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申请/专利权人：北京邮电大学

摘要：本发明公开了一种面向新城市的新能源车充电桩需求预测及部署优化方法，使用城市迁移学习范式，利用历史数据丰富的城市迁移知识，帮助目标城市预测候选部署方案的用户需求，同时利用启发式思想，提出预测‑规划迭代交互的新模型和对应的高效求解方法，在爆炸的方案组合中快速搜索最优解，并保证方法的趋优性和收敛性。本发明的方法，同时进行预测和规划，保证了部署方案调整过程的趋优性和收敛性，并通过启发式方法提高了求解效率，大大减少了优化所需的时间，同时使用动态规划的思路来查找迭代过程中的最优解，真正实现了同步需求预测和充电桩部署方案优化。

主权项：1.一种面向新城市的新能源车充电桩需求预测及部署优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、首先在目标城市中初始化一个充电桩分布S2、根据源城市充电桩分布目标城市充电桩分布源城市数据DSC、目标城市数据DTC训练充电需求预测模型，并预测出目标城市的充电需求分布所述充电需求预测模型包括上下文模块、画像特征模块、需求预测模块和领域自适应模块：其中，源城市和目标城市中每一个充电站的上下文特征输入上下文模块，输出上下文特征fc；源城市和目标城市每个充电站的画像特征输入画像特征模块，输出画像特征fp；上下文特征fc和画像特征fp结合得到站点联合特征f，将站点联合特征f和时间间隔输入需求预测模块，输出包含每个时间间隔内的充电需求站点联合特征f输入领域自适应模块，输出域标签用来指示站点特征所属域；所述上下文模块依次由卷积块、时空注意力模块、卷积块和全局池化层组成，每个卷积块包含一个卷积层、一个归一化层和一个ReLU激活函数；所述画像特征模块由两个带有一个ReLU激活函数的全连接层组成；所述需求预测模块由一个嵌入层、两个全连接层和一个全连接层组成，时间间隔通过一个嵌入层转化为一个数组q，站点特征通过两个全连接层，将输出结果与q连接起来，再输入到一个全连接层以得到预测结果；所述领域自适应模块由两个全连接层组成；S3、使用预测结果计算出当前充电桩分布的日均营收RTC；S4、给出营收增长阈值θ，如果RTC≤θ，则结束，返回当前目标城市充电桩分布否则执行步骤S5；S5、根据当前充电桩分布构造候选集S6、对进行遍历，使用充电需求预测模型预测得到新的充电需求；S7、用动态规划的思路查找中的最优解，对进行一次更新；跳转到步骤S2。

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百度查询： 北京邮电大学 面向新城市的新能源车充电桩需求预测及部署优化方法