摘要
一种长期分类型快充负荷时空分布预测方法及系统。首先基于车辆类型、空间类型、日期类型对充电负荷数据进行多类型分簇,生成多簇基准年的负荷曲线;然后建立保有量预测模型预测目标年保有量,根据目标年的保有量对基准年的负荷曲线进行修正,获取目标年分类型充电负荷曲线;对目标年的负荷曲线根据时空特征进行聚类分析,识别并提取具有快充特征的目标年快充负荷曲线;最后考虑目标年的时空异质性影响因素,预测出目标年的修正系数,对所述目标年快充负荷曲线进行修正,获取目标年快充负荷预测结果。本申请提供的方法能够实现面向不同时空场景和车辆类型的快充负荷精准建模与动态修正,提高了中长期负荷预测的准确性、适应性和应用可靠性。
技术关键词
时空分布预测方法
曲线
基准
XGBoost模型
充电桩数量
典型
日期
车辆
非线性最小二乘法
数据
统计特征
编码器
密度
变量
解码器架构
梯度提升树
负荷特征
封装器
节点