基于数据融合的电动汽车充电需求预测及配网优化方法

本发明涉及电动汽车数据分析技术领域，公开了基于数据融合的电动汽车充电需求预测及配网优化方法。该方法通过多源数据采集模块收集电动汽车相关数据，利用卷积神经网络进行特征融合，再经长短期记忆网络模型预测充电需求参数。据此构建多目标配网优化模型，采用遗传算法并引入自适应交叉和变异概率进行全局优化，输出最优配网方案。建立分层式充电控制模型，策略层全局规划、调度层局部调度、执行层基于模糊控制实现充电控制。此外，采用差分隐私技术保护用户数据隐私，基于实时路阻的A*算法规划路径，结合天气因素修正预测结果，实现电动汽车充电需求的精准预测及配网优化，提高资源利用效率与配网稳定性。