网站建设资讯

NEWS

网站建设资讯

大数据+智能化,中创科技e充网为智慧交通赋能

原标题:大数据+智能化,中创科技e充网为智慧交通赋能

越秀网站制作公司哪家好,找创新互联建站!从网页设计、网站建设、微信开发、APP开发、响应式网站设计等网站项目制作,到程序开发,运营维护。创新互联建站从2013年创立到现在10年的时间,我们拥有了丰富的建站经验和运维经验,来保证我们的工作的顺利进行。专注于网站建设就选创新互联建站

电车汇消息:2020年伊始,新基建成为了社会各界广泛热议的话题,而拥有巨大潜力的新能源汽车充电桩,被列为新基建七大领域之一,在这次新基建的风潮下,充电桩市场受到了诸多资本的广泛热捧。随着资本的涌入,融合了大数据、智能化的新技术也逐渐被运用到了充电桩领域之中。

新基建热潮,引领新一代技术革新

新基建的基本内涵,归根结底还是体现在“互联网+、物联网+、大数据+、区块链+、人工智能+”等以互联网为代表的新一代信息技术群。新能源汽车充电桩作为新基建的重要领域,也同样面临着以新技术引领行业发展,促进市场繁荣进步的重要问题。

对于新基建下的新能源汽车充电桩,最为重要的无疑是大数据技术与智能化的应用问题。新能源汽车充电桩自兴起以来,服务能力的不足问题,一直饱受用户的诟病,以新技术带动充电桩发展,是时下行业的统一追求。

中创科技e充网作为深耕充电基础设施平台化服务的服务企业,一直以互联网新业态思维,以数字经济实现响应中国新能源产业战略,不断深化和推广城市充电设施公共服务及管理体系,运用大数据驱动的深度运营模式,采用智能化解决手段,为各级政府、充电设施生产及运营企业带来优质的服务,为国家智慧交通的发展贡献力量。

数据是一切经济活动的依托,在新基建热潮涌来之前,中创科技e充网已经开始着手进行大数据的深度分析利用,并采用智能化手段为行业带来便利有效的运营管理服务,借此用以打破数据孤岛及数据壁垒。自2015年起,e充网承接建设并运营了北京、西安、昆明等多个省市级充电设施平台,支撑政府对行业发展监管和服务一体化目标。并且e充网打造的充电SaaS云平台是企业级集成化充电场站运营管理平台,为充电场站提供运营及运维监管的整合解决方案,为企业营销、运营、运维、商务、服务等多部门提供平台化工具。

e充网深耕,研发大数据+产品

为加快充电基础设施建设,满足社会需求,中创科技e充网结合地区充电设施建设实际,基于车桩数据建立充电服务能力、充电需求、充电代价及服务半径的计算模型,结合车流量、充电桩功率、利用率、人口密度等多维度数据指标,通过大数据算法研究,对算法模型进行多种试验、修正,最终为地区形成车桩融合数据的综合规划方案,帮助实现运营企业利益化、用户充电便利化、服务半径最优化等多种良性成果。

中创科技在本次建桩规划中使用的算法采用多源数据融合的方式,不仅针对电动汽车的充电特性进行研究,同时考虑现有充电站的使用情况,通过建设规划算法,能够实现在有限充电站建设规划投资条件下,尽可能找到最优站点。不仅用户充电更加方便,同时也让整体充电站使用率提高,充电站运营商实现盈利,这样才能使得整个电动汽车行业进入一个良性循环。

除了通过大数据分析计算能力,为地区充电场站建设提供规划方案之外,中创科技e充网为提升充电场站服务能力,为充电用户带来更好的充电体验,为充电设施运营企业提供智能推荐功能。

智能推荐功能是为充电车主提供智能化场站推荐功能,根据车主需求推荐区域内最优充电场站,为车主解决充电困扰,将为杜绝里程焦虑提供帮助。

图示说明:基于算法和用户地理位置,进行场站实时计算,将场站分为红色强推荐,黄色可推荐,蓝色为推荐备选以及灰色不推荐。

e充网基于车桩数据,通过大数据智能算法,针对充电价格、停车费、场站评分、运营商、场站规模、场站现在与未来忙闲状态、快慢充数量等多维度数据,通过神经网络模型计算各因素权重,以此精密化计算的结论,为用户提供切合自身位置及行驶方向的场站。智能推荐功能令车主不再为等待充电桩而困扰,而且大大的节省了充电等待时间,让车主真正体验到“充电无忧”。目前该功能已经在西安e充网App落地应用,大大减少充电用户的排队和等待时间。该功能的出现,一改以往使用“距离”“空闲”等传统单一的推荐方式,以更全面智能的方式为用户带来更好的充电服务,预计未来,智能推荐功能将会覆盖更多的城市。

除此之外,中创科技e充网通过自身大数据优势能力,还打造了预测充电设施运营状态、动态价格策略、收入成本调整模型、电池故障分析及预测、车辆故障分析及预测等多种大数据挖掘分析模型,为新能源汽车及充电设施信息数据监管与服务提供帮助,解决车主里程焦虑并提供合理化出行方案,促进新基建的全面落地,推动智慧交通的进一步发展。


名称栏目:大数据+智能化,中创科技e充网为智慧交通赋能
文章网址:http://cdweb.net/article/chdsig.html