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多场景下基于数据驱动的车辆充电行为预测模型构建方法【异议或纠错】

档案编号: CQ-055-0202-7306
档案文号:
专利权人: 申请人 
发布时间: 发布时间 
档案分类: 专利权 
分 类 号: 第G06Q10/04;G06Q50/06;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08类
授权状态: 已授权
档案内容: 本发明公开了多场景下基于数据驱动的车辆充电行为预测模型构建方法;包括如下步骤:S1、获取电动汽车公司充电数据,并进行预处理;S2、获取所需用户ID并提取该用户所有的历史充电数据;S3、判断充电要素是否集中,若集中,则转入S4,否则结束本次控制;S4、创建充电要素数据集;S5、利用要素数据集构建多维充电场景,并创建模型训练数据集;S6、通过基于随机森林的行为预测模型训练并测试数据集,计算测试集的误差大小,若过大,则转入S6重新训练,否则转入S7;S7、预测长短期内用户充电行为,得到预测结果,并结束本次控制。本发明能够为电动汽车充电提供预测信息,为后续一桩多充的功率分配提供基础。
附件下载:  (原始资料备查)

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