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申请/专利权人：北京这房行信息技术有限公司
摘要：本发明提供一种基于斑马优化算法的充电站功率优化方法、装置和设备，通过获取充电站数据，所述充电站数据至少包括充电桩数据、用户行为数据；对所述充电站数据进行预处理得到归一化的时序特征数据；将所述时序特征数据输入长短期记忆网络模型预测充电需求；根据预测的充电需求使用斑马优化算法进行功率分配优化，得到最优功率分配方案。本申请利用了一种基于斑马优化算法的充电站功率优化方案，通过深度学习模型准确预测未来的充电需求，并结合斑马优化算法动态调整功率分配策略，可提高充电效率，减少用户等待时间，提升用户体验。
主权项：1.一种基于斑马优化算法的充电站功率优化方法，其特征在于，所述方法包括：获取充电站数据，所述充电站数据至少包括充电桩数据、用户行为数据；对所述充电站数据进行预处理得到归一化的时序特征数据；将所述时序特征数据输入长短期记忆网络模型预测充电需求；根据预测的充电需求使用斑马优化算法进行功率分配优化，得到最优功率分配方案；其中，随机生成一个初始种群，所述初始种群中每个斑马个体表示一个功率分配方案，每个方案包括对不同充电桩的功率分配值；根据充电速度和等待时间计算每个斑马个体的适应度值；根据每个斑马个体的适应度值更新每个斑马个体的位置；当达到最大迭代次数或适应度值变化小于预设阈值时算法终止，得到最优功率分配方案；其中，令每个斑马个体的适应度值的最优目标为最大化充电速度并最小化等待时间，每个斑马个体的适应度值表示为： ；其中，fx表示适应度值，x表示斑马个体，α、β分别表示权重参数，Sx表示斑马个体的充电速度，Tx表示斑马个体的等待时间；所述根据每个斑马个体的适应度值更新每个斑马个体的位置，包括：设置更新规则，包括：每个斑马个体根据其邻近斑马个体的适应度值调整自己的位置，趋向于适应度值更高的方向；使用随机扰动增加种群的多样性，避免陷入局部最优解；所述每个斑马个体的位置更新公式为： ；其中，表示斑马个体i最新位置，表示斑马个体i的当前位置，γ表示[0,1]之间的趋向因子，表示当前最优斑马个体位置，表示扰动因子，rand表示集合{1，2}的随机数。
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百度查询： 北京这房行信息技术有限公司 基于斑马优化算法的充电站功率优化方法、装置和设备
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