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申请/专利权人：华中科技大学

摘要：本发明公开了电动汽车充电站的功率预测数据增强方法及功率预测方法，属于电动汽车充电站数据分析技术领域，包括：S1收集所述充电站每天各时刻的总充电功率作为真实样本，得到真实样本集；S2对于每一个真实样本，生成V个虚拟样本，得到虚拟样本集，完成数据增强；对于任意一个真实样本，生成一个虚拟样本的方式包括：S21按照均匀分布采样从预设的时间序列增强函数集中采样S个时间序列增强函数；S22对真实样本依次执行采样得到的S个时间序列增强函数，得到虚拟样本。本发明能够在扩充样本量的同时，有效保证了样本的质量，有效解决电动汽车充电站数据少、质量低，无法利用大数据模型准确预测电动汽车充电站充电功率的问题。

主权项：1.一种电动汽车充电站的功率预测模型建立方法，其特征在于，包括：建立时间序列预测模型，用于根据每天各时刻的总充电功率的历史数据预测未来时间段内每天各时刻的总充电功率；利用电动汽车充电站的功率预测数据增强方法建立的虚拟样本集对所述时间序列预测模型进行训练，并利用电动汽车充电站的功率预测数据增强方法建立的真实样本集对训练后的时间序列模型进行参数微调，得到电动汽车充电站的功率预测模型；所述电动汽车充电站的功率预测数据增强方法包括：S1收集所述充电站每天各时刻的总充电功率作为真实样本，得到真实样本集；所述步骤S1包括：S11对所述充电站内各充电桩的充电数据进行收集；所述充电数据包括通电时间、断电时间和充电能量；S12对于各充电数据，计算充电时间段内的平均充电功率，并计算同一时刻所有充电桩的平均充电功率之和，得到所述充电站在该时刻的总充电功率，由充电站在各时刻的总充电功率构成所述充电站的负载时间序列；S13将所述负载时间序列按照天进行划分，得到所述充电站每天各时刻的总充电功率，将其作为真实样本，得到真实样本集；S2对于每一个真实样本，生成V个虚拟样本，得到虚拟样本集，完成数据增强；对于任意一个真实样本，生成一个虚拟样本的方式包括：S21按照均匀分布采样从预设的时间序列增强函数集中采样S个时间序列增强函数；S22对真实样本依次执行采样得到的S个时间序列增强函数，得到虚拟样本；其中，V和S均为正整数，S大于1且小于所述时间序列增强函数集的大小；所述时间序列增强函数集中的各时间序列增强函数具有相同的增强强度M，S、V和M的确定方式如下：以S、V和M作为待优化变量，以最大化虚拟样本集对实际功率预测任务的精度提升为目标函数，建立优化问题；利用预设的参数优化算法求解该优化问题，得到S、V和M的取值。

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百度查询： 华中科技大学 电动汽车充电站的功率预测数据增强方法及功率预测方法