摘要
本发明提供一种基于蚁群算法的充电站负荷优化方法、装置、设备和介质,通过获取与充电站相关的多维度数据;对所述多维度数据进行预处理并提取关键特征;将所述关键特征输入经训练的长短期记忆网络模型,以预测充电站未来某一时间段的负荷需求;基于预测的所述负荷需求,采用蚁群算法对充电站进行负荷分配方案优化;实时监控并评估负荷分配方案效果,进行实时调整的动态优化。本申请利用深度学习模型来提高负荷预测的准确性,并通过蚁群算法来优化负荷分配策略,从而实现充电站负荷的动态均衡,减少峰值负荷,提高充电效率。不仅能够显著提升充电站的运行效率,还能改善用户的充电体验,具有广泛的应用前景和商业价值。
技术关键词
长短期记忆网络
负荷优化方法
充电站
蚁群算法
蚂蚁
寻找最优路径
节点数
深度学习模型
训练集
网络单元
优化装置
统计方法
传播算法
动态
数据模块
预测误差
处理器
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车载语音识别方法
车辆控制指令
唇语识别
意图
多模态
语义特征
电力设备
文本
注意力机制
双向长短期记忆网络
路径规划优化方法
交通管理模式
时域特征
三通道
多通道
YOLO模型
时间序列信息
遥感图像处理方法
生成遥感图像
遥感图像处理装置
无人机充电方法
超级充电站
充电基站
充电策略
混合整数线性规划模型