一种应用于电动汽车充电负荷预测的方法

本发明公开了一种应用于电动汽车充电负荷预测的方法，首先，采集电动汽车历史充电负荷数据，其次，采用ICEEMDAN模型对充电负荷时间序列数据进行一次分解得到10个分量；然后对一次分解得到的分量进行样本熵计算，根据样本熵结果采用K‑medoids聚类进行信号分类，分别得到高频分量、中频分量和低频分量，其次使用改进AO优化算法对MTS‑Mixers模型、Crossformer模型以及DeepESN模型中的参数进行优化后，使用MTS‑Mixers模型、Crossformer模型以及DeepESN模型对高频分量、中频分量和低频分量进行预测，最后将三个模型的预测结果进行重构，得到充电负荷的预测结果。