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申请/专利权人：安徽大学
摘要：本发明提供了一种基于图神经网络的电动汽车充电站负荷预测方法、装置及设备，具体包括：获取待预测城市内各区域N个电动汽车充电站的历史负荷数据，根据所述历史负荷数据确定路网距离数据集M1和充电站消耗功率数据集M2；将所述充电站消耗功率数据集M2输入LSMT网络中，得到序列嵌入变量Et；将所述序列嵌入变量Et和所述路网距离数据集M1输入TGC网络中，得到关系嵌入变量；将所述序列嵌入变量Et和关系嵌入变量输入全连接层，对充电站任一时刻的负荷进行预测。以此方式，可以实现对多个充电站的精准负荷预测。
主权项：1.基于图神经网络的电动汽车充电站负荷预测方法，其特征在于，包括：获取待预测城市内各区域N个电动汽车充电站的历史负荷数据，根据所述历史负荷数据确定路网距离数据集M1和充电站消耗功率数据集M2；将所述充电站消耗功率数据集M2输入LSMT网络中，得到序列嵌入变量Et；将所述序列嵌入变量Et和所述路网距离数据集M1输入TGC网络中，得到关系嵌入变量；将所述序列嵌入变量Et和关系嵌入变量输入全连接层，对充电站任一时刻的负荷进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽大学 基于图神经网络的电动汽车充电站负荷预测方法、装置及设备
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