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申请/专利权人：广州万城万充新能源科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于多模态数据感知的电动车充电功率预测系统，该系统包括：电动车充电数据获取单元；充电功率曲线拟合单元；充电功率调整单元；所述电动车充电数据获取单元可获取影响电动车充电功率的环境因素值，以及在对应因素值下电动车的充电功率Wn；所述充电功率曲线拟合单元可根据电动车充电数据获取单元获取的相关因素值和充电功率Wn，计算出适用于电动车充电功率的拟合曲线；所述充电功率调整单元可通过拟合曲线预测出不同充电环境下电动车的充电功率，再结合预测到的充电功率，对输出功率进行调整，并满足电动车充电时的所需功率和电压。

主权项：1.一种基于多模态数据感知的电动车充电功率预测系统，其中，包括：电动车充电数据获取单元；充电功率曲线拟合单元；充电功率调整单元；所述电动车充电数据获取单元可获取影响电动车充电功率的环境因素值，以及在对应因素值下电动车的充电功率Wn；所述充电功率曲线拟合单元根据电动车充电数据获取单元获取的相关因素值和充电功率Wn，计算出适用于电动车充电功率的拟合曲线；所述充电功率调整单元通过拟合曲线预测出不同充电环境下电动车的充电功率，以此对输出功率进行调整，使得实际充电功率达到电动车所需的充电功率；其中，所述电动车充电数据获取单元具体包括：充电桩温度探测单元；电网电压探测单元；电池剩余电量探测单元；充电功率探测单元；所述温度探测单元记录电动车周围的环境温度Tn，所述电网电压探测单元记录与充电桩相连接的电网的电压值Vn,所述电池剩余电量探测单元记录电动车电池的剩余电量值En,所述充电功率探测单元记录电动车的充电功率Wn；通过电动车充电数据获取单元获取的多个数据使用模态数据进行描述，表示为：Dn＝{Tn，Vn，En|Wn}1；其中，Dn表示多模态数据合集；所述多模态数据合集采用向量形式来表示数据格式；所述充电功率曲线拟合单元利用线性回归模型对该充电功率的拟合曲线进行拟合；采用下式来定义该回归模型：fxn＝ω*xn+b2；其中，xn＝Tn，Vn,En，表示多模态数据集合；yn＝Wn，表示因变量集合；ω和b均为曲线拟合的系数；fxn为模型通过多模态数据xn得到的预测功率结果；其中，使用最小二乘法对曲线拟合的系数ω和b进行求解，并得到拟合曲线；所述求解ω和b，得到拟合曲线的具体步骤为：1定义fxn和yn之间误差逐渐减小的过程： 带入公式2可得： 2使得下式最小化求解系数ω和b： 对公式5分别根据ω和b求其偏导数，可得： 对于公式6和公式7，使其分别等于0，得到系数ω和b的最优解： 其中，为x的均值，使用公式10计算得到： 3将公式8和9代入公式2得到拟合曲线，表示为：

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