一种基于神经网络的充电桩负载均衡方法及系统

本发明涉及电动汽车充电基础设施智能管理技术领域，公开了一种基于神经网络的充电桩负载均衡方法及系统，其中，一种基于神经网络的充电桩负载均衡方法包括：通过多模态自编码器网络分析充电桩状态、环境和用户行为数据，生成统一场景表示；利用变分自编码器和密度聚类算法识别典型场景；将充电负载均衡知识分解为跨场景共享知识和场景特定知识；基于场景相似度自动生成适应当前场景的神经网络架构；应用元强化学习算法训练元策略网络生成负载均衡决策；通过渐进式模型切换实现场景平滑过渡；本发明实现了多场景适应、知识共享与平滑切换，有效解决了传统方法中系统冗余、知识隔离和场景切换性能波动等问题，提升了充电基础设施的运营效率。