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龙图腾网恭喜国网湖北省电力有限公司营销服务中心(计量中心)申请的专利基于车网交互策略优化的电动汽车充电负荷短期预测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：CN118889397B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202410963459.5，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于车网交互策略优化的电动汽车充电负荷短期预测方法是由樊立攀;张莹;张娟;魏伟;谢东日设计研发完成，并于2024-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于车网交互策略优化的电动汽车充电负荷短期预测方法在说明书摘要公布了：一种基于车网交互策略优化的电动汽车充电负荷短期预测方法，包括：采用数据驱动的方法得到充电负荷的短期预测结果；采用模型驱动的方法对所述预测结果维度进行拓展，得到多维度充电负荷的短期预测结果；采用第一预设规则对所述多维度充电负荷的短期预测结果进行优化，得到最终的电动汽车充电负荷短期预测结果。本发明进一步扩展了负荷预测输出的维度信息，并且可以获得每个时间点连接的电动汽车的数量、充电需求时间和每个电动汽车的充电开始时间的信息。该方法在预测精度和负荷预测结果输出信息的维度方面更优。

本发明授权基于车网交互策略优化的电动汽车充电负荷短期预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于车网交互策略优化的电动汽车充电负荷短期预测方法，其特征在于，包括：S100.采用数据驱动的方法得到充电负荷的短期预测结果；S100中，采用数据驱动的方法得到充电负荷的短期预测结果，具体方法包括：使用数据驱动的预测方法来获得初始短期预测序列Pda，其中，分别表示要预测的一天中的第1个离散时刻、第t个离散时刻和第e个离散时刻对应的电动车充电负载功率，然后采用自回归综合移动平均模型对所述初始短期预测序列Pda进行预测，所述自回归综合移动平均模型表示如下： 其中α1、α2、.....、αe表示负荷预测加权系数，β1、β2、.....、βe表示负荷预测误差加权系数,e1、e2、e3.....ee表示第e个离散时刻的误差项；S200.采用模型驱动的方法对所述预测结果维度进行拓展，得到多维度充电负荷的短期预测结果；S200中，采用模型驱动的方法对所述预测结果维度进行拓展，得到多维度充电负荷的短期预测结果；具体方法包括：获取数据驱动的预测结果中要预测的一天的全天负荷预测结果的序列中的最大值maxPda，将所述最大值maxPda按照低、中、高时间点充电负载分布为将低、中、高时间点充电负载的值相对应的时刻t被记录为低、中、高充电负荷的时刻；所述低、中、高时间点充电负载的值相对应的时刻t表达式为： 其中tl、tm和th表示与低功率、中等功率和高功率充电负荷相对应的充电时间；S300.采用第一预设规则对所述多维度充电负荷的短期预测结果进行优化，得到最终的电动汽车充电负荷短期预测结果；S300中，采用第一预设规则对所述多维度充电负荷的短期预测结果进行优化，具体方法包括：将S200中的区域中每一时刻接入的电动汽车充电数量设置为每一时刻的接入车辆数量bt，校正S200中的预测负荷，同时替换不合理的设置参数值；基于S200中生成的区域充电负载Pm1，bt辆电动车在时刻t连接在该区域中，以校正Pda和在S200中生成的负载Pm1之间的负荷，得到bt；电动汽车下的校正区域充电负荷预测结果Pm2t，所述Pm2t表达式为： 其中，Pm2t表示bt电动汽车下的校正区域充电负荷预测结果，调整每个时刻t的bt值，使得在每个时刻t的负荷Pm1t和负荷Pm2t之和近似等于Pda；Pc为充电电动汽车功率，ai,t表示第i个电动车在时刻t的充电状态；根据生成的全天负荷序列的校正负荷Pm2t，得到最终的电动汽车充电负荷短期预测结果Pmt，Pmt公式为：pmt＝pm1t+pm2t其中，Pmt表示基于行驶模式预测的修正时刻t的最终区域充电负载。

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