摘要
本发明公开了基于深度学习与多维用户行为特征的电动汽车充电场景生成方法及系统,涉及新能源领域,包括如下步骤:获取原始充电数据,并进行数据清洗;构建多维用户行为特征矩和集群用户行为特征矩阵;设计条件去噪扩散概率模型cDDPM,将用户行为特征作为条件嵌入扩散过程,并引入多头自注意力机制以捕捉特征间的复杂关联性;配置模型参数,利用历史充电数据训练模型,优化预测噪声与实际噪声的均方误差;通过逆向扩散过程生成用户级和场站级充电场景,采用保真度、多样性、时序关联性指标验证生成场景的质量。本发明通过条件扩散模型与多维用户行为特征融合,系统性解决了现有技术在保真度、时序关联性、可控性及稳定性上的技术缺陷。
技术关键词
场景生成方法
噪声预测
概率分布建模
注意力机制
矩阵
生成场景
随机噪声
生成用户
深度神经网络
充电电流曲线
集群
充电站
数据采集平台
日负荷曲线
时序
高斯混合模型
系统为您推荐了相关专利信息
节点优化方法
深度学习模型
通信网络
节点特征
参数
位置识别方法
输出特征
非线性
卷积编码器
注意力机制
室内定位方法
三次样条插值算法
无迹卡尔曼滤波
平滑算法
指数
虚拟设备
执行设备
中央控制系统
人机交互界面
功能块
视频编辑方法
网络
文本生成图像
自动编码器
编码器模块