一种基于TCN-BiGRU深度学习的电动汽车负荷预测方法

本发明公开了一种基于TCN‑BiGRU深度学习的电动汽车负荷预测方法。针对不同类型电动汽车的特性差异，首先采用K‑means对不同类型的电动汽车进行聚类；然后，对聚类之后的结果进行二次聚类；最后，建立TCN‑BiGRU神经网络模型，用聚类数据集对提出的预测模型进行训练和测试。该方法得到的电动汽车负荷预测结果充分考虑了不同类型电动汽车存在的特性差异，其结果能有效提高电动汽车负荷预测结果精度，具有一定的理论价值和工程价值。