公开(公告)号：CN118572689A

公开(公告)日：2024-08-30

申请号：CN202410653526.3

申请日：2024-05-24

Applicant: 河北工业大学

Inventor： 张家安 ,  王枭 ,  白皓皓

IPC: H02J3/00 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/15 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/045 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于DSTGLM‑TCN‑GCN的电动汽车充电站群短期负荷预测方法，首先获取待预测区域电动汽车充电站群历史时期的负荷序列，并对缺失值、异常值进行填补；对负荷序列进行归一化处理，将归一化后的负荷序列按照时间窗口进行划分；然后，构建由动态时空图学习模块和TCN‑GCN模型组成的DSTGLM‑TCN‑GCN模型；多个连续时间步的负荷经过动态时空图学习模块进行处理，得到各个时间步的动态时空邻接矩阵；多个时间步的负荷和动态时空邻接矩阵同时输入到TCN‑GCN模型中，提取每个时间步的时空特征，时空特征经过全连接层，得到负荷预测结果；最后，对DSTGLM‑TCN‑GCN模型进行训练，将训练后的DSTGLM‑TCN‑GCN模型作为负荷预测模型，用于电动汽车充电站群短期负荷预测。通过动态时空邻接矩阵更好地描述电动汽车充电站群节点间关联程度的动态变化，有利于提高预测精度。