一种基于深度学习和实时交通仿真的电动汽车充电负荷分析系统

本发明提供了一种基于深度学习和实时交通仿真的电动汽车充电负荷分析系统。该系统包括离线仿真推演模块、深度神经网络训练模块、在线仿真推演模块。通过收集高速公路中电动汽车起始收费站记录、ETC门架过车信息及服务区充电站数据，构建能量消耗模型，实现离线仿真推演。深度神经网络采用自注意力机制模型，结合多头注意力机制与时间序列编码，进行EV充电负荷的预测。在线仿真推演模块实时采集车辆数据，并基于实时交通仿真软件进行预测。再通过反馈机制对仿真和深度学习预测结果进行加权分析和动态调整，以提高预测精度。本发明通过分布式计算和实时数据处理技术，能够高效处理海量数据，提供精确的充电需求预测，适应不同场景下的动态变化。