发明公开
- 专利标题: 基于图神经网络的电动汽车充电负荷时空分布预测方法
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申请号: CN202210276522.9申请日: 2022-03-21
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公开(公告)号: CN114358449A公开(公告)日: 2022-04-15
- 发明人: 王迎秋 , 赵亮 , 张剑 , 徐科 , 穆云飞 , 祖国强 , 李少雄 , 李磊
- 申请人: 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 天津大学
- 申请人地址: 天津市西青区海泰华科四路8号; ;
- 专利权人: 国网天津市电力公司电力科学研究院,国网天津市电力公司,天津大学
- 当前专利权人: 国网天津市电力公司电力科学研究院,国网天津市电力公司,天津大学
- 当前专利权人地址: 天津市西青区海泰华科四路8号; ;
- 代理机构: 天津盛理知识产权代理有限公司
- 代理商 王利文
- 主分类号: G06Q10/04
- IPC分类号: G06Q10/04 ; G06Q50/06 ; G06N3/04 ; G06N3/08
摘要:
本发明涉及基于图神经网络的电动汽车充电负荷时空分布预测方法,通过获取待预测点所在区域的电动汽车的历史负荷数据和天气数据考虑,并对天气数据进行降维处理,同时基于降维处理后的天气预报数据和电动汽车的历史负荷数据得到特征数据;再将所述降维后的特征数据带入训练完成的图神经网络模型,得到电动汽车充电负荷时空分布。本发明实现了电动汽车充电负荷时空分布预测,能够得到了城市内充电负荷潜在分布情况,且本发明提供的充电负荷时空预测方法和现有的深度神经网络预测算法相比,预测精度更高,对支持电网对电动汽车充电负荷实现有序管理、保证电网安全稳定运行具有重要意义。