一种新能源汽车电氢需求时空分布预测方法

本发明公开了一种新能源汽车电氢需求时空分布预测方法，本发明结合扩散模型和CNN‑LSTM深度学习模型实现一种新能源汽车电氢需求时空分布预测模型。扩散模型适用于预测序列数据的长期变化趋势，能够有效对电动汽车与氢燃料汽车的年保有量进行预测；CNN‑LSTM深度学习模型对序列的短期变化过程具有较强的学习能力，能够对电动汽车和氢燃料汽车日充能需求变化进行预测；通过将电动汽车与氢燃料汽车的年保有量增长趋势与日内充能需求变化预测相结合，实现目标年份下的充能需求变化预测，为电氢制充注一体站规划提供了技术支撑。