Sep, 2024
基于位置的电动汽车充电站概率负荷预测：多量级时间卷积网络的深度迁移学习
Location based Probabilistic Load Forecasting of EV Charging Sites: Deep
Transfer Learning with Multi-Quantile Temporal Convolutional Network
TL;DR本研究解决了电动汽车充电需求预测中的数据局限性问题，提出了一种基于深度多量级时间卷积网络（MQ-TCN）的方法，以实现不同地点充电站之间知识的有效转移。该模型在充电负荷预测方面取得了显著进展，证明了在数据稀缺的情况下，仍能实现高达96.88%的预测准确率，对未来的充电站规划和电力管理具有重要影响。