基于数据驱动的电动汽车充电需求预测方法、设备及介质

    公开(公告)号:CN117474156A

    公开(公告)日:2024-01-30

    申请号:CN202311425094.2

    申请日:2023-10-31

    摘要: 本发明涉及一种基于数据驱动的电动汽车充电需求预测方法、设备及介质,其中,方法包括:获取电动汽车充电数据,并对所述电动汽车充电数据进行预处理,将预处理后的电动汽车充电数据转化为特征数据;将所述特征数据、天气因素以及前一日的原始充电需求时滞数据输入训练好的数据驱动模型,得到电动汽车充电需求预测结果;其中,所述训练好的数据驱动模型通过以下方式得到:确定初始模型,利用历史特征数据训练初始模型,通过模型评估与参数调整,获得数据驱动模型;确定数据驱动模型的输入,采用Stacking的集成学习策略对所述数据驱动模型的全连接神经网络层进行训练,得到训练好的数据驱动模型。本发明能够进行个体用户充电行为的精细化预测。