[发明专利]一种深度多部时空神经网络的电动汽车负荷预测方法在审
| 申请号： | 202210188795.8 | 申请日： | 2022-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN114492207A | 公开（公告）日： | 2022-05-13 |
| 发明（设计）人： | 朱世伟;李娜 | 申请（专利权）人： | 上海电机学院 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海伯瑞杰知识产权代理有限公司 31227 | 代理人： | 孟旭彤 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公布了一种深度多部时空神经网络的电动汽车负荷预测方法，其特包括：(S1)建立电动汽车负荷的表示模型：根据充电桩的位置将充电桩充电负荷用二维矩阵表示，得到电动汽车空间负荷矩阵，并按时间顺序整理成时长T的时空动态负荷序列；(S2)采用表示模型对充电桩的经纬分布以及负荷进行建模，得到实际的时空动态负荷序列；(S3)构建深度多部时空动态神经网络，并采用训练数据对其进行训练；(S4)将实际的时空动态负荷序列输入到训练好的时空动态神经网络得到预测结果。该方法不仅可以消除滚动预测带来的误差提高预测精度，而且可以预测电动汽车充电负荷的时空动态，能给电网带来时空二维的负荷信息，更大程度的帮助电网解决充电汽车大量入网带来的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 时空 神经网络 电动汽车 负荷 预测 方法 | ||
【主权项】：
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