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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于多源数据分析的电动汽车充电智慧管理系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119537682B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411399181.X，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于多源数据分析的电动汽车充电智慧管理系统是由瞿奕然;林毅设计研发完成，并于2024-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源数据分析的电动汽车充电智慧管理系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源数据分析的电动汽车充电智慧管理系统，涉及电动汽车充电技术领域，通过从多源数据包括历史充电数据HC、驾驶行为数据Db、地理位置信息GP和季节性因素TS中提取信息，并使用PCA特征提取技术，系统能够针对不同用户的实际情况和偏好，生成更加个性化、精准的充电方案。系统可以根据用户的具体充电习惯、驾驶路线和季节性因素动态调整充电时间、充电量和地点，使充电体验更加智能，通过PCA技术对历史充电数据HC的充电时间T、充电量Q和充电站选择D进行特征提取，系统将高维数据转换为多维特征Z并生成特征矩阵HZ，减少了数据的冗余性，保留了关键特征，从而极大提高了数据分析的效率。

本发明授权一种基于多源数据分析的电动汽车充电智慧管理系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据分析的电动汽车充电智慧管理系统，其特征在于：包括数据采集模块、数据预处理模块、特征提取与权重分配模块、个性化充电方案生成模块、用户反馈与学习模块和系统监控与维护模块； 所述数据采集模块通过传感器和车载设备实时采集多源数据，包括用户的历史充电数据HC、驾驶行为数据Db、地理位置信息GP和季节性因素TS，组成原始数据集WX； 所述数据预处理模块对原始数据集WX进行清洗、去噪和归一化处理，获取多源数据集W； 所述特征提取与权重分配模块通过使用PCA特征提取技术，从多源数据集W提取出特征包括充电时间T，充电量Q和充电站选择D的特征； 所述特征提取与权重分配模块包括特征提取单元和权重分配单元； 所述特征提取单元从多源数据集W中提取出历史充电数据HC，通过使用PCA对多源数据集W中的历史充电数据HC进行提取，获取用户充电时间T，充电量Q和充电站选择D的特征，组成多维特征Z，并进行特征矩阵转换，获取特征矩阵HZ： 所述特征矩阵HZ通过以下转换公式进行转换： ； 式中，P表示PCA的变换矩阵； 所述特征矩阵HZ通过线性组合后，获取加权处理后的特征矩阵HZ： HZ； 式中，分别表示充电时间T，充电量Q和充电站选择D的预设权重值，同步对充电时间T的预设权重值，充电量Q的预设权重值和充电站选择D的预设权重值，组成权重值组； 所述个性化充电方案生成模块根据加权推荐模型的输出，结合用户的充电需求，生成充电方案，包括最佳充电时间TC、最佳充电量QC和最佳充电地点DLOC； 所述个性化充电方案生成模块包括方案生成单元和方案优化单元； 所述方案生成单元根据特征提取与权重分配模块获取的加权处理后的特征矩阵HZ和权重组，针对不同地区，计算每个地区的综合评分S，获取最佳充电时间TC、最佳充电量QC和最佳充电地点DLOC； 所述综合评分S通过以下公式获取： S； 式中，表示第j个地区的第i个特征值，和表示特征非线性贡献的参数，表示描述特征的平方项影响，表示特征的对数变化； 根据综合评分S，获取最高得分的时间段、最高得分的充电量和最高得分的充电地点： ，， ； 式中，分别表示充电时间的评分、充电量的评分和充电地点的评分； 根据最高得分的时间段获取最佳充电时间TC； 所述最佳充电时间TC通过以下公式获取： TC ； 式中，Pr表示汽车剩余的电量，Ce表示充电效率，表示季节对充电效率的影响； 根据最高得分的充电量获取最佳充电量QC； QC ； 式中，表示车辆电池的总容量，soc表示剩余电量的百分比，取值范围0到1，表示未来行驶所需的预留电量； 根据最高得分的充电地点获取最佳充电地点DLOC； 所述最佳充电地点DLOC通过以下公式获取： DLOC ； 式中，DLOC表示最佳充电地点，具体表示推荐的充电站，表示用户所在位置与充电站之间的距离，表示充电站的负载系数，表示调节因子，表示最小值函数； 所述用户反馈与学习模块根据用户对充电方案的反馈进行记录，并调整权重分配策略； 所述系统监控与维护模块实时监控充电过程中汽车的状态，检测异常和故障，并进行定期评估。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川大学，其通讯地址为：610000 四川省成都市一环路南一段24号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。