电动汽车集群参数预测方法、装置及计算机设备

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电动汽车集群参数预测方法、装置及计算机设备
申请号:CN202510832524
申请日期:2025-06-20
公开号:CN120634169A
公开日期:2025-09-12
类型:发明专利
摘要
本申请提供的电动汽车集群参数预测方法、装置及计算机设备,包括:根据商业充电桩数据,对双向长短期记忆网络预训练,双向长短期记忆网络用于结合历史充电轨迹和未来充电趋势,预测电动汽车的充电行为参数;基于授权家庭充电桩数据,采用迁移学习算法对预训练后的双向长短期记忆网络微调,得到充电行为预测模型;将每台电动汽车的历史充电数据输入至充电行为预测模型,得到每台电动汽车的预测充电数据;根据各个预测充电数据,构建每台电动汽车的单体可行域,根据各个单体可行域,通过奇诺多面体建模和闵可夫斯基求和,得到电动汽车集群的集群可行域。如此缓解个体数据有限且时间跨度较长的问题,进而提高电动汽车集群参数预测的准确性与实用性。
技术关键词
参数预测方法 集群 迁移学习算法 多面体模型 长短期记忆网络 计算机可读指令 单体 数据 依赖特征 生成向量 计算机设备 家庭 商业 处理器 表达式 预测装置 轨迹
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