基于数据融合的电动汽车充电需求预测及配网优化方法

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基于数据融合的电动汽车充电需求预测及配网优化方法
申请号:CN202510424108
申请日期:2025-04-07
公开号:CN120338184A
公开日期:2025-07-18
类型:发明专利
摘要
本发明涉及电动汽车数据分析技术领域,公开了基于数据融合的电动汽车充电需求预测及配网优化方法。该方法通过多源数据采集模块收集电动汽车相关数据,利用卷积神经网络进行特征融合,再经长短期记忆网络模型预测充电需求参数。据此构建多目标配网优化模型,采用遗传算法并引入自适应交叉和变异概率进行全局优化,输出最优配网方案。建立分层式充电控制模型,策略层全局规划、调度层局部调度、执行层基于模糊控制实现充电控制。此外,采用差分隐私技术保护用户数据隐私,基于实时路阻的A*算法规划路径,结合天气因素修正预测结果,实现电动汽车充电需求的精准预测及配网优化,提高资源利用效率与配网稳定性。
技术关键词
长短期记忆网络 充电规划 配网 模糊集合 模糊规则库 差分隐私技术 优化约束条件 模糊控制算法 变量 遗传算法 保护用户数据隐私 染色体 实时数据 动态交通数据 数据采集模块 功率 差分隐私机制 充电站