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作者：韩陆阳;张文慧;宋子泽;郝晓燕;
单位：山西晋云互联科技有限公司;太原理工大学计算机科学与技术学院(大数据学院);太原理工大学人工智能学院;
摘要：【目的】现有的充电站负荷预测基本使用传统的统计模拟方法或者通过分析电动汽车（EV）的情况来进行预测，此模型适用性和准确率都不高。针对这种情况，提出对基于快慢充模式下的充电站进行负荷预测。【方法】首先，对影响充电站内各类电动汽车数量的因素进行分析，并使用BP神经网络对充电站内电动汽车数量进行预测；其次，根据各类电动汽车不同的社会功能，分析得到各类电动汽车在各时刻的快慢充需求占比，最后通过LSTM和注意力机制对充电站进行负荷预测。【结果】实验结果表明，采用该方法比现有的方法准确率更高。
关键词：充电站;;电动汽车;;快慢充模式;;负荷预测
