本发明涉及数据，具体而言，涉及一种数据处理方法、装置、存储介质、处理器和电子设备。
背景技术：
1、目前，随着新能源车辆的快速发展，车辆的充电需求日益突出，对充电站的车桩进行合理匹配，已成为当前要解决的问题。由于车辆在充电过程中，存在时空特性以及随机性，导致存在部分充电站桩多车少空置率高，且部分充电站桩少车多排队时间长等时空资源错配问题，从而出现无法对充电站资源进行智能化调配和调度优化的技术问题。
2、针对上述无法对充电站资源进行智能化调配和调度优化的技术问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、本发明实施例提供了一种数据处理方法、装置、存储介质、处理器和电子设备，以解决无法对充电站资源进行智能化调配和调度优化的技术问题。
2、根据发明实施例的一个方面，提供了一种数据处理方法。该方法可以包括：获取目标对象的操作数据和充电站的充电服务数据，其中，目标对象用于将车辆在充电站进行充电；调用两阶段决策模型对操作数据和充电服务数据进行预测，得到目标操作数据和目标充电服务数据，其中，两阶段决策模型为基于历史操作数据和历史充电服务数据建立，且用于在目标对象对车辆进行充电的情况下，使得操作数据和充电服务数据符合标准条件。
3、可选地，该方法还包括：获取目标对象的历史操作数据和充电站的历史充电服务数据，其中，历史操作数据包括：历史充电费用数据和历史等待时间数据，历史充电服务数据包括：历史收益数据和历史服务均衡率数据；
4、可选地，基于历史充电费用数据、历史等待时间数据、历史收益数据和历史服务均衡率数据，确定决策目标函数；基于决策目标函数和决策约束条件，建立两阶段决策模型，其中，决策约束条件用于在两阶段决策模型中对决策目标函数进行约束。
5、可选地，决策约束条件包括以下至少之一：充电需求数据约束条件和充电价格数据约束条件，其中，充电需求数据约束条件用于表征在车辆进行充电的情况下，对车辆所需的充电信息进行约束，充电价格数据约束条件用于表征在固定时间段中，对充电站的充电价格数据进行约束。
6、可选地，基于历史充电费用数据、历史等待时间数据、历史收益数据和历史服务均衡率数据，确定决策目标函数，包括：基于历史充电费用数据和历史等待时间数据，分别确定历史充电费用目标函数和历史等待时间目标函数；基于历史收益数据和历史服务均衡率数据，分别确定历史收益目标函数和历史服务均衡率目标函数；基于历史充电费用目标函数、历史等待时间目标函数、历史收益目标函数和历史服务均衡率目标函数，确定决策目标函数。
7、可选地，基于历史充电费用目标函数、历史等待时间目标函数、历史收益目标函数和历史服务均衡率目标函数，确定决策目标函数，包括：分别对历史充电费用目标函数、历史等待时间目标函数、历史收益目标函数和历史服务均衡率目标函数进行转换，得到转换后的历史充电费用目标函数、历史等待时间目标函数、历史收益目标函数和历史服务均衡率目标函数；分别确定转换后的历史充电费用目标函数、历史等待时间目标函数、历史收益目标函数和历史服务均衡率目标函数的权重系数；基于转换后的历史充电费用目标函数、历史等待时间目标函数、历史收益目标函数和历史服务均衡率目标函数，以及转换后的历史充电费用目标函数、历史等待时间目标函数、历史收益目标函数和历史服务均衡率目标函数所对应的权重系数，确定决策目标函数。
8、可选地，调用两阶段决策模型对操作数据和充电服务数据进行预测，得到目标操作数据和目标充电服务数据，包括：确定两阶段决策模型中的决策值；基于决策值，对操作数据和充电服务数据进行预测，得到目标操作数据和目标充电服务数据。
9、可选地，基于决策值，对操作数据和充电服务数据进行预测，得到目标操作数据和目标充电服务数据，包括：利用决策值对两阶段决策模型进行分解，得到分解模型；基于辅助值和分解模型，确定目标操作数据和目标充电服务数据。
10、可选地，利用决策值对两阶段决策模型进行分解，得到分解模型，包括：基于决策值，确定分解约束条件；基于分解约束条件，建立分解模型。
11、根据本发明实施例的一个方面，提供了一种数据处理装置。该装置可以包括：第一获取单元，用于获取目标对象的操作数据和充电站的充电服务数据，其中，目标对象用于将车辆在充电站进行充电；调用单元，用于调用两阶段决策模型对操作数据和充电服务数据进行预测，得到目标操作数据和目标充电服务数据，其中，两阶段决策模型为基于历史操作数据和历史充电服务数据建立，且用于在目标对象对车辆进行充电的情况下，使得操作数据和充电服务数据符合标准条件。
12、根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在程序被处理器运行时控制存储介质所在设备执行本发明实施例中的方法。
13、根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器，该处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行本发明实施例中的方法。
14、根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例中的方法。
15、根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器，用于存储处理器可执行指令的存储器。其中，处理器被配置为执行指令，以实现本发明实施例中的方法。
16、在本发明实施例中，获取目标对象的操作数据和充电站的充电服务数据，其中，目标对象用于将车辆在充电站进行充电；调用两阶段决策模型对操作数据和充电服务数据进行预测，得到目标操作数据和目标充电服务数据，其中，两阶段决策模型为基于历史操作数据和历史充电服务数据建立，且用于在目标对象对车辆进行充电的情况下，使得操作数据和充电服务数据符合标准条件。也就是说，本发明实施例可以在获取目标对象的操作数据和充电站的充电服务数据的基础上，调用两阶段决策模型对上述获得的操作数据和充电服务数据进行预测，以便使得操作数据和充电服务数据符合标准条件，使充电站达到最优的运营状态，从而提高充电站资源的利用率，降低用户充电成本，缓解电力系统负荷峰值压力，并为电动车辆用户提供更高效、便捷的充电服务，解决了无法对充电站资源进行智能化调配和调度优化的技术问题，实现了可以对充电站资源进行智能化调配和调度优化的技术效果。
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述决策约束条件包括以下至少之一：充电需求数据约束条件和充电价格数据约束条件，其中，所述充电需求数据约束条件用于表征在所述车辆进行充电的情况下，对所述车辆所需的充电信息进行约束，所述充电价格数据约束条件用于表征在固定时间段中，对所述充电站的充电价格数据进行约束。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述历史充电费用数据、所述历史等待时间数据、所述历史收益数据和所述历史服务均衡率数据，确定决策目标函数，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述历史充电费用目标函数、所述历史等待时间目标函数、所述历史收益目标函数和所述历史服务均衡率目标函数，确定所述决策目标函数，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，调用两阶段决策模型对所述操作数据和所述充电服务数据进行预测，得到目标操作数据和目标充电服务数据，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，基于所述决策值，对所述操作数据和所述充电服务数据进行预测，得到所述目标操作数据和所述目标充电服务数据，包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，利用所述决策值对所述两阶段决策模型进行分解，得到分解模型，包括：
9.一种数据处理装置，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序被处理器运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至8中任意一项所述的方法。
11.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至8中任意一项所述的方法。
12.一种计算机程序产品，包括计算机指令，其特征在于，所述计算机指令被处理器执行时实现权利要求1至8中任意一项所述的方法。
13.一种电子设备，其特征在于，包括：
