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一种电动汽车充电站充电功率在线预测方法及系统
摘要文本
本发明公开了一种电动汽车充电站充电功率在线预测方法及系统，属于电动汽车充电站功率预测领域，包括：在线预测：对于预测时刻h，基于充电功率的历史数据构建特征向量并输入至深度核自适应滤波模型以预测时刻h的功率分布并存储；深度核自适应滤波模型包括依次连接的深度循环神经网络、标准正定核以及预测模块；预测模块，用于利用核自适应滤波算法预测功率分布；在线更新：对于任意时刻h'，实时收集到实际功率Ph'后，获取时刻h'处的功率分布的预测结果，计算其均值与Ph'的误差作为预测损失，基于预测损失对深度核自适应滤波模型的参数进行更新。本发明能够追踪电动汽车充电站充电功率的时变特性，提高电动汽车充电站充电功率的预测准确性。
申请人信息
- 申请人:华中科技大学
- 申请人地址:430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号
- 发明人: 华中科技大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种电动汽车充电站充电功率在线预测方法及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311504490.4 |
| 申请日 | 2023/11/13 |
| 公告号 | CN117584792A |
| 公开日 | 2024/2/23 |
| IPC主分类号 | B60L53/62 |
| 权利人 | 华中科技大学 |
| 发明人 | 李远征; 张富绅; 俞耀文; 刘智伟; 王燕舞; 赵勇; 曾志刚 |
| 地址 | 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号 |
专利主权项内容
1.一种电动汽车充电站充电功率在线预测方法，其特征在于，包括：在线预测步骤和在线更新步骤；所述在线预测步骤包括：对于预测时刻h，基于充电功率的历史数据构建特征向量并输入至深度核自适应滤波模型，由所述深度核自适应滤波模型输出预测时刻h的功率分布，存储该功率分布；所述深度核自适应滤波模型包括依次连接的深度循环神经网络、标准正定核以及预测模块；所述预测模块，用于利用核自适应滤波算法预测所述标准正定核输出的特征所对应的功率分布；所述在线更新步骤包括：实时收集电动汽车充电站实际的充电功率；对于任意时刻h'，收集到该时刻实际的功率P后，获取时刻h'处的功率分布的预测结果，计算其均值与功率P的误差作为预测损失，基于预测损失对所述深度核自适应滤波模型的参数进行更新。h'h'