一种考虑多重影响因素的充电站负荷预测方法及系统

本发明公开了一种考虑多重影响因素的充电站负荷预测方法及系统，涉及电力调控技术领域，包括：识别并划分影响充电站负荷的主要影响因素；采集主要影响数据，对主要影响因素数据进行数据预处理，并对预处理后的主要影响因素数据分别进行特征工程转换；采用GAN模型进行数据增强，并结合原始数据扩充训练集，使用选择好的特征数据建立LSTM预测模型，并采用扩充训练集对LSTM预测模型进行训练和评估；构建随机森林模型，将LSTM子模型的预测结果作为输入特征，通过集成学习进行最终预测。本发明提升预测精度和可靠性，提高了充电站负荷预测的准确性和全面性，为优化充电站管理和电网稳定性提供了可靠的数据支持。