摘要
本发明属于深度学习与交通能源管理技术领域，公开了一种高速公路新能源汽车充电站充电需求预测方法，包括以下步骤：S1.采集高速公路新能源汽车充电站的历史充电记录数据，并对数据进行初步预处理；S2.特征归一化与时间嵌入，构建时间序列输入；S3.构建TLPAformer模型，TLPAformer模型包括时序建模模块、频域注意力模块、解码器和投影层；S4.将步骤S2构建的时间序列输入，导入TLPAformer模型，生成未来一定时间范围内的充电需求预测值。本发明方法能够精准预测高速公路新能源汽车充电站在节假日与非节假日的影响下的充电需求，具备预测精度高、泛化能力强、适应性好等优点，适用于高速公路场景下充电资源优化配置与调度。
