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申请/专利权人：长春理工大学
摘要：本发明公开了一种基于物联网的充电桩充电电荷预测方法、系统及装置。涉及充电电荷技术领域，包括以下步骤：信息数据采集：采集气象信息数据和充电桩充电负荷值；建立信息数据集：对获取的数据进行预处理和分集；构建网络模型：创建MCSA‑MAMBA‑TCN网络，预测充电桩充电负荷；训练网络模型：将数据集输入到网络模型中进行训练；充电电荷的检验和预测：将实时数据输入到网络模型中进行充电桩充电负荷的预测；上传预测数据：将收集数据和预测数据上传至云平台；本发明的技术方案通过分析多种不同的气象因素对充电桩充电负荷影响，提高了负荷预测的有效性、准确性和稳定性，从而实现对充电桩充电情况的更精确的监管和控制，维护电网稳定。
主权项：1.一种基于物联网的充电桩充电电荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：采集信息数据：采集气象信息数据和充电桩充电电荷值；建立信息数据集：对信息数据进行预处理，将预处理后的信息数据分为训练集、验证集和测试集；构建网络模型：构建包括时域卷积网络层、改进的状态空间模型、多头卷积稀疏自注意力机制的网络模型，通过时域卷积网络对获取的信息数据进行特征提取，利用改进的状态空间模型动态抓捕时间序列的不同特征进行预测，通过多头卷积稀疏自注意力机制形成最终的预测网络，得到预测的充电桩充电电荷；训练网络模型：将训练集输入到网络模型中进行训练；充电电荷的检验和预测：将采集的气象信息数据输入到训练后的网络模型中进行充电桩充电电荷的预测，得到预测的充电桩充电电荷；所述构建网络模型的步骤中，在改进的状态空间模型中将输入信息分为两路分别通过线性投影，一路输出投影经过卷积、激活函数和SSM块后与另一路经过激活函数处理的输出投影相乘，得到的输出经过线性投影得到最后的输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长春理工大学 一种基于物联网的充电桩充电电荷预测方法、系统及装置
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