一种充电站短期负荷预测方法及系统

本发明涉及数据推理技术领域，揭露了一种充电站短期负荷预测方法及系统，所述方法包括：获取充电站的历史负荷数据和对应时段的温度数据；对历史负荷数据进行经验模态分解操作，得到充电站的本征模态分量和残差分量；对本征模态分量进行余弦相似度融合，得到本征模态分量的融合负荷分量；初始化灰狼种群个体，并基于灰狼种群个体设置长短时记忆神经网络的参数，得到充电站的初始预测模型；基于融合负荷分量、残差分量及温度数据对初始预测模型进行迭代训练，得到训练完成的预测模型；将目标充电站的实时数据输入训练完成的预测模型，得到目标充电站的短负荷预测值；本发明可以提高充电站短期负荷预测的准确度。