申请/专利权人：上海智租物联科技有限公司

申请日：2023-09-01

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117151760B

主分类号：G06Q30/0201

分类号：G06Q30/0201;G06Q30/0202;G06Q30/0283;G06Q50/06;G06F18/23213

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.26#授权;2023.12.19#实质审查的生效;2023.12.01#公开

摘要：本发明公开了基于自适应算法的换电服务定价方法、装置及存储介质，依据具有相似的出行模式和电池需求对不同的用户群体进行需求预测，获得用户的电池需求模式；将城市的电池性能特性与健康状态进行聚合，获得城市专属的kp‑city和SOHcity；考虑城市电力成本和充电站分布，使用综合考虑城市特征因素的综合系数来动态调整电池价格；监测电池的需求量和库存情况，以动态调整电池价格的措施来反应当前的供需状况；根据用户的出行频率和电池使用时长，制定个性化的电池价格；利用机器学习和优化算法将各个定价策略进行模型融合，找到最优的电池定价策略。本发明能够智能化地确定电池换电服务的定价策略，满足不同用户的需求，更有效地管理电池库存和能源成本。

主权项：1.基于自适应算法的换电服务定价方法，其特征在于：包括：数据收集和处理，收集用户的出行数据、电池使用数据以及城市特征数据，包括用户出行时间、行程频率、电池充放电数据、电池健康状况、城市电力成本和充电站分布，并对数据进行预处理；用户需求分析，依据具有相似的出行模式和电池需求的限制条件，将用户分成多个不同的群体，每个群体代表一类用户，对每个用户群体进行需求预测，获得用户的电池需求模式；电池状态评估，获取电池的健康状态SOH和性能特性kp，将城市的电池性能特性与健康状态进行聚合，获得城市专属的kp-city和SOHcity；城市特征考虑，考虑城市电力成本和充电站分布的特征因素，使用综合考虑城市特征因素的综合系数来动态调整电池价格，确保价格反应城市的实际情况；供需平衡，监测电池的需求量和库存情况，以动态调整电池价格的措施来反应当前的供需状况，确保价格合理；个性化定价，根据用户的出行频率和电池使用时长，制定以满足用户需求的个性化的电池价格；算法优化，利用机器学习和优化算法将各个定价策略进行模型融合，找到最优的电池定价策略，并定期更新定价策略，以适应市场变化和用户行为的演变；在所述用户需求分析中，使用K均值聚类算法对用户进行群体分类，以实现用户需求预测，公式为： 其中：DK表示群体K的电池需求，NK表示属于群体K的用户数量，Di表示用户i的电池需求；在所述电池状态评估中，收集电池数据，计算电池的健康状态SOH的公式为： 基于Peukert方程和实际数据评估电池的性能特性kp，包括容量和充电周期，公式为： 其中：It是电池的电流，t是电池的使用时间，Q是电池的额定容量，是标准测试时间，kp是Peukert系数，表示电池的性能特性；将城市的电池性能特性与健康状态进行聚合，获得城市专属的kp-city和SOHcity；在所述城市特征考虑中，考虑城市电力成本为根据城市的电力成本因素来调整电池价格，考虑充电站分布为根据充电站密度和位置来调整电池价格，综合电力成本和充电站分布这两种城市特征因素，使用综合系数来动态调整电池价格的公式为：Pcity＝fPbase，W，Cenergy，Dcharging其中：Pcity表示考虑城市特征的电池价格，Pbase表示基础电池价格，Cenergy表示城市的电力成本，Dcharging表示城市的充电基础设施分布情况，f为变量到最终定价的一个函数，W为综合系数；在所述供需平衡中，通过监测电池的需求量和库存情况，确保始终有足够的电池可供用户使用，然后动态调整电池价格，以反应当前的供需状况，确保价格合理，公式为： 其中：D表示需求量，S表示电池库存量，Pbase表示基础电池价格，Padjusted表示调整后的电池价格，α表示调整系数；所述个性化定价的公式为：Ppersonalized＝Pbase+β·F+γ·L其中：Pbase表示基础电池价格，Ppersonalized表示个性化电池价格，F表示用户的换电频率，L表示用户的使用时长，β和γ表示调整系数；在所述算法优化中，最优的电池定价策略即为最终定价，表示为：Poptimal＝FPbase，DK，kp-city，SOHcity，Pcity，Fadjusted，Ppersonalized其中：Poptimal表示最终定价，Pbase表示基础电池价格，F表示定价因素的聚合函数。

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