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摘要：本发明提出了一种基于大数据的新能源汽车充电站充电量需求预测系统，涉及充电量需求预测技术领域。具体实现步骤包括：首先，通过高清摄像头采集车辆图像并进行识别，以获取车流量数据，同时获取充电桩分布、地理分布、历史充电数据和气象数据；其次，对获取的数据进行清洗和处理，并构建充电站空间关系图；接着，通过分析历史数据序列的相似性，确定时序关键数据；最后，基于充电站空间关系图和时序关键数据，构建充电量预测模型，从而预测未来充电量，并判断是否更新模型。该系统不仅提高了充电需求预测的准确性，还优化了充电站资源配置，可以实时监测和动态调整充电站的充电策略，从而提升充电设施的使用效率。
主权项：1.一种基于大数据的新能源汽车充电站充电量需求预测系统，其特征在于，包括：数据获取模块，获取高速服务区目标充电站的充电桩分布数据、地理分布数据、历史时间的充电数据、气象数据和车辆图像；结合图像识别技术和所述车辆图像，得到车流量数据；数据处理模块，对充电数据、气象数据和车流量数据进行数据清洗，得到历史充电数据、历史气象数据和历史车流量数据；根据所述地理分布数据，获取所述目标充电站与邻近充电站和邻近旅游地的空间关系；获取所述邻近充电站的站内充电桩数据、所述邻近旅游地的评分和游客占比率，结合所述充电桩分布数据构建充电站空间关系图；数据筛选模块，获取数据清洗后的历史数据，计算不同属性历史数据序列之间的第一属性系数和第二属性系数，并生成历史数据图谱；通过阈值筛选去除历史数据中的冗余属性，得到时序关键数据；充电量预测模块，根据所述充电站空间关系图和历史时间的所述时序关键数据，构建并训练充电量预测模型；通过模型获取邻近充电站、邻近旅游地和日期类型与充电量的关联性，预测未来充电量；实时监测所述目标充电站的实际充电量，并将其和预测结果进行对比，判断是否更新模型；若需要，通过在线更新策略对模型参数进行微调。
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百度查询： 山东精工电子科技股份有限公司 一种基于大数据的新能源汽车充电站充电量需求预测系统
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