摘要
本申请涉及一种基于用户画像的电动汽车充电负荷预测方法、系统及介质,方法包括以下具体步骤,通过分析电动汽车充电用户的行为提取关键特征模型;基于改进的高斯混合模型算法对关键特征进行多维聚类分析,生成典型用户画像;利用蒙特卡罗模拟方法构建基于用户画像的电动汽车充电负荷预测模型,并验证其可行性。本申请与高斯混合模型算法相比,改进的高斯混合模型算法能够提高用户画像的准确性,进而提高充电负荷预测模型的准确性,并细致刻画了用户画像的充电行为特征,预测了每日充电负荷,可为引导用户有序充电和充电基础设施建设提供参考。
技术关键词
充电负荷预测方法
蒙特卡罗模拟方法
画像
高斯混合模型
负荷预测模型
队列
空间聚类算法
负荷预测系统
充电基础设施
皮尔逊相关系数
距离信息
更新模型参数
密度
独立特征
典型
可读存储介质
后验概率
样本
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