【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及新能源领域，具体是基于深度学习与多维用户行为特征的电动汽车充电场景生成方法及系统。
技术介绍
1、大规模电动汽车无序充电导致配电网运行压力激增，现有充电场景生成方法存在以下技术瓶颈：
2、1)传统统计方法局限性：蒙特卡洛模拟、拉丁超立方抽样依赖特定分布假设，无法处理高维复杂数据，生成场景与真实充电行为偏差显著；
3、2)生成对抗网络(gan)缺陷：训练不稳定、模式崩溃频发，且难以建模用户行为与充电场景的深度非线性关联；
4、3)场景实用性不足：现有方法未有效融合用户行为特征(如充电时间、需求、日期类型)，生成场景保真度低、时序关联性差，无法支撑电网调度与市场投标优化。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供基于深度学习与多维用户行为特征的电动汽车充电场景生成方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、基于深度学习与多维用户行为特征的电动汽车充电场景生成方法，包括如
【技术保护点】
1.基于深度学习与多维用户行为特征的电动汽车充电场景生成方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：数据采集与预处理：从电动汽车充电站、用户终端等数据采集平台获取原始充电数据及用户行为数据，并进行数据处理；S2：特征矩阵构建与编码转换：针对用户级场景生成，构建多维用户行为特征矩阵；针对场站级场景生成，构建集群用户行为特征矩阵；并将所述用户特征集与集群特征集内的各原始特征通过编码技术转换为适用于深度神经网络输入的张量形式；S3：扩散模型设计与训练：设计条件去噪扩散概率模型cDDPM，将用户行为特征作为条件嵌入扩散过程，并引入多头自注意力机制以捕捉特征间的复杂关联性；配置模型参...
【技术特征摘要】
1.基于深度学习与多维用户行为特征的电动汽车充电场景生成方法，其特征在于，包括如下步骤：s1：数据采集与预处理：从电动汽车充电站、用户终端等数据采集平台获取原始充电数据及用户行为数据，并进行数据处理；s2：特征矩阵构建与编码转换：针对用户级场景生成，构建多维用户行为特征矩阵；针对场站级场景生成，构建集群用户行为特征矩阵；并将所述用户特征集与集群特征集内的各原始特征通过编码技术转换为适用于深度神经网络输入的张量形式；s3：扩散模型设计与训练：设计条件去噪扩散概率模型cddpm，将用户行为特征作为条件嵌入扩散过程，并引入多头自注意力机制以捕捉特征间的复杂关联性；配置模型参数，利用历史充电数据训练模型，最小化预测噪声与实际噪声之间的均方误差；s4：场景生成与验证：提取训练完成的cddpm，通过逆向扩散过程生成用户级和场站级充电场景，采用保真度、多样性、时序关联性指标验证生成场景的质量。
2.根据权利要求1所述的基于深度学习与多维用户行为特征的电动汽车充电场景生成方法，其特征在于，所述步骤s1具体包括：从充电站边缘设备采集用户充电数据，包括时间戳、需求、模式，数据集包括充电连接时间、结束充电时间、用户充电需求、细粒度充电电流信号、站点标签及用户信息，数据清洗包括异常值剔除、跨天会话时间校正及缺失值插补。
3.根据权利要求1所述的基于深度学习与多维用户行为特征的电动汽车充电场景生成方法，其特征在于，所述步骤s2具体包括：对于用户级充电场景生成，构建多维用户行为特征矩阵：
4.根据权利要求1所述的基于深度学习与多维用户行为特征的电动汽车充电场景生成方法，其特征在于，所述步骤s3具体包括：
5.根据权利要求1所述的基于深度学习与多维用户行为特征的电动汽车充电场景生成方法，其特征在于，所述步骤s4具体包括：首先进行用户级充电场景生成，将用户历史充电数据及用户行为特征矩阵输入条件扩散模型cddpm中，提取训练完成后的逆向过程，输入一组高斯噪声和作为条件信息的用户行为矩阵，分别生成充电场景对用户级建模能力进行验证；同时，采用自相关系数来验证模型对充电曲线内在时序关联的建模能力。
6.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭乃网，杨心刚，潘爱强，刘畅，方陈，刘润龙，郭伊可，李亦言，严正，
申请(专利权)人：国网上海市电力公司，
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。