摘要
本发明公开一种基于众包特征选择遗传算法的新能源汽车充电电网负荷预测方法,包括下述步骤:初始化众包工人节点,每个工人节点分配众包数据收集预算;对采集的新能源充电负荷历史数据进行数据清洗和特征构建;每个工人节点执行特征选择优化任务,构建特征选择优化任务的目标函数,基于多目标遗传算法对特征子集进行并行搜索与适应度评估;经多目标遗传算法迭代优化后输出本地最优特征解集;对本地最优特征解集进行聚合,得到新能源充电站负荷预测的众包任务的解集;对众包任务的解集进行重复检测,去除重复解,对所有保留的解集进行非支配排序,得到新能源充电站负荷预测任务中的最优特征子集。本发明能提高新能源负荷预测模型的精度与泛化能力。
技术关键词
电网负荷预测方法
特征选择
新能源充电站
新能源汽车
负荷历史数据
节点
输出模块
数据采集模块
执行存储器存储
负荷预测模型
遗传算法优化
特征模板
处理器
预测误差
计算机设备
系统为您推荐了相关专利信息
锂离子电池健康状态估计
安时积分法
电池充电数据
电压
充放电数据
采集管理方法
分层现象
数据采集序列
训练集数据
RNN模型