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摘要：本发明公开了一种基于TCN‑BiGRU深度学习的电动汽车负荷预测方法。针对不同类型电动汽车的特性差异，首先采用K‑means对不同类型的电动汽车进行聚类；然后，对聚类之后的结果进行二次聚类；最后，建立TCN‑BiGRU神经网络模型，用聚类数据集对提出的预测模型进行训练和测试。该方法得到的电动汽车负荷预测结果充分考虑了不同类型电动汽车存在的特性差异，其结果能有效提高电动汽车负荷预测结果精度，具有一定的理论价值和工程价值。
主权项：1.一种基于TCN-BiGRU深度学习的电动汽车负荷预测方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1，采集电动汽车充电数据，形成电动汽车用户充电样本数据集；步骤2，对所述电动汽车用户充电样本数据集中的数据进行聚类，划分为不同充电特征的电动汽车用户；步骤3，对步骤2聚类结果进行分析，获得电动汽车用户的典型用电模式；步骤4，对聚类后的数据进行二次聚类，分析获得每个电动汽车用户完整充电事件集中的时间周期；步骤5，基于二次聚类后的数据，构建基于TCN-BiGRU深度学习的电动汽车负荷预测模型；步骤6，针对待预测电动汽车用户，采集其历史充电数据输入至所述电动汽车负荷预测模型，获得预测结果。
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