摘要
本发明公开了一种考虑负荷数据相关系数的电动汽车充电负荷预测方法,具体涉及充电负荷预测技术领域,包括S1、数据收集并处理,S2、负荷数据相关性分析,S3、动态相关系数模型构建,S4、预测模型选择与优化,S5、实时预测与动态调整,S6、可视化与决策支持。本发明通过集成多源数据收集、深度数据预处理与分析、动态相关系数模型构建、先进的机器学习技术应用、实时预测与调整机制、以及可视化与决策支持系统,为电网运营和充电基础设施规划提供准确、可靠的预测结果和科学依据,从而优化资源配置,提升服务质量和效率。
技术关键词
充电负荷预测方法
实时数据处理系统
机器学习算法
Excel软件
梯度提升决策树
ARIMA模型
预测误差
皮尔逊相关系数
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长短期记忆网络
动态
时间序列分析技术
负荷预测技术
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