电动汽车能耗预测方法、装置和非易失性存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种电动汽车能耗预测方法、装置和非易失性存储介质。其中，该方法包括：获取目标区域中多个子区域各自对应的电动汽车能耗数据时间序列和预测因子，其中，预测因子表征影响电动汽车能耗的因素；基于预测因子和多个子区域各自对应的电动汽车能耗数据时间序列，预测多个子区域各自对应的未来能耗情况；获取目标区域对应的历史电动汽车能耗数据；基于历史电动汽车能耗数据和多个子区域各自对应的未来能耗情况，预测目标区域对应的未来能耗情况。本发明专利技术解决了目前的电动汽车能耗的预测方法无法有效处理大规模电动汽车的周期性与波动性导致预测效率与精度较低的技术问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电力，具体而言，涉及一种电动汽车能耗预测方法、装置和非易失性存储介质。

技术介绍

1、电动汽车使用模式呈现不规则性,难以捕捉固定的负荷模式；不同季节的天气和温度变化会显著影响电动汽车的使用频率和充电需求:如短期天气变化,如降雨或极端温度,可能导致用电需求的突然波动；同时，假期、特殊事件或社会活动会改变人们的出行和用车习惯,进而影响充电需求；个体用户的充电决策具有很强的随机性,难以准确预测、充电行为可能在短时间内出现大幅波动,增加了预测的难度。这些因素相互作用,形成了一个动态且难以预测的系统。传统的概率预测方法无法有效处理大规模电动汽车的周期性与波动性，导致预测电动汽车能耗的预测效率与精度较低，影响后续优化运行的研究。

2、针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

1、本专利技术实施例提供了一种电动汽车能耗预测方法、装置和非易失性存储介质，以至少解决目前的电动汽车能耗的预测方法无法有效处理大规模电动汽车的周期性与波动性导致预测效率与精度较低的技术问题。

2本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种电动汽车能耗预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标区域中多个子区域各自对应的电动汽车能耗数据时间序列，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测因子包括以下至少之一：天气预测因子、日历预测因子、超级用户预测因子，其中，所述天气预测因子表征天气对于所述目标区域的电动汽车能耗数据的影响因子，所述日历预测因子表征不同时段对所述目标区域的电动汽车能耗数据的影响因子，所述超级用户预测因子表征能耗高于所述目标区域中电动汽车能耗平均值的电动汽车对所述目标区域的电动汽车能耗数据的影响因子。</p>

4.根据...

【技术特征摘要】

1.一种电动汽车能耗预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标区域中多个子区域各自对应的电动汽车能耗数据时间序列，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测因子包括以下至少之一：天气预测因子、日历预测因子、超级用户预测因子，其中，所述天气预测因子表征天气对于所述目标区域的电动汽车能耗数据的影响因子，所述日历预测因子表征不同时段对所述目标区域的电动汽车能耗数据的影响因子，所述超级用户预测因子表征能耗高于所述目标区域中电动汽车能耗平均值的电动汽车对所述目标区域的电动汽车能耗数据的影响因子。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述预测因子和所述多个子区域各自对应的电动汽车能耗数据时间序列，预测所述多个子区域各自对应的未来能耗情况，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述将所述预测因子输入...

【专利技术属性】
技术研发人员：马龙飞，张宝群，曾佳妮，王立永，王琼，王洪彪，焦然，宫成，
申请(专利权)人：国网北京市电力公司，
类型：发明
国别省市：