公开(公告)号：CN110046787A

公开(公告)日：2019-07-23

申请号：CN201910035899.3

申请日：2019-01-15

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 王毅 ,  丁壮 ,  谷亿 ,  陈文礼 ,  李松浓 ,  孙洪亮 ,  梁星

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种城市区域电动汽车充电需求时空预测方法，包括以下步骤：按照经纬度将城市划分为网格区域并统计各区域电动汽车充电需求历史数据；提取各区域历史数据时间序列的时间依赖属性，将各区域的五个时间依赖属性按照对应网格合并成五个时空序列3D张量；对每个时间依赖属性张量分别建立基于卷积长短期记忆神经网络的深度学习子模型，并将五个子模型的输出进行融合；对外部因素数据建立全连接层子模型，将融合结果与全连接层子模型输出再进行融合得到城市各区域电动汽车充电需求预测结果。本发明可以有效提高城市区域电动汽车充电需求预测精度，将为电力系统调度、充电设施规划等提供重要依据。