基于多头注意力机制的充电站长短期用电预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多头注意力机制的充电站长短期用电预测方法，包括：选取充电站用电数据集；对所述数据集进行处理，得到处理后的数据集；将处理后的数据集加载到用电预测模型，通过用电预测模型进行运算，输出运算结果；根据运算结果计算用电预测模型损失，对用电预测模型进行训练，得到训练好的预测模型；利用训练好的预测模型进行充电站的用电预测，得到用电预测结果。本发明专利技术能够对蕴藏在数据中的复杂数据模式进行处理，对数据中的重要部分赋予更高的权重，从而实现更为准确的预测。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及能耗预测领域，具体涉及一种基于多头注意力机制的充电站长短期用电预测方法。

技术介绍

1、随着电动汽车数量的增加，对充电基础设施的需求也在不断增长。公共充电站的数量和使用频率在全球范围内显著增加。电动汽车的充电需求增加了电网的负荷，特别是在高峰时段。如果不加以管理，可能会导致电力系统的过载，甚至电力中断。因此，预测充电站的能耗对于平衡供需、避免电网过载以及确保电力系统的稳定性至关重要。

2、通过预测充电站的能耗，可以帮助电力公司和充电站运营商更好地进行能源调度和资源分配。例如，可以根据预测结果提前安排电力生产，优化充电站的布局和充电桩的分布，从而提高能源使用效率，减少能源浪费。目前的充电站用电预测技术主要存在以下问题：1)计算复杂性：对于充电站用电预测，传统的统计模型的计算消耗通常过高，效率不高。2)用户行为的不确定性：用户的充电行为具有很大的不确定性，受多种因素影响(如天气、节假日、油价波动等)，使得充电需求难以准确预测。3)数据的时空依赖性：电动汽车充电行为具有明显的时空依赖性，不同时间和地点的充电需求差异较大。传统的预测模型往本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多头注意力机制的充电站长短期用电预测方法，其特征在于：包括：

2.根据权利要求1所述的基于多头注意力机制的充电站长短期用电预测方法，其特征在于：对所述数据集进行处理，具体包括：

3.根据权利要求2所述的基于多头注意力机制的充电站长短期用电预测方法，其特征在于：加载数据集时，采用滑动窗口加载，定义滑动窗口的输入和输出长度，同时定义处理数据的批数；加载完成后，获得匹配滑动窗口的输入和真实数据，输入数据是处理后的充电站数据集X；真实数据是滑动窗口中最后一个时间步的下一个时间步对应的充电站用电数据et。

4.根据权利要求1所述的基于多头注意力机制的...

【技术特征摘要】

1.一种基于多头注意力机制的充电站长短期用电预测方法，其特征在于：包括：

2.根据权利要求1所述的基于多头注意力机制的充电站长短期用电预测方法，其特征在于：对所述数据集进行处理，具体包括：

3.根据权利要求2所述的基于多头注意力机制的充电站长短期用电预测方法，其特征在于：加载数据集时，采用滑动窗口加载，定义滑动窗口的输入和输出长度，同时定义处理数据的批数；加载完成后，获得匹配滑动窗口的输入和真实数据，输入数据是处理后的充电站数据集x；真实数据是滑动窗口中最后一个时间步的下一个时间步对应的充电站用电数据et。

4.根据权利要求1所述的基于多头注意力机制的充电站长短期用电预测方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：伍冲翀，张津铭，郑元兵，张兴，武震秋，钟淘淘，任雪松，甘玉芳，刘倩雯，雷昊，邓灵莉，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：