(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211257480.0 (22)申请日 2022.10.14 (71)申请人 成都秦川物联网科技股份有限公司 地址 610100 四川省成 都市龙泉驿区经开 区南四路931号 (72)发明人 邵泽华　周莙焱　刘彬　梁永增　 吴岳飞　 (74)专利代理 机构 成都七星天知识产权代理有 限公司 5125 3 专利代理师 张近甜 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) B60L 53/00(2019.01) (54)发明名称 智慧城市新能源汽车充电服务方法、 系统、 装置和介质 (57)摘要 本说明书实施例提供智慧城市新能源汽车 充电服务方法、 系统、 装置和介质， 该方法基于智 慧城市新能源汽 车充电服务物联网系统实现。 该 系统包括用户平台、 服务平台、 充电桩管理平台、 传感网络平台和对象平台。 该方法由充电桩管理 平台执行。 该方法包括： 基于服务平台通过用户 平台获取用户的充电请求； 基于充电请求， 确定 候选充电桩； 基于候选充电桩的排队信息和前往 候选充电桩的时间信息， 对候选充电桩进行排 序， 确定目标充电桩； 预测目标充电桩的故障率； 以及基于服务平台通过用户平台， 将推荐信息 反 馈给用户。 该方法可以通过智慧城市新能源汽车 充电服务装置实现。 该方法还可以通过计算机可 读存储介质存 储的计算机指令 被读取后运行。 权利要求书2页 说明书11页 附图6页 CN 115330281 A 2022.11.11 CN 115330281 A 1.一种智慧城市新能源汽车充电服务方法， 其特征在于， 基于智慧城市新能源汽车充 电服务物联网系统实现， 所述智慧城市新能源汽车充电服务物联网系统包括用户平台、 服 务平台、 充电桩管理平台； 所述方法由所述充电桩管理平台执 行， 所述方法包括： 基于所述服务平台通过所述用户平台获取用户的充电请求， 其中， 所述充电请求包括 所述用户的汽车的剩余电量和所述用户的定位 位置； 基于所述充电请求， 确定候选充电桩； 基于所述候选充电桩的排队信 息和前往所述候选充电桩的时间信 息， 对所述候选充电 桩进行排序， 确定目标充电桩； 预测所述目标充电桩的故障率； 基于所述故障率， 确定所述目标充电桩的推荐信 息； 以 及 基于所述 服务平台通过 所述用户平台， 将所述推荐信息反馈给 所述用户。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述预测所述目标充电桩的故障率包括： 获取知识图谱， 其中， 所述知识图谱的节点包括充电桩， 所述节点的节点特征包括所述 节点对应的所述充电桩的故障率； 所述知识图谱的边用于连接相似度大于预设阈值的两个 所述节点； 所述 边的边特 征包括被所述 边连接的两个所述节点的相似度； 基于所述知识图谱， 确定所述目标充电桩的所述故障率。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述候选充电桩的排队信 息和前 往所述候选充电桩的时间信息， 对所述 候选充电桩进行排序， 确定目标充电桩 包括： 获取所述候选充电桩的第一基本信息和用户的充电画像； 基于所述排队信息、 所述时间信息、 所述第一基本信息、 所述充电画像中的至少一种， 通过排序模型确定排序结果， 其中， 所述 排序模型为机器学习模型； 基于所述 排序结果， 确定所述目标充电桩。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述充电请求还包括行程需求信息， 所述 基于所述故障率， 确定所述目标充电桩的推荐信息包括： 基于所述行程需求信息， 确定第一子推荐信息； 基于所述故障率， 确定第二子推荐信息； 基于所述第一子推荐信息和所述第二子推荐信息， 确定所述推荐信息 。 5.一种智慧城市新 能源汽车充电服务物联网系统， 其特征在于， 包括用户平台、 服务平 台、 充电桩管理平台； 所述充电桩管理平台被 配置为执 行以下操作： 基于所述服务平台通过所述用户平台获取用户的充电请求， 其中， 所述充电请求包括 所述用户的汽车的剩余电量和所述用户的定位 位置； 基于所述充电请求， 确定候选充电桩； 基于所述候选充电桩的排队信 息和前往所述候选充电桩的时间信 息， 对所述候选充电 桩进行排序， 确定目标充电桩； 预测所述目标充电桩的故障率； 基于所述故障率， 确定所述目标充电桩的推荐信 息； 以 及 基于所述 服务平台通过 所述用户平台， 将所述推荐信息反馈给 所述用户。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115330281 A 26.根据权利要求5所述的物联网系统， 其特征在于， 所述充电桩管理平台进一步被配置 为执行以下操作： 获取知识图谱， 其中， 所述知识图谱的节点包括充电桩， 所述节点的节点特征包括所述 节点对应的所述充电桩的故障率； 所述知识图谱的边用于连接相似度大于预设阈值的两个 所述节点； 所述 边的边特 征包括被所述 边连接的两个所述节点的相似度； 基于所述知识图谱， 确定所述目标充电桩的所述故障率。 7.根据权利要求5所述的物联网系统， 其特征在于， 所述充电桩管理平台进一步被配置 为执行以下操作： 获取所述候选充电桩的第一基本信息和用户的充电画像； 基于所述排队信息、 所述时间信息、 所述第一基本信息、 所述充电画像中的至少一种， 通过排序模型确定排序结果， 其中， 所述 排序模型为机器学习模型； 基于所述 排序结果， 确定所述目标充电桩。 8.根据权利要求5所述的物联网系统， 其特征在于， 所述充电请求还包括行程需求信 息， 所述充电桩管理平台进一 步被配置为执 行以下操作： 基于所述行程需求信息， 确定第一子推荐信息； 基于所述故障率， 确定第二子推荐信息； 基于所述第一子推荐信息和所述第二子推荐信息， 确定所述推荐信息 。 9.一种智慧城市新能源汽车充电服务装置， 其特征在于， 所述装置包括至少一个处理 器以及至少一个存 储器； 所述至少一个存 储器用于存 储计算机指令； 所述至少一个处理器用于执行所述计算机指令 中的至少部分指令以实现如权利要求1 至5中任一项所述的智慧城市新能源 汽车充电服 务方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述存储介质存储计算机指令， 当所述计 算机指令被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的智慧城市新能源汽车充电 服务方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115330281 A 3