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申请/专利权人：国网上海市电力公司
摘要：本发明公开了一种基于城市多源数据的充电站空间电量预测的方法与系统，所述方法包括：获取涵盖目标区域交通、居住、企业、商业以及充电站运营数据的城市多源数据；对目标区域进行网格化处理，以网格为单位进行多维度特征计算，对计算得到的网格特征数据进行自适应异常值处理，形成以网格为单位的空间数据模型；采用空间数据模型中的特征数据，构建并优化日均充电量预测模型；采用优化后的预测模型对每个网格的日均充电量进行预测，预测结果形成充电需求的空间分布图，作为充电站空间电量预测结果。本发明考虑典型空间因素建立电量预测模型，可以更准确、更可靠地识别出不同地区的用电需求，为未来的充换电基础设施更新提供数据支持。
主权项：1.一种基于城市多源数据的充电站空间电量预测的方法，其特征在于，所述方法包括：S1：获取涵盖目标区域交通、居住、企业、商业以及充电站运营数据的城市多源数据；S2：对目标区域进行网格化处理，以网格为单位，采用相应的多源数据进行多维度特征计算，对计算得到的网格特征数据进行自适应异常值处理，形成以网格为单位的空间数据模型；S2中，对计算得到的网格特征数据进行自适应异常值处理，具体为：针对每一个网格的每一个特征数据，计算其综合异常得分，将综合异常得分大于阈值的特征数据，作为异常特征数据进行删除或替换；综合异常得分计算公式为： 其中，为特征数据的综合异常得分； 为特征数据的局部密度逆指标； 为特征数据的随机森林影响得分； 为调节参数； 其中，是特征数据及其最近邻的特征数据的距离； 与所属的特征类型相同；k为与特征数据最近邻的数据的数量；随机森林影响得分的获取方式为：采用随机森林算法对所有网格内的所有特征数据进行分类，得出各特征数据被划分到异常分支的频率，作为相应的随机森林影响得分；S3：采用空间数据模型中的特征数据，构建并优化日均充电量预测模型；S4：采用优化后的预测模型对每个网格的日均充电量进行预测，预测结果形成充电需求的空间分布图，作为充电站空间电量预测结果。
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权利要求：
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