公开(公告)号：CN117689272A

公开(公告)日：2024-03-12

申请号：CN202410147379.2

申请日：2024-02-02

Applicant: 杭州宇谷科技股份有限公司

Inventor： 李朝 ,  任国奇 ,  刘玄武 ,  黄家明 ,  肖劼 ,  胡始昌 ,  杨斌

IPC: G06Q10/0639 ,  G06Q50/06 ,  G06Q30/018 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请涉及一种衡量ESG换电系统价值的方法、电子设备及存储介质，包括：获取骑手的换电订单数据和电池GPS定位数据，并根据电池GPS定位数据确定骑手的固定出发点；根据换电订单数据和电池GPS定位数据得到骑手的真实轨迹数据；将真实轨迹数据中的换电柜位置替换为固定出发点，得到假设轨迹数据；基于假设轨迹数据，通过预先构建的电池电量估算模型计算骑手到达固定出发点时电池的剩余电量，得到电量估算值，并将假设轨迹数据中固定出发点的电池电量替换为所述电量估算值，得到最终假设轨迹数据；分别根据真实轨迹数据和最终假设轨迹数据分析所述ESG换电系统的价值。本发明首次基于假设性数据挖掘换电柜网络存在的价值，使得评估结果更准确。

公开(公告)号：CN116542005B

公开(公告)日：2023-10-10

申请号：CN202310821603.7

申请日：2023-07-06

Applicant: 杭州宇谷科技股份有限公司

Inventor： 李朝 ,  刘玄武 ,  肖劼 ,  任国奇

IPC: G06F30/18 ,  G06F30/27 ,  G06N3/045 ,  G06N3/09 ,  G06F18/25 ,  G06F18/211 ,  G06F113/04

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的换电柜网络布局方法、系统、装置及介质，根据换电柜的当前特征数据获取所述换电柜的原始特征向量，以及目标点位的落柜标签；确定所述原始特征向量和所述落柜标签之间的相关性系数，并根据所述相关性系数进行特征选择，获取输入数据；采用基于所述换电柜的历史特征数据预先训练好的深度学习网络模型，根据所述输入数据获取预测标签；基于所述预测标签和所述换电柜的点位特征参数，确定所述目标点位的换电柜落柜数量。本发明充分利用多重特征维度信息获取换电柜网络可行性点位的落柜数量，既减小了换电柜网络点位预测的偏差，也减小了由于历史因素信息缺失比较严重时，影响到推荐的落柜点位数量的总体误差。

公开(公告)号：CN116542498A

公开(公告)日：2023-08-04

申请号：CN202310821537.3

申请日：2023-07-06

Applicant: 杭州宇谷科技股份有限公司

Inventor： 李朝 ,  刘玄武 ,  肖劫 ,  任国奇

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明公开了基于深度强化学习的电池调度方法、系统、装置及介质，包括：基于换电柜的当前使用特征数据和当前电池特征数据确定当前强化学习参数；获取目标点位的第一电池分布数量；根据所述历史电池特征数据估算第二电池分布数量；基于所述第一电池分布数量和所述第二电池分布数量，确定所述目标点位的电池分布数量。本发明通过充分利用多重特征维度信息，并利用多重特征维度信息和深度强化学习模型输出各城市各换电柜点位中不同电池类型数量分布策略，减少电池分布的方差，能够在中国各城市内进行不同类型电池的抽取和调拨，使换电柜中不同电池类型数量满足骑手的需求，节省成本的同时，也为骑手派单提供有效的保障。