摘要
本发明公开了一种基于人工智能的充电站运营商参与市场竞价的方法,包括以下步骤:S1、数据收集与预处理,收集历史充电数据、实时电价信息、天气预报、电网负荷信息、充电站的电力容量和用户充电习惯数据,清洗数据,处理缺失值,转换数据格式,使其适合机器学习模型的输入。本发明具备低成本购电的优点,解决了现有的充电站运营商参与市场竞价的方法在使用的过程中,不便于充电站运营商以最低的成本采购电力,如果充电站无法以最低成本采购电力,那么电力采购成本将直接增加,进而影响整体运营成本,而且较高的采购成本会导致充电站需要提高充电服务价格,以维持盈利水平,间接影响到用户的充电成本的问题。
技术关键词
时间序列预测模型
动态定价模型
交叉验证方法
需求响应策略
竞价算法
强化学习算法
定价策略
机器学习模型
监控充电站
电池储能系统
数据格式
市场动态
交易平台
电力公司
仿真软件
预测误差
系统为您推荐了相关专利信息
拓扑特征
三维结构
机器学习模型
节点
蛋白质结构预测
电力铁附件
振动监测方法
时间序列预测模型
指数
环境传感器数据
数字孪生模型
多源异构数据
RFID设备
GPS装置
视觉识别技术
烘丝机筒壁温度
数据
机器学习模型
皮尔逊相关系数
温度预测模型
插拔式
智能监测系统
图像处理模块
应变片式传感器
时间序列预测模型