本发明涉及智能交通与城市规划，具体而言，涉及一种城市充电桩分布可达性分析方法及系统。
背景技术：
1、随着电动汽车的普及和城市化进程的加速，城市充电桩的分布与可达性成为制约电动汽车发展的重要因素。合理布局充电桩不仅能满足日益增长的充电需求，还能提升电动汽车使用的便捷性和经济性，促进城市交通的绿色转型。然而，目前城市充电桩的分布往往存在盲目性，缺乏科学系统的规划和评估方法，导致充电桩利用率不均、充电需求与供给不匹配等问题。
2、传统的充电桩布局方法主要依赖于经验判断和简单的数据分析，缺乏综合考虑道路网络、交通流量、电动汽车分布、人口密度以及历史充电需求等多方面因素的能力。这种方法往往难以准确预测未来的充电需求，也无法有效评估不同充电桩布局方案的成本效益和可达性。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种光伏发电储能并网优化系统及方法，旨在解决现有的充电桩布局方法主要依赖于经验判断和简单的数据分析，缺乏综合考虑能力，难以准确预测未来的充电需求，无法有效评估不同充电桩布局方案的成本效益和可达性的问题。
2、本发明的实施例通过以下技术方案实现：
3、一种城市充电桩分布可达性分析方法，包括以下步骤：
4、采集现有充电桩的相关数据和历史充电需求数据，对现有充电桩相关数据和历史充电需求数据进行相应的数据预处理，并分别得到充电桩相关数据集和历史充电需求数据集；
5、基于充电桩相关数据集和历史充电需求数据集，分别构建潜在位置识别模型和需求预测模型，并得到充电桩潜在位置识别结果和充电桩需求预测结果；
6、构建可达性分析模型，结合充电桩潜在位置识别结果和充电桩需求预测结果，通过可达性分析模型得到可达性分析结果；
7、根据现有充电桩的相关数据和历史充电需求数据设置成本效益分析框架，基于成本效益分析框架构建成本效益分析模型，结合可达性分析结果，得到若干个充电桩布局方案；
8、基于若干个充电桩布局方案，建立相应的交通仿真模型，通过交通仿真模型模拟每个充电桩布局方案并得到相应的仿真结果，对比每个仿真结果，得到最优的充电桩布局方案。
9、可选地，所述现有充电桩的相关数据包括道路网络数据、交通流量数据、电动汽车分布数据和人口密度数据；所述历史充电需求数据包括用户历史密度数据、电动汽车历史密度数据和充电桩历史利用率数据。
10、可选地，基于充电桩相关数据集，构建潜在位置识别模型，得到充电桩潜在位置识别结果的具体过程为：
11、通过充电桩相关数据集，获取道路数据中每条道路的起点、终点、长度和速度限制；
12、基于图论构建潜在位置识别模型，将每条道路的起点和终点作为节点添加到潜在位置识别模型中，并附带每条道路的长度和速度限制作为边的属性；
13、设置长度和速度限制的约束条件，根据约束条件计算边的权重，并更新边的属性；
14、通过度中心性评估每个节点的重要性，计算每个节点的平均度中心性，选择度中心性大于平均值的节点作为潜在的充电桩位置。
15、可选地，基于历史充电需求数据集，构建需求预测模型，得到充电桩需求预测结果的具体过程为：
16、通过历史充电需求数据集提取充电需求基本特征和时间特征，并基于充电需求基本特征和时间特征计算获得相应的衍生特征；
17、通过充电需求基本特征、时间特征和衍生特征构造相应的需求特征数据集，根据时序将需求特征数据集划分为训练集、验证集和测试集；
18、基于梯度提升树和地理加权回归构建需求预测初始模型，设置需求预测初始模型的基本参数，通过训练集对需求预测初始模型进行训练，通过验证集对需求预测初始模型进行评估，根据评估结果对需求预测初始模型进行模型参数调优并得到最优需求预测模型，通过测试集对最优需求预测模型进行测试并得到需求预测模型和对应的充电桩需求预测结果。
19、可选地，所述需求特征数据集包括：
20、特征集，作为需求预测模型的输入数据，其中每个样本都包含了充电需求基本特征、时间特征和衍生特征；
21、目标变量集，作为需求预测模型的输出数据，其中每个元素都与特征集中的对应样本相关联。
22、可选地，所述构建可达性分析模型，结合充电桩潜在位置识别结果和充电桩需求预测结果，通过可达性分析模型得到可达性分析结果的具体过程为：
23、基于g i s，通过di jkstra算法和a*搜索算法构建可达性分析模型；
24、结合充电桩潜在位置识别结果和充电桩需求预测结果，初始化需要的充电桩数量、用户密度和旅行时间的权重；
25、基于启发式选址算法，通过可达性分析模型得到可达性分析结果。
26、可选地，所述根据现有充电桩的相关数据和历史充电需求数据设置成本效益分析框架，基于成本效益分析框架构建成本效益分析模型，结合可达性分析结果，得到若干个充电桩布局方案的具体过程为：
27、根据现有充电桩的相关数据和历史充电需求数据设置成本效益分析框架；
28、基于成本效益分析框架构建成本效益分析模型，通过成本效益分析模型进行总成本与总效益计算，根据总成本和总效益的时间序列数据，计算项目的净现值和项目的内部收益率，并得到成本效益分析结果；
29、通过成本效益分析结果结合可达性分析结果，得到若干个充电桩布局方案。
30、可选地，所述基于若干个充电桩布局方案，建立相应的交通仿真模型，通过交通仿真模型模拟每个充电桩布局方案并得到相应的仿真结果，对比每个仿真结果，得到最优的充电桩布局方案的具体过程为：
31、基于若干个充电桩布局方案，设置相应的交通模型参数和充电桩模型参数，通过交通模拟软件动态模拟充电桩布局并建立相应的交通仿真模型；
32、通过交通仿真模型动态模拟每个充电桩布局方案，收每个集动态模拟过程中的相应数据，评估每个充电桩布局的性能，根据评估结果调整充电桩的位置、数量或类型，优化充电桩布局方案；
33、对优化后的充电桩布局方案中的充电桩模型参数进行敏感性分析，观察不同参数变化对充电桩布局方案优化效果的影响；
34、对比每个优化后的充电桩布局方案的性能，选择最优的充电桩布局方案；
35、根据选定的充电桩布局方案进行实施，建立监控系统，采集充电桩的相关数据并反馈，通过搜集到的充电桩相关数据对系统进行迭代优化。
36、本发明还提供一种实现所述城市充电桩分布可达性分析方法的系统，包括：
37、数据采集与预处理模块，用于采集现有充电桩的相关数据和历史充电需求数据，并进行数据预处理；
38、模型构建模块，用于基于预处理后的数据，构建潜在位置识别模型、需求预测模型和可达性分析模型；
39、成本效益分析模块，用于根据现有数据和可达性分析结果，构建成本效益分析模型，生成多个充电桩布局方案；
40、交通仿真与优化模块，用于建立交通仿真模型，模拟不同充电桩布局方案下的交通情况，并优化得到最优布局方案；
41、结果展示与决策支持模块，用于将分析结果以可视化形式展示，为决策者提供直观的数据支持和决策建议.
42、可选地，所述数据采集与预处理模块包括：
43、数据采集子模块，用于从数据源获取道路网络数据、交通流量数据、电动汽车分布数据、人口密度数据、用户历史密度数据、电动汽车历史密度数据和充电桩历史利用率数据；
44、数据预处理子模块，用于对采集到的数据进行清洗、整合和格式化，生成充电桩相关数据集和历史充电需求数据集；
45、所述模型构建模块包括：
46、潜在位置识别子模块：用于利用图论和度中心性评估方法，识别潜在的充电桩位置；
47、需求预测子模块，用于基于梯度提升树和地理加权回归，构建并优化需求预测模型，预测充电桩需求；
48、可达性分析子模块，用于基于g i s和启发式选址算法，构建可达性分析模型，评估充电桩布局的可达性；
49、所述成本效益分析模块包括：
50、成本效益分析框架设置子模块，用于根据数据和需求设置成本效益分析的基本框架；
51、成本效益计算子模块，用于计算总成本和总效益，进行净现值和内部收益率分析；
52、布局方案生成子模块，用于结合可达性分析结果和成本效益分析结果，生成多个充电桩布局方案；
53、所述交通仿真与优化模块包括：
54、交通仿真模型构建子模块，用于基于交通流理论和仿真软件，构建交通仿真模型；
55、仿真运行与结果分析子模块，用于模拟不同充电桩布局方案下的交通情况，分析仿真结果；
56、优化子模块，用于根据仿真结果，对比不同布局方案的优劣，选择最优的充电桩布局方案；
57、所述结果展示与决策支持模块包括：
58、结果可视化子模块，用于利用图表、地图等形式展示充电桩布局方案、可达性分析结果和成本效益分析结果。
59、决策支持子模块，用于根据分析结果，为决策者提供充电桩布局优化的具体建议。
60、本发明实施例的技术方案至少具有如下优点和有益效果：
61、通过采集并分析现有充电桩的相关数据和历史充电需求数据，能够准确识别出潜在的充电桩位置，并预测未来的充电需求，这有助于避免充电桩的盲目布局，确保充电桩能够覆盖到真正的需求热点，提高充电桩的利用效率和整体布局的合理性；
62、构建可达性分析模型，结合充电桩潜在位置识别结果和充电需求预测结果，能够科学评估不同充电桩布局方案的可达性，通过优化布局，减少用户充电的旅行时间和成本，提升用户体验，进一步促进电动汽车的普及；
63、设置成本效益分析框架，并构建相应的分析模型，能够全面考虑充电桩布局的总成本和总效益，通过计算项目的净现值和内部收益率，为决策者提供经济可行的布局方案，这有助于在保障社会效益的同时，实现经济效益的最大化；
64、通过综合运用数据处理、模型构建、仿真模拟等多种技术手段，为充电桩布局提供了科学、系统的分析方法，这不仅能够提高决策的科学性和准确性，还能够降低决策过程中的主观性和不确定性；
65、通过优化充电桩布局，提高电动汽车的充电便利性和经济性，有助于推动电动汽车的普及，电动汽车作为清洁能源交通工具，其普及将有效减少城市交通的碳排放，促进城市交通的绿色发展和可持续发展。
1.一种城市充电桩分布可达性分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的城市充电桩分布可达性分析方法，其特征在于，所述现有充电桩的相关数据包括道路网络数据、交通流量数据、电动汽车分布数据和人口密度数据；所述历史充电需求数据包括用户历史密度数据、电动汽车历史密度数据和充电桩历史利用率数据。
3.如权利要求1所述的城市充电桩分布可达性分析方法，其特征在于，基于充电桩相关数据集，构建潜在位置识别模型，得到充电桩潜在位置识别结果的具体过程为：
4.如权利要求1所述的城市充电桩分布可达性分析方法，其特征在于，基于历史充电需求数据集，构建需求预测模型，得到充电桩需求预测结果的具体过程为：
5.如权利要求4所述的城市充电桩分布可达性分析方法，其特征在于，所述需求特征数据集包括：
6.如权利要求1所述的城市充电桩分布可达性分析方法，其特征在于，所述构建可达性分析模型，结合充电桩潜在位置识别结果和充电桩需求预测结果，通过可达性分析模型得到可达性分析结果的具体过程为：
7.如权利要求1所述的城市充电桩分布可达性分析方法，其特征在于，所述根据现有充电桩的相关数据和历史充电需求数据设置成本效益分析框架，基于成本效益分析框架构建成本效益分析模型，结合可达性分析结果，得到若干个充电桩布局方案的具体过程为：
8.如权利要求1所述的城市充电桩分布可达性分析方法，其特征在于，所述基于若干个充电桩布局方案，建立相应的交通仿真模型，通过交通仿真模型模拟每个充电桩布局方案并得到相应的仿真结果，对比每个仿真结果，得到最优的充电桩布局方案的具体过程为：
9.一种实现权利要求1-8中任一项所述城市充电桩分布可达性分析方法的系统，其特征在于，包括：
10.如权利要求9所述的城市充电桩分布可达性分析方法，其特征在于，所述数据采集与预处理模块包括：
