(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211181834.8 (22)申请日 2022.09.27 (71)申请人 国网浙江省电力有限公司宁波供电 公司 地址 315000 浙江省宁波市海曙区丽园北 路1408号 申请人 宁波市电力设计院有限公司 (72)发明人 姚艳　王栋　康家乐　江涵　 陈玄俊　方念　谢翱羽　汤挺岳　 谢真桢　陈佳伟　潘媚媚　邵珂瑶　 郭侃侃　 (74)专利代理 机构 浙江中桓凯通专利代理有限 公司 33376 专利代理师 李美宝(51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 30/02(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06Q 50/30(2012.01) (54)发明名称 一种电动汽 车充电站选址规划方法、 装置及 终端设备 (57)摘要 本发明公开了一种电动汽车充电站选址规 划方法、 装置及终端设备， 选址规划方法包括： 根 据热点场所， 划定用于设置所述充电站的至少一 个预设选址区域； 将预设数量的所述充电站随机 分布于所述预设选址区域； 使用神经网络模型对 环境因素统计信息进行处理， 计算离开所述热点 场所的目标电动汽车的数量ne， 筛选目的地为所 述充电站的所述目标电动汽车； 记录所有所述目 标电动汽车从所述热点场所前往所述充电站的 里程数Sq， 并相加得到总里程数S； 以总里程数S 最小作为优化目标， 使用预设优化算法对所述充 电站在各个所述预设选址区域中的分布情况进 行调整， 直至算法收敛为止。 本发明有效解决电 动汽车的充电设施不完善， 充电站选址不合理的 问题。 权利要求书3页 说明书9页 附图2页 CN 115271268 A 2022.11.01 CN 115271268 A 1.一种电动汽车充电站选 址规划方法， 其特 征在于， 包括： 根据热点场所， 划定用于设置所述充电站的至少一个预设选 址区域； 将预设数量的所述充电站随机分布于所述预设选 址区域； 使用神经网络模型对环境因素统计信 息进行处理， 计算离开所述热点场所的目标电动 汽车的数量 ne， 筛选目的地 为所述充电站的所述目标电动汽车； 记录所有所述目标电动汽车从所述热点场所前往所述充电站的里程数Sq， 并相加得到 总里程数S； 以所述总里程数S最小作为优化目标， 使用预设优化算法对所述充电站在各个所述预 设选址区域中的分布情况进行调整， 直至算法收敛为止； 其中， 所述使用神经网络模型对环境因素统计信息进行处理， 包括： 从预设的数据库中 获取训练样本集合， 所述训练样本集合包括多个训练样本， 每个所述训练样本包括一个所 述预设选址区域的统计信息和所有所述 目标电动汽车 的总里程数S； 使用所述训练样本集 合对所述神经网络模型进行训练， 在训练过程中， 将各个所述训练样本中的环境因素统计 信息作为输入， 以所有所述目标电动汽车的总里程数S作为目标输出。 2.根据权利要求1所述的电动汽车充电站选址规划方法， 其特征在于， 所述根据 热点场 所， 划定用于设置所述充电站的至少一个预设选 址区域， 包括： 划定相互套设的多个圈层， 所述多个圈层由外到内依次为第三圈层、 第二圈层和第一 圈层； 其中， 所述第三圈层和所述第二圈层之 间为第三预设选址区域， 所述第三预设选址区 域囊括所述预设选址区域内c%的所述热点场所， 所述第二圈层和所述第一圈层之间为第二 预设选址区域， 所述第二预设选址区域囊括所述预设选址区域内b%的所述热点场所， 所述 第一圈层内为第一预设选址区域， 所述第一预设选址区域囊括所述预设选址区域内a%的所 述热点场所。 3.根据权利要求2所述的电动汽车充电站选址规划方法， 其特征在于， 第 三预设选址区 域的面积为C， 第二预设选址区域的面积为B， 第一预设选址区域的面积为A， 其中， a%/A＞ b%/B＞c%/ C， 和/或n1/A＞n2/B＞n3/C。 4.根据权利要求3所述的电动汽车充电站选址规划方法， 其特征在于， 所述将预设数量 的所述充电站随机分布于所述预设选 址区域， 包括： 将n1数量的所述充电站随机分布于所述第一预设选 址区域； 将n2数量的所述充电站随机分布于所述第二预设选 址区域； 将n3数量的所述充电站随机分布于所述第三预设选 址区域； 其中， n1/a%＞n2/b%＞n3/c%。 5.根据权利要求4所述的电动汽车充电站选址规划方法， 其特征在于， 所述将预设数量 的所述充电站随机分布于所述预设选 址区域， 还 包括： 以所述第一预设选址区域、 所述第二预设选址区域、 所述第三预设选址区域的每一个 所述热点场所为中心， 划定单元区域， 对所述第一预设选址区域、 所述第二预设选址区域、 所述第三预设选址区域内的所述单元区域分别按顺序标记， 生成随机编号， 当所述 随机编 号与所述单 元区域的标记符合时， 将所述充电站设于所述单 元区域。 6.根据权利要求2 ‑5任一项所述的电动汽车充电站选址规划方法， 其特征在于， 所述使 用神经网络模型对环境因素统计信息进行 处理， 计算离开所述热点场所的目标电动汽车的权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115271268 A 2数量ne， 筛选目的地 为所述充电站的目标电动汽车， 包括： 所述第一预设选址区域内的所述热点场所的种类为M1种， 依次标记为K01、 K02、 K03…K0M1， 其中， 所述第一预设选址区域内的第K0个种类的所述热点场所的数量占所述第一预设选址 区域内的所述热点场所总数的比例为p(K0)， 计算所述第一预设选址区域内的所述热点场 所的第一信息熵 ； 所述第二预设选址区域内的所述热点场所的种类为M2种， 依次标记为K11、 K12、 K13…K1M2， 其中， 所述第一预设选址区域内的第K1个种类的所述热点场所的数量占所述第一预设选址 区域内的所述热点场所总数的比例为p(K1)， 计算所述第一预设选址区域内的所述热点场 所的第二信息熵 ； 所述第三预设选址区域内的所述热点场所的种类为M3种依次标记为K21、 K22、 K23…K2M3， 其中， 所述第一预设选址区域内的第K2个种类的所述热点场所的数量占所述第一预设选址 区域内的所述热点场所总数的比例为p(K2)， 计算所述第一预设选址区域内的所述热点场 所的第三信息熵 ； 使用预设的神经网络模型对环境因素统计信息进行处理， 包括对所述第一信息熵、 所 述第二信息熵、 所述第三信息熵进行 处理， 得到所述第一预设选址区域、 所述第二预设选址 区域、 所述第三预设选 址区域中离开所述热点场所的所述目标电动汽车的数量 ne。 7.根据权利要求6所述的电动汽车充电站选址规划方法， 其特征在于， 所述记录所有所 述目标电动汽车从所述热点场所前往所述充电站的里程数Sq， 并相加得到总里程数S， 包 括： 选取离所述热点场所最近的Q个所述充电站； 计算前往离所述热点场所最近的Q个所述充电站的所述目标电动汽车的总里程数 ， 其中， Q个所述充电站中， 前往第q个所述充电站需要 经过R个路口， xqr为第r个路 口的目标路径转 向概率， ni为所述预设选址区域内所述热点场 所的数量。 8.根据权利要求7所述的电动汽车充电站选址规划方法， 其特征在于， 所述记录所有所 述目标电动汽车从所述热点场所前往所述充电站的里程数Sq， 并相加得到总里程数S， 还包 括： 离所述热点场所最近的Q个所述充电站中， 至少一个所述充电站位于相邻的其余所述 预设选址区域中， 所述目标电动汽车离开所述热点场所并跨越相 邻的所述圈层进入其余所 述预设选址区域的所述充电站， 此时， 所述电动汽车的里程数Sq计入所述热点场所所在的 所述预设选 址区域的所述目标电动汽车的总里程数S。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115271268 A 3