充电站选址方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

本技术涉及计算机，特别是涉及一种充电站选址方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

背景技术：

1、随着能源结构的变化，人们对新能源的需求日益增加，实现充电站的合理选址愈发受到重视。

2、在相关技术中，可以利用基于空间距离的选址模型，确定充电站的选址位置；或者，也可以进一步结合多个候选地点的特征数据，以提升选址准确率。

3、然而，上述方式中，前者仅基于不同地点之间的空间距离进行选址，流于表面，难以获取到可靠准确的充电站地址，而后者选址准确率虽然可以得以提升，但需要耗费大量的人力和时间。可见，相关技术仍然存在充电站选址效率较为低下的问题。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种充电站选址方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

2、第一方面，本技术提供了一种充电站选址方法。所述方法包括：

3、获取多个充电站中每个充电站的充电站属性信息，并根据所述充电站的充电站属性信息对应的文本数据，确定所述充电站对应的充电站描述信息的词向量；

4、根据所述充电站对应的词向量对所述多个充电站进行聚类，并根据聚类结果确定所述充电站的描述分类结果；

5、根据所述充电站对应的经纬度信息对所述多个充电站进行聚类，并根据聚类结果确定所述充电站的空间分类结果；

6、基于所述充电站的描述分类结果和空间分类结果，确定所述充电站对应的充电站特征，并根据所述充电站对应的充电站特征，确定任意两个充电站之间的充电站相似度；

7、根据所述充电站相似度和所述充电站对应的充电负荷，确定待构建的目标充电站的充电站地址。

8、在其中一个实施例中，所述根据所述充电站的充电站属性信息对应的文本数据，确定所述充电站对应的充电站描述信息的词向量，包括：

9、基于所述充电站的充电站属性信息对应的文本数据的拼接结果，得到所述充电站对应的充电站描述文本；

10、对所述充电站描述文本进行分词，得到多个描述文本分词；

11、对所述多个充电站中每个充电站的描述文本分词进行词频统计，得到每个描述文本分词的单词频率，并确定每个描述文本分词的词组编号；

12、将多个描述文本分词对应的单词频率以及各描述文本分词的词组编号输入到预设的词向量模型，并将所述词向量模型输出的词向量，作为所述充电站对应的充电站描述信息的词向量。

13、在其中一个实施例中，所述基于所述充电站的描述分类结果和空间分类结果，确定所述充电站对应的充电站特征，包括：

14、利用预设的隐含狄利克雷分布主题模型，对所述充电站的多个描述文本分词进行主题分类，得到所述充电站对应的主题分类结果；

15、对所述充电站的词向量与经纬度信息进行拼接，得到拼接特征，根据所述拼接特征对所述多个充电站进行分类，得到所述充电站的综合分类结果；

16、基于所述充电站的描述分类结果、空间分类结果、主题分类结果和综合分类结果，确定所述充电站对应的充电站特征。

17、在其中一个实施例中，所述综合分类结果包括第一综合分类结果，所述根据所述拼接特征对所述多个充电站进行分类，得到所述充电站的综合分类结果，包括：

18、根据所述拼接特征，获取所述多个充电站之间的余弦距离；

19、根据所述余弦距离对所述多个充电站进行聚类，并根据聚类结果得到所述充电站的第一综合分类结果。

20、在其中一个实施例中，所述综合分类结果包括第二综合分类结果，所述根据所述拼接特征对所述多个充电站进行分类，得到所述充电站的综合分类结果，包括：

21、利用所述隐含狄利克雷分布主题模型，对所述充电站的所述拼接特征进行主题分类，并将分类结果作为所述充电站对应的第二综合分类结果。

22、在其中一个实施例中，所述根据所述充电站相似度和所述充电站对应的充电负荷，确定待构建的目标充电站的充电站地址，包括：

23、根据所述充电站对应的充电负荷，从所述多个充电站中确定出充电负荷最高的多个候选充电站；

24、确定所述多个候选充电站中的至少一组邻近充电站；每组邻近充电站包括两个候选充电站，所述两个候选充电站之间的充电站相似度大于相似度阈值；

25、针对每组邻近充电站，将所述两个候选充电站的中点，作为待构建的目标充电站的充电站地址。

26、第二方面，本技术还提供了一种充电站选址装置。所述装置包括：

27、词向量确定模块，用于获取多个充电站中每个充电站的充电站属性信息，并根据所述充电站的充电站属性信息对应的文本数据，确定所述充电站对应的充电站描述信息的词向量；

28、描述分类结果确定模块，用于根据所述充电站对应的词向量对所述多个充电站进行聚类，并根据聚类结果确定所述充电站的描述分类结果；

29、空间分类结果确定模块，用于根据所述充电站对应的经纬度信息对所述多个充电站进行聚类，并根据聚类结果确定所述充电站的空间分类结果；

30、相似度计算模块，用于基于所述充电站的描述分类结果和空间分类结果，确定所述充电站对应的充电站特征，并根据所述充电站对应的充电站特征，确定任意两个充电站之间的充电站相似度；

31、选址模块，用于根据所述充电站相似度和所述充电站对应的充电负荷，确定待构建的目标充电站的充电站地址。

32、第三方面，本技术还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

33、获取多个充电站中每个充电站的充电站属性信息，并根据所述充电站的充电站属性信息对应的文本数据，确定所述充电站对应的充电站描述信息的词向量；

34、根据所述充电站对应的词向量对所述多个充电站进行聚类，并根据聚类结果确定所述充电站的描述分类结果；

35、根据所述充电站对应的经纬度信息对所述多个充电站进行聚类，并根据聚类结果确定所述充电站的空间分类结果；

36、基于所述充电站的描述分类结果和空间分类结果，确定所述充电站对应的充电站特征，并根据所述充电站对应的充电站特征，确定任意两个充电站之间的充电站相似度；

37、根据所述充电站相似度和所述充电站对应的充电负荷，确定待构建的目标充电站的充电站地址。

38、第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

39、获取多个充电站中每个充电站的充电站属性信息，并根据所述充电站的充电站属性信息对应的文本数据，确定所述充电站对应的充电站描述信息的词向量；

40、根据所述充电站对应的词向量对所述多个充电站进行聚类，并根据聚类结果确定所述充电站的描述分类结果；

41、根据所述充电站对应的经纬度信息对所述多个充电站进行聚类，并根据聚类结果确定所述充电站的空间分类结果；

42、基于所述充电站的描述分类结果和空间分类结果，确定所述充电站对应的充电站特征，并根据所述充电站对应的充电站特征，确定任意两个充电站之间的充电站相似度；

43、根据所述充电站相似度和所述充电站对应的充电负荷，确定待构建的目标充电站的充电站地址。

44、第五方面，本技术还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

45、获取多个充电站中每个充电站的充电站属性信息，并根据所述充电站的充电站属性信息对应的文本数据，确定所述充电站对应的充电站描述信息的词向量；

46、根据所述充电站对应的词向量对所述多个充电站进行聚类，并根据聚类结果确定所述充电站的描述分类结果；

47、根据所述充电站对应的经纬度信息对所述多个充电站进行聚类，并根据聚类结果确定所述充电站的空间分类结果；

48、基于所述充电站的描述分类结果和空间分类结果，确定所述充电站对应的充电站特征，并根据所述充电站对应的充电站特征，确定任意两个充电站之间的充电站相似度；

49、根据所述充电站相似度和所述充电站对应的充电负荷，确定待构建的目标充电站的充电站地址。

50、上述充电站选址方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，可以获取多个充电站中每个充电站的充电站属性信息，并根据充电站的充电站属性信息对应的文本数据，确定充电站对应的充电站描述信息的词向量；然后，可以根据充电站对应的词向量对多个充电站进行聚类，并根据聚类结果确定所述充电站的描述分类结果，以及，可以根据充电站对应的经纬度信息对多个充电站进行聚类，并根据聚类结果确定充电站的空间分类结果；进而可以基于充电站的描述分类结果和空间分类结果，确定充电站对应的充电站特征，并根据充电站对应的充电站特征，确定任意两个充电站之间的充电站相似度，根据充电站相似度和充电站对应的充电负荷，确定待构建的目标充电站的充电站地址。在本技术中，可以构建空间文本聚类模型，通过生成反映充电站文本信息特征的词向量并利用词向量对多个充电站进行聚类，同时结合充电站的空间特征，确定出充电站的充电站特征，从而在深入充分地挖掘不同充电站在空间数据和文本数据的数据关系的同时，节省人力成本，有效提高充电站选址的效率。