一种基于大数据分析的充电桩高峰期排队时间预测方法与流程
技术特征：
1.一种基于大数据分析的充电桩高峰期排队时间预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的充电桩高峰期排队时间预测方法，其特征在于，所述s3具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的充电桩高峰期排队时间预测方法，其特征在于，所述s4具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的充电桩高峰期排队时间预测方法，其特征在于，所述s5具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的充电桩高峰期排队时间预测方法，其特征在于，所述多目标损失函数为：
技术总结
本发明公开了一种基于大数据分析的充电桩高峰期排队时间预测方法，包括如下步骤：S1、获取充电桩的历史使用数据；S2、对历史使用数据进行预处理；S3、使用位置编码机制对时间序列数据进行编码，将时间戳转换为高维度向量表示；S4、将位置编码后的数据输入到Transformer编码器中，通过自注意力机制计算序列中每个位置与其他位置的相关性，并利用多头注意力机制捕捉不同子空间的特征；S5、构建对比学习模块，通过生成正样本和负样本，对编码后的数据进行自监督学习；S6、定义多目标损失函数，并对模型进行训练和优化；S7、将训练好的模型应用于实时数据，并提供可视化的用户界面。本发明结合位置编码、Transformer和自监督对比学习，精准预测充电桩排队时间。
技术研发人员：沈洁,张旭,罗火珍
受保护的技术使用者：中能光和（苏州）新能源科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/11/18
文档序号 :
【 40050348 】
技术研发人员：沈洁,张旭,罗火珍
技术所有人：中能光和（苏州）新能源科技有限公司
备 注：该技术已申请专利，仅供学习研究，如用于商业用途，请联系技术所有人。
声 明 ：此信息收集于网络，如果你是此专利的发明人不想本网站收录此信息请联系我们，我们会在第一时间删除
技术研发人员：沈洁,张旭,罗火珍
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