[發(fā)明專利]一種多充電站協(xié)同負(fù)荷預(yù)測(cè)方法及裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210687630.5
• 申請(qǐng)日: 2022-06-17
• 公開（公告）號(hào): CN115080795A
• 公開（公告）日: 2022-09-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 周翊民;羅清松
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院
• 主分類號(hào): G06F16/901
• 分類號(hào): G06F16/901;G06F17/16;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 深圳市科進(jìn)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44316
• 代理人: 劉建偉

1.一種多充電站協(xié)同負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟：

挖掘多充電站的負(fù)荷時(shí)空信息中的隱式關(guān)聯(lián)并生成多充電站顯式圖式結(jié)構(gòu)；

基于多充電站圖式結(jié)構(gòu)提取多充電站的負(fù)荷時(shí)空信息中的時(shí)空特征，使用提取出的時(shí)空特征對(duì)多充電站圖式結(jié)構(gòu)進(jìn)行迭代圖結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)；

構(gòu)建聯(lián)合損失函數(shù)，對(duì)多充電站圖式結(jié)構(gòu)構(gòu)建及時(shí)空特征提取進(jìn)程進(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)練。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多充電站協(xié)同負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述方法還包括：

使用聯(lián)合訓(xùn)練后的多充電站圖式結(jié)構(gòu)構(gòu)建及時(shí)空特征提取進(jìn)程對(duì)多充電站的負(fù)荷時(shí)空信息進(jìn)行多充電站協(xié)同負(fù)荷預(yù)測(cè)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多充電站協(xié)同負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，其特征在于，在所述挖掘多充電站的負(fù)荷時(shí)空信息中的間隱式關(guān)聯(lián)并將多充電站的負(fù)荷時(shí)空信息生成多充電站圖式結(jié)構(gòu)之前，所述方法還包括：

對(duì)多充電站的負(fù)荷時(shí)空信息進(jìn)行預(yù)處理，將每一預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合，聚合后的數(shù)據(jù)表示該段時(shí)間內(nèi)充電站的總充電電量；

將數(shù)據(jù)按照鄰近時(shí)間段、以天為時(shí)間間隔、以周為時(shí)間間隔分為三組，采用線性插值對(duì)丟失的數(shù)據(jù)進(jìn)行填補(bǔ)，然后利用MinMax法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的多充電站協(xié)同負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述方法具體包括：

將三組數(shù)據(jù)分別輸入到圖結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)模塊中，該圖結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)模塊通過(guò)相似度度量函數(shù)，基于各個(gè)充電站的負(fù)荷歷史變化數(shù)據(jù)計(jì)算充電站間的相似度，生成以充電站為節(jié)點(diǎn)、以相似度為邊的多充電站圖式結(jié)構(gòu)，并將該圖結(jié)構(gòu)信息輸入到三組時(shí)空特征提取模塊中；

將三組數(shù)據(jù)及學(xué)習(xí)到的圖結(jié)構(gòu)信息輸入到三組時(shí)空特征提取模塊中，該時(shí)空特征提取模塊利用圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和膨脹卷積網(wǎng)絡(luò)分別提取時(shí)空特征，然后將學(xué)習(xí)到的特征輸入給圖結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)模塊，進(jìn)行迭代圖結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)，并將三組時(shí)空特征進(jìn)行特征融合，輸入到全連接層預(yù)測(cè)最終結(jié)果；

對(duì)圖結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)模塊設(shè)計(jì)損失函數(shù)控制學(xué)習(xí)得到的圖結(jié)構(gòu)的稀疏度、連通度，對(duì)時(shí)空特征提取模塊設(shè)計(jì)損失函數(shù)降低預(yù)測(cè)結(jié)果與標(biāo)簽數(shù)據(jù)的差異，將兩部分損失函數(shù)進(jìn)行加權(quán)求和構(gòu)建聯(lián)合損失函數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)模塊及時(shí)空特征提取模塊的聯(lián)合訓(xùn)練。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的多充電站協(xié)同負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，其特征在于，在數(shù)據(jù)輸入層，同時(shí)輸入多個(gè)充電站在一段時(shí)間、以天為時(shí)間間隔的、以周為時(shí)間間隔的三組數(shù)據(jù)，即X_P,X_D,X_W∈R^M×N×D，M為序列長(zhǎng)度，N為充電站節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，D為輸入維度；

在圖結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)模塊，根據(jù)數(shù)據(jù)輸入生成多充電站節(jié)點(diǎn)間的隱式圖結(jié)構(gòu)，對(duì)不同的數(shù)據(jù)輸入X_P,X_D,X_W生成不同的結(jié)構(gòu)G_P,G_D,G_W；

在提取時(shí)空特征的過(guò)程中對(duì)生成的圖結(jié)構(gòu)進(jìn)行迭代更新，在時(shí)空特征提取模塊，分為ST-P、ST-D、ST-W三個(gè)子模塊，子模塊結(jié)構(gòu)相同，輸入數(shù)據(jù)分別為X_P,X_D,X_W，分別用來(lái)提取負(fù)荷變化的時(shí)間臨近特征、周期特征和趨勢(shì)特征；

最后將三種不同的時(shí)空特征進(jìn)行融合，利用全連接層輸出預(yù)測(cè)結(jié)果。