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龙图腾网恭喜四川大学;国网上海市电力公司申请的专利基于EV充电站运行状态参数的相似日聚类划分方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119760463B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510265557.6，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权基于EV充电站运行状态参数的相似日聚类划分方法及系统是由汪颖;禹华西;张鹏;潘玲;沈冰;陈冉;杨心刚;肖先勇;陈韵竹;李顺祎设计研发完成，并于2025-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于EV充电站运行状态参数的相似日聚类划分方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电动汽车充电站容量调节技术领域，具体为基于EV充电站运行状态参数的相似日聚类划分方法及系统。将各典型日的充电站运行状态的状态参数，作为聚类的数据基础，并定义描述充电站运行状态的状态参数矩阵；在宏观层面对状态参数进行第一层场景分类，而后采用深度学习算法进行场景聚类，得到多个不同运行场景构成的场景集；构建深度卷积嵌入聚类模型并训练，利用卷积自编码器对场景集中充电站运行状态参数的原始数据进行特征提取和降维，再通过K‑means算法对展平降维后的数据进行聚类，并基于t‑随机邻近嵌入算法进行数据可视化。本发明提升了聚类准确度和效率，解决了传统聚类算法在面临高维复杂非线性数据时的维数灾难问题。

本发明授权基于EV充电站运行状态参数的相似日聚类划分方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于EV充电站运行状态参数的相似日聚类划分方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：将各典型日的充电站充电总功率、闲置的快充充电桩数量、闲置的慢充充电桩数量、同时充电的电动汽车数量和环境温度五个参数作为描述充电站运行状态的状态参数，作为聚类的数据基础，并定义描述充电站运行状态的状态参数矩阵；步骤2：根据工作日和节假日，雨雪天和非雨雪天电动汽车充电需求的不同，首先在宏观层面对状态参数进行第一层场景分类，而后在第一层场景分类结果上采用深度学习算法进行场景聚类，得到多个不同运行场景构成的场景集；步骤3：构建深度卷积嵌入聚类模型并训练，所述深度卷积嵌入聚类模型包括自编码器部分和聚类部分；自编码器部分利用卷积自编码器对场景集中充电站运行状态参数的原始数据进行特征提取和降维；聚类部分通过K-means算法对展平降维后的数据进行相似日聚类。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川大学;国网上海市电力公司，其通讯地址为：610065 四川省成都市武侯区一环路南一段24号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。