车辆充电负荷预测方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本发明涉及配电，尤其涉及一种车辆充电负荷预测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、随着电动汽车的普及，电动汽车将给电力系统带来重要影响。

2、目前，由于终端数据采集器或者网络通讯故障等原因，常常使得车辆充电负荷数据中存在有数据缺失和数据异常等情况。

3、在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术中至少存在以下技术问题：现有技术方案，存在车辆充电负荷数据准确度低的问题。

技术实现思路

1、本发明提供了一种车辆充电负荷预测方法、装置、电子设备及存储介质，以解决车辆充电负荷数据准确度低的问题。

2、根据本发明的一方面，提供了一种车辆充电负荷预测方法，包括：

3、获取待评估区域的原始车辆充电负荷数据；

4、将所述待评估区域的原始车辆充电负荷数据输入至充电负荷数据插补模型，得到修复车辆充电负荷数据，其中，所述充电负荷数据插补模型基于包含门控循环单元的生成对抗网络训练得到；

5、将所述修复车辆充电负荷数据输入至充电负荷数据预测模型，得到目标车辆充电负荷数据。

6、根据本发明的另一方面，提供了一种车辆充电负荷预测装置，包括：

7、车辆充电负荷数据获取模块，用于获取待评估区域的原始车辆充电负荷数据；

8、车辆充电负荷数据插补模块，用于将所述待评估区域的原始车辆充电负荷数据输入至充电负荷数据插补模型，得到修复车辆充电负荷数据，其中，所述充电负荷数据插补模型基于包含门控循环单元的生成对抗网络训练得到；

9、车辆充电负荷数据预测模块，用于将所述修复车辆充电负荷数据输入至充电负荷数据预测模型，得到目标车辆充电负荷数据。

10、根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

11、至少一个处理器；

12、以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；

13、其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的车辆充电负荷预测方法。

14、根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的车辆充电负荷预测方法。

15、本发明实施例的技术方案，通过获取待评估区域的原始车辆充电负荷数据，进而将待评估区域的原始车辆充电负荷数据输入至基于包含门控循环单元的生成对抗网络训练得到的充电负荷数据插补模型，实现了车辆充电负荷数据的修复，进而将修复车辆充电负荷数据输入至充电负荷数据预测模型，实现了车辆充电负荷数据的精准预测，提升了车辆充电负荷数据的准确度。

16、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

技术特征：

1.一种车辆充电负荷预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述充电负荷数据插补模型的训练步骤包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述车辆充电负荷样本数据和所述车辆充电负荷生成数据，对所述包含门控循环单元的生成对抗网络进行博弈对抗训练，得到充电负荷数据插补模型，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述充电负荷数据预测模型的训练步骤包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述反归一化处理后的预测车辆充电负荷数据和所述修复车辆充电负荷样本数据对应的标签数据确定模型损失，包括：

6.根据权利要求1-5中任一所述的方法，其特征在于，在所述获取待评估区域的原始车辆充电负荷数据之后，所述方法还包括：

7.根据权利要求1-5中任一所述的方法，其特征在于，在所述将所述修复车辆充电负荷数据输入至充电负荷数据预测模型，得到目标车辆充电负荷数据之后，所述方法还包括：

8.一种车辆充电负荷预测装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的车辆充电负荷预测方法。

技术总结
本发明公开了一种车辆充电负荷预测方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取待评估区域的原始车辆充电负荷数据；将所述待评估区域的原始车辆充电负荷数据输入至充电负荷数据插补模型，得到修复车辆充电负荷数据，其中，所述充电负荷数据插补模型基于包含门控循环单元的生成对抗网络训练得到；将所述修复车辆充电负荷数据输入至充电负荷数据预测模型，得到目标车辆充电负荷数据。通过上述技术方案，实现了车辆充电负荷数据的修复和预测，提升了车辆充电负荷数据的准确度。

技术研发人员：华耀,王伟杰,徐远途,董富德,黄荣杰,阮灿华,薛博文,张培培,赵文,郭景宇,朱德强,梁健辉,杨浩,陈伯韬,盘倩,钟芬芳,盘荣波,李炳坤
受保护的技术使用者：广东电网有限责任公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15