摘要
本公开提供了一种基于用户充电行为画像的充电站充电量预测方法,涉及数据处理技术领域。所述方法包括:采集各用户对车辆充电时的充电行为数据及充电站的第一历史用电量;基于最大充电功率、充电时长及充电时间段构建特征坐标系,对特征坐标系中的数据点进行聚类运算,得到第一聚类簇;确定各第一聚类簇的离散性,基于该离散性对第一聚类簇进行层次聚类,得到第二聚类簇;确定各第二聚类簇两两之间的簇间相关性,基于簇间相关性确定各第二聚类簇的预测权重;确定各第二聚类簇的第二历史用电量,基于第一历史用电量确定补偿系数;基于第二历史用电量、预测权重及补偿系数预测充电站在预测时段的用电量。本公开提高了充电站用电量的预测准确度。
技术关键词
量预测方法
充电站
坐标系
时间段
特征值
画像
功率
因子
热力图
序列
数据处理技术
聚类算法
成分分析
车辆
纵轴
横轴
层级