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申请/专利权人：浙江捷安工程有限公司
摘要：本发明公开了一种基于GCN‑Autoformer的电动汽车充电负荷预测方法，克服了现有技术中存在的因忽略不同充电站负荷的空间维信息以及充电电价对用户行为的影响，导致充电负荷预测误差较大、准确性较低的缺陷，包括下列步骤：采集充电站历史充电负荷数据以及历史充电价格数据；结合充电站空间特征，构建含充电站路网信息的充电站图样本数据集；构造基于GCN‑Autoformer的并联时空神经网模型提取图样本数据集中的空间特征和时间特征并进行特征融合，以完成模型训练；保存达到预期预测精度的并联时空神经网络模型，进行电动汽车充电负荷预测。深度挖掘电动汽车充电负荷数据中的空间维信息，计及充电站位置分布、充电价格对用户充电行为的影响，提高电动汽车充电负荷预测精度。
主权项：1.一种基于GCN-Autoformer的电动汽车充电负荷预测方法，其特征在于，包括下列步骤：S1：采集区域多个充电站历史充电负荷数据以及历史充电价格数据；S2：结合充电站空间特征，构建含充电站路网信息的充电站图样本数据集；S3：构造基于GCN-Autoformer的并联时空神经网络模型，利用图样本数据集对所述模型进行训练，提取图样本数据集中的空间特征和时间特征并进行特征融合；S4：保存达到预期预测精度的并联时空神经网络模型，进行电动汽车充电负荷预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江捷安工程有限公司 一种基于GCN-Autoformer的电动汽车充电负荷预测方法
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