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龙图腾网恭喜兰州理工大学申请的专利电动汽车充电需求建模方法、系统、介质、设备及终端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：CN115063184B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202210824655.5，技术领域涉及：G06Q30/0202；该发明授权电动汽车充电需求建模方法、系统、介质、设备及终端是由李恒杰;梁达明;陈伟;周云;冯冬涵;朱江皓;裴喜平;曾贤强;刘添一;安妮;冯琪;陈兴旺设计研发完成，并于2022-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本电动汽车充电需求建模方法、系统、介质、设备及终端在说明书摘要公布了：本发明属于电动汽车充电需求建模技术领域，公开了一种电动汽车充电需求建模方法、系统、介质、设备及终端，分析电动汽车用户差异性和电动汽车性能差异性的影响，基于生成对抗模型学习用户驾驶策略和用户出行策略；基于XGboost机器学习电动汽车性能模型；基于百度地图实时路况证明该算法可提取用户驾驶特征和充电特征。本发明通过结合百度地图实时交通流速以及真实用户行驶轨迹数据，所得区域电动汽车集群充电需求模型具有更广阔的应用前景，预测结果具有较好的泛化能力。结果证明，相比当前主流的预测方法，本发明具有更好的预测精度和鲁棒性，同时可结合适时交通数据，可以为城市区域充电站规划以及充电引导提供有力的模型支撑。

本发明授权电动汽车充电需求建模方法、系统、介质、设备及终端在权利要求书中公布了：1.一种电动汽车充电需求建模方法，其特征在于，所述电动汽车充电需求建模方法包括： 分析电动汽车用户差异性和电动汽车性能差异性的影响，基于生成对抗模型学习用户驾驶策略和用户出行策略；基于XGboost机器学习电动汽车性能模型；基于百度地图实时路况证明该模型可提取用户驾驶特征和充电特征； 所述电动汽车充电需求建模方法包括以下步骤： 步骤一，采集用户运行轨迹数据集，对数据集异常点进行清洗，划分用户运行轨迹；基于MIC构建用户策略模型训练输入数据集，构建电动汽车用户24小时SOC预测数据集合，作为输入数据集； 步骤二，建立基于线性全连接网络构建生成器、价值网络和鉴别器神经网络，并利用贝叶斯超参数优化方法初始化所述网络；输入训练用户轨迹数据集合，基于PPO近端策略优化算法优化策略网络参数，并遍历所有用户轨迹，生成所有用户的充放电策略； 步骤三，采用交叉验证方法训练基于XGboost的电动汽车24小时SOC预测模型，所述模型分为放电SOC预测模型和充电SOC预测模型； 步骤四，历史行车轨迹经行路径规划，并基于百度地图获取路径实时交通流速，预测所有用户24小时单车SOC变化曲线；结合用户充电紧迫性预测所有用户充电需求和能量需求，建立区域内电动汽车集群充电需求预测时空模型。

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