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龙图腾网获悉国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院申请的专利一种用于新能源的协同规划方法及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：CN119863018B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202411919732.0，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种用于新能源的协同规划方法及管理系统是由刘禹彤;刘岩;赵琳;齐阳;商文颖;赵竞智;王宗元设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于新能源的协同规划方法及管理系统在说明书摘要公布了：本发明涉及新能源汽车充电规划管理的技术领域，且公开了一种用于新能源的协同规划方法及管理系统，所述系统包括新能源规划参数采集模块、新能源规划分析模块、新能源规划管理反馈模块；根据目标地理区域新能源汽车充电访问次数均值结合智能识别算法与科学设置的不同充电访问次数新能源汽车充电桩标准数据进行目标地理区域理论需求新能源汽车充电桩数量智能精准分析，提高新能源汽车充电桩规划管理的质量；基于数值分析准确采集目标地理区域新能源汽车充电桩的当前实际数量和规划新建数量，实现目标地理区域新能源汽车充电桩规划管理结果数字化处理，提高新能源汽车充电桩规划管理的适用性。

本发明授权一种用于新能源的协同规划方法及管理系统在权利要求书中公布了：1.一种用于新能源的协同规划方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： S1、采集目标地理区域特征文本数据和新能源汽车充电桩规划时间段数据； S2、依据所述目标地理区域特征文本数据与地理区域空间坐标数据进行新能源汽车充电桩规划目标地理区域的空间坐标信息构建处理，生成目标地理区域空间坐标数据； S3、基于所述新能源汽车充电桩规划时间段数据和所述目标地理区域空间坐标数据进行目标地理区域的新能源汽车充电访问信息采集处理，生成目标地理区域新能源汽车充电访问特征文本数据； S4、依据所述新能源汽车充电桩规划时间段数据和所述目标地理区域新能源汽车充电访问特征文本数据进行目标地理区域新能源汽车充电访问次数统计处理，生成目标地理区域新能源汽车充电访问次数统计数据并进行目标地理区域的新能源汽车充电访问次数均值处理，生成目标地理区域新能源汽车充电访问次数均值； S5、根据所述目标地理区域新能源汽车充电访问次数均值与不同充电访问次数新能源汽车充电桩标准数据进行目标地理区域所需的新能源汽车充电桩数量分析处理，生成目标地理区域新能源汽车充电桩需求数据； S6、依据所述目标地理区域特征文本数据进行目标地理区域当前的新能源汽车充电桩数量搜索处理，生成目标地理区域新能源汽车充电桩当前数据并与所述目标地理区域新能源汽车充电桩需求数据进行目标地理区域的新能源汽车充电桩数量新建规划处理，生成目标地理区域新能源汽车充电桩新建数据； S7、构建出目标地理区域新能源汽车充电桩规划管理数据并执行新能源汽车充电桩规划管理结果反馈作业； 所述S1包括以下步骤： S11、通过数据采集对话框在线采集目标地理区域的位置特征文本信息，并生成目标地理区域特征文本数据I； 通过数据采集对话框在线采集目标地理区域的新能源汽车充电桩规划时间长度参数，并生成新能源汽车充电桩规划时间段数据J，其中J＝[j1，j2]，j1和j2分别表示新能源汽车充电桩规划时间起点数据和新能源汽车充电桩规划时间终点数据，j1和j2的单位主要由年、月、日组成； 所述S2包括以下步骤： S21、建立地理区域空间坐标数据集合矩阵B＝B1，…，Bn，…，Bι，n＝1,2,3，…，ι；其中Bn表示第n个地理区域对应的地理区域空间坐标数据集合，ι表示地理区域数量的最大值；Bn＝bn,1，…，bn，m，…，bn，κ，m＝1,2,3，…，κ；其中bn，m表示所述地理区域空间坐标数据集合Bn中第m个地理区域空间坐标数据，κ表示地理区域空间坐标数量的最大值； S22、采用BERT语言模型算法将所述I与所述B中所述Bn按照地理区域特征字符匹配，搜索出所述I对应的所述Bn，并构建出目标地理区域空间坐标数据集合B′＝b′1，…，b′m，…，b′κ，其中b′m表示目标地理区域中第m个目标地理区域空间坐标数据； 所述S3包括以下步骤： S31、采用统一代价搜索算法基于所述J中所述j1、所述j2和所述B′中所b′m在新能源汽车充电平台按照时间和空间坐标字符搜索出目标地理区域在新能源汽车充电桩规划时间段内的所有的新能源汽车充电访问文本信息，并生成目标地理区域新能源汽车充电访问特征文本数据集合C＝c1，…，cp，…，cλ，p＝1，2，3，…，λ；其中cp表示采集的第p个目标地理区域新能源汽车充电访问用户对应的目标地理区域新能源汽车充电访问特征文本数据，λ表示目标地理区域新能源汽车充电访问用户数量的最大值； 所述S4包括以下步骤： S41、基于所述J中所述j1、所述j2与所述C中所述cp进行时间字符匹配，搜索出目标地理区域在所述J对应的所述j1至所述j2时间段内每日新能源汽车充电总访问次数，并生成目标地理区域新能源汽车充电访问次数统计数据集合D＝d1，…，do，…，dv，o＝1，2，3，…，v；其中do表示采集的第o日目标地理区域新能源汽车充电访问次数统计数据，v表示日数量的最大值，其中v＝j2-j1+1，do的单位为次每日； S42、对所述D中所述do进行目标地理区域的新能源汽车充电访问次数均值数值处理，计量出目标地理区域新能源汽车充电访问次数均值其中的单位为次每日； 所述S5包括以下步骤： S51、当所述生成完成时，建立不同充电访问次数新能源汽车充电桩标准数据集合E＝e1，…，eg，…，eθ，g＝1，2，3，…，θ；其中eg表示第g种地理区域每日充电访问次数类型对应的不同充电访问次数新能源汽车充电桩标准数据，V表示地理区域每日充电访问次数类型数量的最大值，eg的单位为台； S52、将所述与所述E中所述eg进行地理区域每日充电访问次数数值匹配，搜索出所述对应的所述eg，并经过数据标识生成目标地理区域新能源汽车充电桩需求数据exuqiu，执行生成所述目标地理区域新能源汽车充电桩需求数据exuqiu的具体操作步骤如下： S521、初始化，将相关结构参数定义为向量，在所述E构成θ维优化问题中，充电桩数量识别沙猫表示问题解的1×θ数组，每个变量值a1，a2，…，aθ都是一个浮点数，每个变量值a1至aθ是位于所述E搜索空间中的下界和上界之间，每只充电桩数量识别沙猫的适应度通过待解决问题的适应度函数得到； S522、搜索猎物，控制探索与开发阶段过渡的最终参数和主要参数是Λ，当|Λ|＞1时，充电桩数量识别沙猫在所述E搜索空间中将所述对应与所述eg进行地理区域每日充电访问次数数值匹配；每只充电桩数量识别沙猫根据最佳候选位置和当前位置及其灵敏度范围更新自己的位置，即在所述E搜索空间中搜索出与所述最匹配的所述eg的位置； S523、攻击猎物，当|Λ|≤1时，充电桩数量识别沙猫在所述E搜索空间中进行寻找，利用最佳候选位置与当前位置生成一个随机位置，即在所述E搜索空间中随机搜索出与所述相匹配的所述eg的随机位置，假设充电桩数量识别沙猫的灵敏度范围是一个圆，利用轮盘赌法给每一只充电桩数量识别沙猫随机选择一个角度进行所述E搜索空间中随机位置搜索；随机位置使得充电桩数量识别沙猫靠近并攻击猎物，即在所述E搜索空间中搜索出与所述相匹配的所述eg； S524、当算法满足最大迭代次数，输出与所述最匹配的所述eg，否则继续迭代直至满足最大迭代次数； S53、将S524步骤中输出的所述eg并经过数据标识生成目标地理区域新能源汽车充电桩需求数据exuqiu，所述目标地理区域新能源汽车充电桩需求数据表示目标地理区域的新能源汽车充电桩的当前理论需求数量，exuqiu的单位为台。

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