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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利基于电动两轮车流量的无历史数据区域换电站部署方法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：CN119476618B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411609428.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于电动两轮车流量的无历史数据区域换电站部署方法是由向朝参;陈佳怡;顾丞毅;刘德华;程文辉设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于电动两轮车流量的无历史数据区域换电站部署方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于电动两轮车流量的无历史数据区域换电站部署方法，包括：获取城市中与换电站相关的区域特征数据和环境数据；基于对已部署换电站区域历史数据的分析结果结合去噪扩散概率模型构建并训练生成模型；构建使换电站数量和两轮车区域流量之间的相关性与换电站覆盖范围达到最大平衡的换电站部署优化问题；通过模拟退火算法求解换电站部署优化问题得到最优换电站部署方案；在逐步求解的过程中调用训练好的生成模型根据目标区域的区域特征数据和环境数据同步生成电动两轮车流量；通过最优换电站部署方案实现目标区域的换电站部署。本发明能够提高换电站部署优化问题求解的准确性和效率，以及电动两轮车区域换电站部署的实用性。

本发明授权基于电动两轮车流量的无历史数据区域换电站部署方法在权利要求书中公布了：1.基于电动两轮车流量的无历史数据区域换电站部署方法，其特征在于，包括： S1：获取城市中与换电站相关的区域特征数据和环境数据； S2：基于对已部署换电站区域历史数据的分析结果结合去噪扩散概率模型构建并训练生成模型； 其中，训练后的生成模型用于目标区域的电动两轮车流量生成； 步骤S2中，训练生成模型的处理步骤如下： S201：获取作为训练数据的原始数据x0、已部署换电站区域特征数据和环境数据； S202：将区域特征数据和环境数据输入流量估计器中进行流量估计，输出预测区域流量；通过预测区域流量和实际区域流量构造损失函数，优化流量估计器模型参数，直到损失函数值趋于稳定； S203：通过向原始数据x0中添加随机采样的噪声ε实现前向扩散，得到噪声数据； 其中，噪声数据符合均值为流量估计器输出的预测区域流量的正态分布； S204：将构建的城市知识图谱和采样的噪声数据输入去噪网络中进行去噪还原，预测出对应采样步的噪声 步骤S204中，去噪网络基于DiffWave模型构建，将DiffWave模型中的双向扩张卷积块被替换为知识增强时空模块； 知识增强时空模块包括空间模块和时间模块；空间模块采用1层的R-GCN，时间模块采用Transformerlayer，利用注意力机制对空间模块和时间模块的输出进行融合；将城市知识图谱经过TuckER转换为城市知识图谱嵌入作为注意力机制的Query，来指导融合过程； S205：通过预测的噪声和噪声ε构造损失函数，反向优化去噪网络的模型参数； S206：重复步骤S203至S205，直至损失函数值趋于稳定； S3：为目标区域构建使换电站数量和两轮车区域流量之间的相关性与换电站覆盖范围达到最大平衡的换电站部署优化问题； 步骤S3中，换电站部署优化问题表示为： 目标函数： 成本约束： 换电站数量约束： 其中： r＝corrFlowTR,XTR； ej＝lj+bssj+mj； 式中：α表示用于调节相关性和换电站服务覆盖范围的重要性程度的变量；r表示换电站数量与区域流量之间的相关性；covtotal表示换电站服务覆盖范围的并集，换电站服务覆盖范围的计算方式为：若区域rj有换电站，则取rj的中心点位置cj设置服务半径r；ej表示换电站的部署成本；B表示总成本约束；C表示每个区域部署换电站数量的上限，以避免不切实际的换电站数量分配；xij表示第j个换电站是否部署在了第i个区域，当xij＝1代表部署，xij＝0代表未部署；FlowTR表示目标区域的电动两轮车流量；Flowi表示目标区域中第i个区域的电动两轮车流量；表示第i个区域第t个时段的电动两轮车流量；ut表示电动车区域流量在不同时段的影响因子，通过用户换电习惯得到，以表示各时段区域流量的重要程度，ut的值越接近1，代表该时段用户越可能进行换电，则该时段的区域流量影响越大；lj表示土地成本；bssj表示购买换电站及电池的成本；mj表示后期维护成本； S4：通过模拟退火算法求解换电站部署优化问题，得到最优换电站部署方案； 其中，在逐步求解的过程中，调用训练好的生成模型根据目标区域的区域特征数据和环境数据同步生成电动两轮车流量； S5：通过最优换电站部署方案实现目标区域的换电站部署。

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