一种融合多维度动态空间特征的充电站需求预测方法

本发明涉及新能源技术领域，公开了一种融合多维度动态空间特征的充电站需求预测方法，该方法的输入数据为目标城市区域内充电站点的需求序列、充电站点各自的充电枪数、充电站在路网中的位置、充电站点的兴趣点数据、以及城市路网布局，这些数据相比用户端数据更易获取，解决现有技术中数据难以获取的问题，同时，这些数据相比来自网约车和大巴等电动汽车的数据更具有普遍性，因此，预测更加准确；另外，本发明还通过长短记忆图神经网络动态更新空间关系，并为步数关系不同的充电站引入相应门控机制和记忆单元，以同时保证站点空间关系的短期更新和长期记忆，以此来适应充电站间的竞争关系变化问题，从而进一步提高预测准确性。