【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及充电桩数据预测，具体涉及一种基于kans的充电桩预测优化的方法及装置。
技术介绍
1、随着电动汽车市场的快速增长，电动汽车充电桩预测成为电力系统运行和规划中的一个重要问题。充电桩的准确预测对于电力系统的供需平衡、电网稳定性、电能质量和充电设施的优化配置至关重要。然而，电动汽车充电行为的不确定性和随机性，以及充电需求的时空分布特性，使得充电桩预测具有较大的挑战性。
2、目前，为了解决这一问题，研究者们提出了多种充电桩预测方法，如物理方法、统计学方法和人工智能方法等。
3、物理方法：依赖于详细的车辆行驶和充电行为数据，这些数据往往难以获取或不够精确。此外，物理方法难以模拟用户行为的随机性和不确定性，因此在预测充电桩时可能存在较大误差。
4、统计学方法：依赖于历史充电数据来预测未来的负荷。然而，电动汽车市场的快速发展和用户行为的改变可能导致历史模式在未来不再适用。此外，统计学方法难以处理充电桩的时空分布特性，因此在预测充电桩时可能存在局限性。
5、人工智能方法：虽然能够处理复杂数据...
【技术保护点】
1.一种基于KANs的充电桩预测优化的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于KANs的充电桩预测优化的方法，其特征在于，在通过相空间重构策略对所述充电桩数据进行预处理过程中，经过相空间重构的数据表达式为：
3.根据权利要求2所述的一种基于KANs的充电桩预测优化的方法，其特征在于，在通过Min-Max归一化策略对所述充电桩数据进行预处理过程中，通过计算获得每个数据点与所述数据点所在数据集的最小值和最大值之间的差异，并将所述差异缩放到设定的区间内；所述Min-Max归一化表达式为：
4.根据权利要求3所述的一种基于...
【技术特征摘要】
1.一种基于kans的充电桩预测优化的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于kans的充电桩预测优化的方法，其特征在于，在通过相空间重构策略对所述充电桩数据进行预处理过程中，经过相空间重构的数据表达式为：
3.根据权利要求2所述的一种基于kans的充电桩预测优化的方法，其特征在于，在通过min-max归一化策略对所述充电桩数据进行预处理过程中，通过计算获得每个数据点与所述数据点所在数据集的最小值和最大值之间的差异，并将所述差异缩放到设定的区间内；所述min-max归一化表达式为：
4.根据权利要求3所述的一种基于kans的充电桩预测优化的方法，其特征在于，在通过设定的优化算法及设定的损失函数对所述kans预测模型进行训练过程中，所述设定的优化算法包括梯度下降算法、adam算法；所述设定的损失函数包括均方误差损失函数、交叉熵损失函数。
5.根据权利要求4所述的一种基于kans的充电桩预测优化的方法，其特征在于，在通过设定的评价指标对所述kans预测模型的性能进行评估过程中，所述设定的评价指标包括：均方误差、均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差。
6.一种基于kans的充电桩预测优化的装置，采用权利要求1-5任一种基于kans的充电桩预...
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