模块中的动态定价评估模型来对数据进行处理；由定价评估模块中的定价评估模式来对站内当前的定价以及周期进行评估，选择相应的模式；通过策略排程模块将周期内的价格下发计划下发到相应充电站的业务运营平台进行策略和计划的执行；将执行后的策略数据和业务需求数据回流至动态定价评估模型进行训练，并作为智能定价模式的参考输入。本发明能够根据充电需求数据、周边电站价格数据及电力市场数据来调整周期内充电站的定价策略，合理调整具体定价和价格变化周期，平衡用户流量增长和收益增长之间的关系。

主权项：1.一种基于人工智能的充电站动态定价方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，向动态定价系统中的动态定价配置中输入站内数据；S2，由定价评估模块中的动态定价评估模型来对数据进行处理，并得出站内当前的定价系数，其中动态评估周期模型的公式如下P＝n*1+k1*x+k2*maxp,n+k3；P为充电站的定价；n为电力市场的基础价格；x为近七天的充电需求；p为周边充电站的价格；k1、k2、k3为定价系数；maxp,n为取p和n中的最大值；S3，由定价评估模块中的定价评估模式来对站内当前的定价以及周期进行评估，评估包含具体价格和相应的周期，从而选择相应的模式；S4，将由定价评估模式所选择的模式结果依次传递给定价评估模块和策略排程模块，并形成周期内的价格下发计划；S5，通过策略排程模块将周期内的价格下发计划下发到相应充电站的业务运营平台进行策略和计划的执行；S6，在策略和计划开始执行，并执行一个周期后，将执行后的策略数据和业务需求数据回流至动态定价评估模型进行训练，从而得出站内当前的定价，并作为智能定价模式的参考输入；S7，根据评估后的业务数据，再次导入动态定价系统，从而自动调整评估周期、模式以及定价。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 安徽绿舟科技有限公司 一种基于人工智能的充电站动态定价方法

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