[发明专利]一种电动汽车时空动态负荷预测的方法

摘要

本申请公开了一种电动汽车时空动态负荷预测的方法，包括：将充电桩负荷数据进行预处理；根据充电负荷数据和充电桩位置信息构建时空动态负荷矩阵；将时空动态负荷矩阵进行归一化处理，得到时空动态负荷归一化矩阵；将时空动态负荷归一化矩阵划分为训练集和测试集；根据训练集训练，得到二维空洞因果卷积神经网络模型；测试模型，若二维空洞因果卷积神经网络模型中的参数使得目标函数在测试集上最小，则根据模型进行预测，并进行反归一化，否则，调整二维空洞因果卷积神经网络模型超参数，重新获取二维空洞因果卷积神经网络模型。本申请中的二维空洞因果卷积神经网络模型能够充分考虑时间和空间，实现对电动汽车时空动态负荷的精准预测。

主权项

1.一种电动汽车时空动态负荷预测的方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S101：将充电桩负荷数据进行预处理；步骤S102：根据所述充电负荷数据和充电桩位置信息构建时空动态负荷矩阵；步骤S103：将所述时空动态负荷矩阵进行归一化处理，得到时空动态负荷归一化矩阵；步骤S104：将所述时空动态负荷归一化矩阵划分为训练集和测试集；步骤S105：根据所述训练集训练，得到二维空洞因果卷积神经网络模型；步骤S106：根据所述测试集测试所述二维空洞因果卷积神经网络模型的结果，若二维空洞因果卷积神经网络模型中的参数使得目标函数在测试集上最小，则进行步骤S107，否则，调整所述二维空洞因果卷积神经网络模型超参数，返回步骤S105；步骤S107：根据所述二维空洞因果卷积神经网络模型进行预测，并进行反归一化。