【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于新能源车辆领域，特别是涉及电动汽车充电负荷预测和电网调度管理技术。
技术介绍
1、电动汽车在低碳经济转型中发挥着重要作用，通过减少碳排放，推动了新能源车辆的发展。然而，电动汽车大规模接入电网会带来负荷峰值的问题，进而影响配电网络的稳定运行，并可能引发电压不稳定、线路过载等安全隐患。因此，电动汽车的充电负荷预测成为解决这一问题的关键。
2、在电动汽车负荷预测领域，面临几个关键性问题。首先，电动汽车负荷受多种因素影响，包括环境因素、外部因素和基础设施因素等，这使得确定哪些因素与负荷之间的相关性较高变得困难。其次，负荷数据中常常存在异常值，这些异常值对预测结果有显著影响，因此在进行预测之前必须对数据进行清洗，以去除或修正异常值，从而提升预测模型的准确性。此外，由于电动汽车负荷受众多因素的共同影响，这些因素之间的关系往往复杂且可能具有非线性特征。深度学习模型，特别是深度神经网络，具备强大的特征学习和非线性映射能力，能够从复杂数据中自动提取潜在模式和关系，有效识别出影响负荷的关键因素。
3、cn1169609...
【技术保护点】
1.一种考虑数据清洗的电动汽车充电负荷预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的电动汽车充电负荷预测方法，其特征在于：
3.根据权利要求1或2所述的电动汽车充电负荷预测方法，其特征在于：
4.根据权利要求1所述的电动汽车充电负荷预测方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的电动汽车充电负荷预测方法，其特征在于：
6.根据权利要求4所述的电动汽车充电负荷预测方法，其特征在于：
7.根据权利要求5或6所述的电动汽车充电负荷预测方法，其特征在于：
8.根据权利要求4或6所述的电...
【技术特征摘要】
1.一种考虑数据清洗的电动汽车充电负荷预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的电动汽车充电负荷预测方法，其特征在于：
3.根据权利要求1或2所述的电动汽车充电负荷预测方法，其特征在于：
4.根据权利要求1所述的电动汽车充电负荷预测方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的电动汽车充电负荷预测方法，其特征在于：
6.根据权利要求4所述的电动汽车充电负荷预测方法，其特征在于：
7.根据权利要求5或6所述的电动汽车充电负荷预测方法，其特征在于：
8.根据权利要求4或6所述的电动汽车充电负荷预测方法，其特征在于：
9.根据权利要求6所述的电动汽车充电负荷预测方法，其特征在于：
10.根据权利要求1或4所述的电动汽车充电负荷预测方法，其特征在于：
11.一种利用权利要求1-10任一项权利要求所述电动汽车充电负荷预测方法的考虑数据清洗...
【专利技术属性】
技术研发人员：雷舒娅，姜宇晴，张文思，梁潇，王轶申，孙智卿，宣羿，
申请(专利权)人：国网智能电网研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。