基于注意力和条件概率分布的电动汽车充电数据生成方法、设备、存储介质

本发明涉及一种基于注意力和条件概率分布的电动汽车充电数据生成方法、设备、存储介质，包括如下步骤：构建电动汽车充电行为的特征空间，分别针对连续值特征、时间相关特征和离散值特征，进行特征级的深度神经网络增强的条件概率建模，得到基于特征注意力和残差块的条件概率神经网络模型；获取电动汽车充电行为训练数据，采用随训练轮次增加而减小的学习率，对所述条件概率神经网络模型进行训练；基于训练后的条件概率神经网络模型，在变量约束下进行吉布斯采样，筛选符合物理约束的电动汽车充电行为数据。与现有技术相比，本发明具有集成多类型概率分布模型、度神经网络动态预测概率分布参数等优点。