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龙图腾网获悉上海交通大学;国网上海市电力公司;兰州理工大学申请的专利电动汽车充电站充电负荷预测方法、系统、终端及介质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：CN114444803B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202210113554.7，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权电动汽车充电站充电负荷预测方法、系统、终端及介质是由周云;张开宇;朱江皓;冯冬涵;李恒杰;沈冰;纪坤华;吴丹;夏宇轩;冯永君;刘泽宇;史一炜设计研发完成，并于2022-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本电动汽车充电站充电负荷预测方法、系统、终端及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种电动汽车充电站充电负荷预测方法及系统，首先构建充电负荷原始数据集，利用LGBM框架生成基础回归器群，使用TPE算法在MongDB空间搜索超参数进行优化，使用Adaboost结构对基础回归器群进行串行优化构成最终充电负荷预测模型，最终充电负荷预测模型可以预测超短期尺度内的充电负荷，得到的充电负荷预测曲线更负荷实际情况。同时提供了一种相应的终端及介质。本发明基于集成学习，对涉及充电站充电负荷的数据进行学习生成模型，该模型可以输出超短期时间尺度内的预测充电值，从而得出未来充电站的充电负荷曲线，为充电站的选址、扩容、运营和调控提供决策基础。

本发明授权电动汽车充电站充电负荷预测方法、系统、终端及介质在权利要求书中公布了：1.一种电动汽车充电站充电负荷预测方法，其特征在于，包括： 构建充电站充电负荷原始数据集，并将所述原始数据集划分不同的权值，作为输入数据集； 采用所述输入数据集生成基础回归器，并对所述基础回归器构建超参数空间，对选定的超参数进行并行优化，获得基础回归器群；包括： 选择LGBM框架，以所述输入数据集作为输入，根据所述LGBM框架对所述输入数据集进行学习，得到多个基础回归器，用于生成基础回归器群； 根据方差增益确定所述输入数据集的分割点； 得到基础回归器的近似误差； 对于生成的初始基础回归器群，选取其学习率、生长最大深度、迭代次数、叶片节点个数、缩分实例、L1正则化和L2正则化参数作为超参数的构建类别；基于MongoDB架构，构建MongoDB结构的超参数搜索空间； 基于所述超参数搜索空间，采用TPE算法获得满足条件的超参数进行并行优化；使用同一类超参数中较低的数值和较高的数值同时构建模型，使用损失函数SMAPE分别评价模型的性能； 计算超参数构建的模型的SMAPE值，选择SMAPE值大于所有基础回归器SMAPE的2分之1分位数的超参数组用于下一轮迭代，不断选择超参数进行建立、评价和优化的过程后，输出具有最优选择超参数组合的经过优化后的基础回归器群； 选取所述基础回归器群中损失函数表现最大的基础回归器群进行串行集成，得到集成的回归器模型；对所述回归器模型构建超参数空间，并对选定的超参数进行并行优化，得到充电负荷预测模型； 利用所述充电负荷预测模型生成给定时间尺度下的未来的充电负荷预测值，进行充电站充电负荷的预测。

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