发明专利已授权

一种物理模型驱动与深度学习协同的电动汽车充电负荷预测方法

Name: 一种物理模型驱动与深度学习协同的电动汽车充电负荷预测方法
Brand: 淮安大学
SKU: 2025110591627
Availability: InStock

📄 申请号：CN202511059162.7 📄 发布日：2026/10/28

著录项目信息

申请日

2025-07-30

公开号

CN121055282B

公开日

2026-10-09

申请人

淮安大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H02J3_00

IPC 分类号

H02J3_00 , G06Q50_06 , G06Q10_04 , G06N3_0464 , G06N3_0455 , G06N3_0442 , G06N3_0985 , G06N3_006 , H02J103_30 , H02J103_40 , H02J105_37 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法电力负荷预测物理模型与深度学习融合

应用场景

电动汽车充电, 充电站运营, 电网负荷管理, 智能电网, 车网互动

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摘要

本发明公开了一种物理模型驱动与深度学习协同的电动汽车充电负荷预测方法，首先基于包含时间、空间、用户行为维度的多源数据构建物理模型，输出反映充电负荷内在规律的物理特征，将物理模型输出的物理特征作为关键输入之一输入深度学习模型（CNN‑Transformer‑LSTM）；在深度学习模型的损失函数中显式加入反映充电负荷物理规律的约束项，强制模型预测结果符合物理规律，物理模型与深度学习模型融合后的模型为（Phy‑CNN‑Transformer‑LSTM，PCTL），应用冠豪猪算法对PCTL融合模型的超参数进行优化。利用优化后的PCTL融合模型进行预测。本发明通过物理建模与深度学习在特征输入和损失函数上的双重融合，并辅以CPO算法，显著提升了复杂多维场景下充电负荷预测的物理合理性和整体可靠性。

常见问题

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种拓扑优化薄壁结构的可溶型芯精密铸造模具

当前第 / 件

一种用于制造功能梯度混合增强复合材料的模具

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