一种基于LSTM深度学习方法的充电场站损耗预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于LSTM深度学习方法的充电场站损耗预测方法，涉及充电场站的技术领域，该方法包括以下步骤：步骤一：采集的数据包括：实时电力负载数据、电网拓扑结构、时间序列数据；步骤二：特征工程，对数据进行预处理和特征提取，提取专家知识特征；步骤三：结合PPO算法建立LSTM模型；步骤四：通过随机搜索方法对LSTM模型进行超参数调优；步骤五：经过优化的小型化模型随后被部署到各个充电场站，实现本地实时的能量损耗预测。本发明专利技术为进一步提高预测准确率，在特征工程部分创新性地融入了专家知识，进行多维度损耗特征识别，通过结合电力系统专家的输入，识别设备老化等因素，提高了模型在处理复杂非线性关系时的表现。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及能源节约环保的，尤其涉及一种基于lstm深度学习方法的充电场站损耗预测方法。

技术介绍

1、随着电动汽车数量的迅速增加，对电动汽车充电基础设施的需求也在不断增长。电动汽车充电站作为电动汽车能源补给的主要设施，其建设和运营面临着许多挑战，其中能量损耗问题尤为突出。在电动汽车充电过程中，能量损耗主要来源于几个方面：

2、1.电力传输损耗：电力从电网传输到充电站的过程中，会因为电缆、电力设备(如变压器、整流器等)的电阻和电感产生损耗。2.功率转换损耗：充电站内部的电力电子设备，如逆变器、直流-直流转换器等，在将电网电力转换为适合电动汽车电池的电能时会产生损耗。3.充电过程损耗：在电动汽车充电过程中，电池的内阻、充电电流、电池管理系统等因素都会导致能量损耗。4.待机和维护损耗：充电站在非工作状态下，部分设备仍需保持待机状态以随时响应充电需求，这也会产生一定的能量损耗。5.环境因素影响：环境温度、湿度等外部条件也会对充电站的能量损耗产生影响。

3、准确预测充电站的能量损耗，有助于帮助充电场站优化决策、降低运营成本、提高充电效率、本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于LSTM深度学习方法的充电场站损耗预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于LSTM深度学习方法的充电场站损耗预测方法，其特征在于：所述实时电力负载数据采集方式：即通过智能电表、远程终端单元和智能变压器等设备收集电流、电压、功率因数和频率等实时电力负载数据；

3.根据权利要求2所述的一种基于LSTM深度学习方法的充电场站损耗预测方法，其特征在于：所述步骤二过程具体包括：

4.根据权利要求3所述的一种基于LSTM深度学习方法的充电场站损耗预测方法，其特征在于：所述步骤三的具体过程为：>

5.根据权利...

【技术特征摘要】

1.一种基于lstm深度学习方法的充电场站损耗预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于lstm深度学习方法的充电场站损耗预测方法，其特征在于：所述实时电力负载数据采集方式：即通过智能电表、远程终端单元和智能变压器等设备收集电流、电压、功率因数和频率等实时电力负载数据；

3.根据权利要求2所述的一种基于lstm深度学习方法的充电场站损耗预测方法，其特征在于：所述步骤二过程具体包括：

4.根据权利要求3所述的一种基于lstm深度学习方法的充电场站损耗预测方法，其特征在于：所述步骤三的具体过程为：

5.根据权利要求4所述的一种基于lstm深度学习方法的充电场站损耗预测方法，其特征在于：所述ppo算法优化的具体操作流程为：

6.根据权利要求5所述的一种基于lstm深度学习方法的充电场站损耗预测方法，其特征在于：所述lst...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈振宇，王红，沈晓东，王拓，黄波，
申请(专利权)人：国网江苏电动汽车服务有限公司，
类型：发明
国别省市：