摘要
本发明提供一种充电站电量预测方法、装置、电子设备及存储介质,属于人工智能技术领域,所述方法包括:基于当前充电站与周边充电站的充电运营数据,获取充电量初步预测数据;利用充电量初步预测数据和多源时空数据构建第一输入向量并输入至预训练的多源时空充电量预测模型,得到未来多时间尺度充电量预测数据,包括不同未来时段的充电量均值数据;多源时空数据包括充电量数据、调价前外显价格数据和调价后外显价格数据,调价后外显价格数据是基于调价前外显价格数据和最优价格调整幅度确定的;最优价格调整幅度是基于多目标策略函数优化后得到的。本发明能够充分捕捉复杂充电需求和价格变动响应关系,提高了充电站电量预测的精度。
技术关键词
充电站
电量预测方法
多源时空数据
多时间尺度
训练样本集
梯度提升模型
满意度函数
神经网络模型构建
非暂态计算机可读存储介质
站点
数据标签
序列
加密
策略
充电桩数量
电子设备
处理器
人工智能技术