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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利充电站的充电需求预测方法和电动公交车的运行优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118644276B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411102708.8，技术领域涉及：G06Q30/0202；该发明授权充电站的充电需求预测方法和电动公交车的运行优化方法是由石琴;侯伟路;吴为教;付昕男设计研发完成，并于2024-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本充电站的充电需求预测方法和电动公交车的运行优化方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种充电站的充电需求预测方法和电动公交车的运行优化方法，充电站的充电需求预测方法包括：获取电动公交汽车充电站的历史充电记录数据，基于随机森林模型从历史充电记录数据中筛选出与充电需求相关的目标特征；基于目标特征的特征数据，通过训练后的充电需求预测模型预测电动公交汽车充电站的充电需求；其中，充电需求预测模型包括长短时记忆神经网络和光梯度决策树网络，长短时记忆神经网络包括多个网络单元且采用注意力机制为各个网络单元的输出分配权重，充电需求预测模型的输出为长短时记忆神经网络的输出和光梯度决策树网络的输出进行加权求和的结果。解决了电动公交车充电站峰谷期的充电需求预测准确性相对较低的问题。

本发明授权充电站的充电需求预测方法和电动公交车的运行优化方法在权利要求书中公布了：1.一种电动公交车的运行优化方法，其特征在于，包括：获取电动公交汽车充电站的历史充电记录数据，基于随机森林模型从所述历史充电记录数据中筛选出与充电需求相关的目标特征；基于所述目标特征的特征数据，通过训练后的充电需求预测模型预测所述电动公交汽车充电站的充电需求；其中，所述充电需求预测模型包括长短时记忆神经网络和光梯度决策树网络，所述长短时记忆神经网络包括多个网络单元且采用注意力机制为各个网络单元的输出分配权重，所述充电需求预测模型的输出为所述长短时记忆神经网络的输出和所述光梯度决策树网络的输出进行加权求和的结果；电动公交汽车充电站A到B、C、D、E有四条线路，在时间段t对电动公交汽车充电站充电需求进行预测得到从电动公交汽车充电站A到达B、C、D、E时对应的充电需求和，以及在充电需求下对应的充电价格和；在时间段t电动公交汽车充电站A有对应B、C、D、E的电动公交汽车，且已知电池荷电状态为s1、s2、s3和s4，在时间段t电动公交汽车充电站A的电动公交汽车到达电动公交汽车充电站B、C、D、E需要消耗的电量为和，电动公交汽车的电池容量为；为保障电动公交汽车的电池性能，充电电池荷电状态具有一个安全下限，此时按照大小顺序对充电价格和排序，在保证的前提下为电池荷电状态低的电动公交汽车分配到充电价格低的线路，以便电动公交汽车在到达电动公交汽车充电站B、C、D、E后完成低价充电；当＞＞＞时，电池荷电状态为s1的电动公交汽车前往充电站E，电池荷电状态为s2的电动公交汽车前往充电站D，电池荷电状态为s3的电动公交汽车前往充电站C，电池荷电状态为s4的电动公交汽车前往充电站B，其中s4＞s3＞s2＞s1。

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