摘要
本发明涉及充电桩管理技术领域,特别涉及一种移动充电桩智能管理系统及方法,包括:采集数据,将移动充电桩运行数据、用户数据和环境数据进行融合,获得归一化数据集;将归一化数据集输入图神经网络进行图结构构建,获得初始图结构,将初始图结构中的特征矩阵和邻接矩阵融合,获得融合后的多维度数据集;将融合后的多维度数据集输入需求预测模型,获得三维需求矩阵;确定高需求区域,将三维需求矩阵和高需求区域的区域编码输入调度成本公式,获得调度成本,确定充电桩调用优先级,根据充电桩调用优先级、高需求区域的区域编码生成调度指令。本方案通过GCN与LSTM构建混合预测模型,提高预测准确度,优化调度效率。
技术关键词
充电桩智能管理
矩阵
高需求
需求预测模型
停车场车位数据
充电桩管理技术
Dijkstra算法
椭圆曲线加密算法
融合特征
电流电压传感器
加权特征
数据缓存机制
道路拓扑结构
混合预测模型
智能合约调用
差分隐私技术
节点特征
时序特征
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中继节点
信道
稀疏编码方法
源节点
线性网络编码
梯度提升决策树算法
充放电功率
动力电池
实时状态信息
智能电网