CN112200373A - 负荷预测模型的训练方法及训练装置、存储介质、设备 - Google Patents

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CN112200373A CN202011101284.5A CN202011101284A CN112200373A CN 112200373 A CN112200373 A CN 112200373A CN 202011101284 A CN202011101284 A CN 202011101284A CN 112200373 A CN112200373 A CN 112200373A
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郭媛君
冯伟
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Abstract

本发明公开了用于电动汽车充电站的负荷预测模型的训练方法及训练装置、存储介质、设备。训练方法包括：获取充电站若干时刻的历史负荷状态数据，每一时刻的历史负荷状态数据包括多类历史变量数据以及相应的真实负荷数据；利用预设模型依次对每一时刻的每一类历史变量数据进行单独预测，以生成多组预测负荷数据；根据强化学习方法，并利用多组预测负荷数据和真实负荷数据对待训练的负荷预测模型的权重数据组进行训练。通过使用多种历史变量数据，提升了预测精度。同时使用相空间重构技术，从输入数据中提取更多有用的信息，提高了模型的计算性能。使用GRU神经网络对输入数据进行预测，加快了计算速度，并结合Q学习算法，提升了模型的预测精度。

Description

负荷预测模型的训练方法及训练装置、存储介质、设备
技术领域
本发明属于电池管理技术领域，具体地讲，涉及一种用于电动汽车充电站的负荷预测模型的训练方法及预测装置、计算机可读存储介质、计算机设备。
背景技术
能源短缺与气候变化是全世界正面临的重大挑战。以传统化石燃料作为动力的内燃机汽车排放的废气不仅对空气的造成了极大的污染，还进一步加重了温室效应。世界各国都亟需采取有效的应对措施和政策。大力发展电动汽车能够有效地解决这些问题。电动汽车是一种零排放系统，由电力驱动，在行驶过程中不会产生任何污染环境的物质。电动汽车还可使用多样化的能源包括风能、太阳能等清洁能源，因此大大降低了石化资源的消耗。同时，电动汽车的动力总成和电动机比传统的内燃机汽车更加高效和环保。
电动汽车行业的发展是大势所趋，必然会给电力能源领域带来新的变革和新的问题。随着电动汽车数量的增多，充电站的需求量自然会随之增加。充电站将会面临持续不间断使用的情况，电力系统也会面临负荷过大的问题。为了保证客户的充电需求和电力系统的稳定运行，对电动汽车充电站的负荷预测是极其必要且关键的。准确的负荷预测可以帮助电力公司合理的分配和开发电力基础设施以及载荷配置。
现有的传统技术方案如自回归滑动平均模型、自回归积分滑动平均模型不具备提取非线性特征的能力。而浅层的神经网络存在模型过拟合、随机初始化权重敏感和容易收敛于局部最优等问题。因此常导致预测结果不够准确，误差过大。
深度强化学习是机器学习中的子领域，是将深度学习与强化学习相结合的一种方法，其应用十分广泛。深度强化学习将深度学习对非线性数据隐藏特征的提取能力和强化学习的决策能力相结合，同时具有两者的优点。
传统的负荷预测算法存在的问题一般是预测性能差，鲁棒性和适应性差。电动汽车充电站负荷与外部因素有很强的相关性，而现有的方法通常只考虑单一的外部因素，会导致预测精度低。
发明内容
(一)本发明所要解决的技术问题
本发明解决的技术问题是：如何在模型训练过程中考虑多个外部因素，以提高模型预测精度。
(二)本发明所采用的技术方案
一种用于电动汽车充电站的负荷预测模型的训练方法，所述训练方法包括：
获取充电站若干时刻的历史负荷状态数据，每一时刻的所述历史负荷状态数据包括多类历史变量数据以及相应的真实负荷数据；
利用预设模型依次对每一时刻的每一类历史变量数据进行单独预测，以生成多组预测负荷数据；
根据强化学习方法，并利用多组所述预测负荷数据和所述真实负荷数据对待训练的负荷预测模型的权重数据组进行训练。
优选地，获取所述充电站的历史负荷状态数据之后，所述训练方法还包括：
对多类所述历史负荷状态数据进行相空间重构，以生成多类重构变量数据和重构后的真实负荷数据。
优选地，利用预设模型依次对每一时刻的每一类历史变量数据进行单独预测，以生成多组预测负荷数据的方法包括：
将每一时刻的每一类重构变量数据依次输入到循环门单元网络模型，循环门单元网络模型输出多组预测负荷数据。
优选地，所述强化学习方法为Q学习方法，利用多组所述预测负荷数据和所述真实负荷数据对待训练的负荷预测模型的权重数据组进行训练的方法包括：
构建并初始化状态矩阵和动作矩阵，其中所述状态矩阵由待训练的权重数据组构成，所述动作矩阵由权重的变化量构成；
状态矩阵按照预设策略执行动作矩阵，以更新权重数据组；
根据更新后的权重数据组、多组预测负荷数据和重构后真实负荷数据计算损失函数，并根据所述损失函数计算奖励因子；
根据所述奖励因子更新状态矩阵和动作矩阵；
重复上述步骤直至满足迭代条件。
优选地，所述损失函数的计算公式为：
Figure BDA0002725443840000031
其中，
Figure BDA0002725443840000032
w1，w2…wi为待训练的权重数据组，X1，X2…Xi为多类历史变量数据，f(X1)，f(X2)…f(Xi)为多组预测负荷数据，Y为真实负荷数据，N为历史变量数据的组数。
本发明还公开了一种用于电动汽车充电站的负荷预测模型的训练装置，所述训练装置包括：
获取模块，用于获取充电站若干时刻的历史负荷状态数据，每一时刻的所述历史负荷状态数据包括多类历史变量数据以及相应的真实负荷数据；
预测模块，用于依次对每一时刻的每一类历史变量数据进行单独预测，以生成多组预测负荷数据；
训练模块，用于根据强化学习方法，并利用多组所述预测负荷数据和所述真实负荷数据对待训练的负荷预测模型的权重数据组进行训练。
优选地，所述训练装置还包括：
数据重构模块，用于对多类所述历史负荷状态数据进行相空间重构，以生成多类重构变量数据和重构后的真实负荷数据。
优选地，所述训练模块包括：
初始化单元，用于构建并初始化状态矩阵和动作矩阵，其中所述状态矩阵由待训练的权重数据组构成，所述动作矩阵由权重的变化量构成；
执行单元，用于使状态矩阵按照预设策略执行动作矩阵，以更新权重数据组；
计算单元，用于根据更新后的权重数据组、多组预测负荷数据和重构后的真实负荷数据计算损失函数，并根据所述损失函数计算奖励因子；
更新单元，用于根据所述奖励因子更新状态矩阵和动作矩阵。
本发明还公开了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有用于电动汽车充电站的负荷预测模型的训练程序，所述用于电动汽车充电站的负荷预测模型的训练程序被处理器执行时实现上述的用于电动汽车充电站的负荷预测模型的训练方法。
本发明还公开了一种计算机设备，所述计算机设备包括计算机可读存储介质、处理器和存储在所述计算机可读存储介质中的用于电动汽车充电站的负荷预测模型的训练程序，所述用于电动汽车充电站的负荷预测模型的训练程序被处理器执行时实现上述的用于电动汽车充电站的负荷预测模型的训练方法。
(三)有益效果
本发明公开的用于电动汽车充电站的负荷预测模型的训练方法，通过使用多种历史变量数据，解决了部分方法未考虑多种因素导致预测结果不准确的问题。同时使用相空间重构技术，从输入数据中提取更多有用的信息，提高了模型的计算性能。还使用了GRU神经网络对输入数据进行预测，解决了传统LSTM参数多和计算速度慢的问题。最后使用了采取ε-greedy策略的Q-learning算法训练模型预测结果的组合权重，提升了模型的预测精度。
附图说明
图1为本发明的实施例一的充电站负荷预测模型的训练方法的流程图；
图2为本发明的实施例一的充电站负荷预测模型的训练方法的另一流程图；
图3为本发明的实施例一的GRU模型示意图；
图4为本发明的实施例一的Q学习训练流程图；
图5为本发明的实施例二的训练装置的示意图；
图6为本发明的实施例二的训练模块的示意图；
图7为本发明的实施例二的训练装置的整体训练过程示意图；
图8为本发明的实施例的计算机设备的原理框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在详细描述本申请的技术方案前，首先简单描述本申请的发明构思：电动汽车充电站负荷与外部因素有很强的相关性，并且外部因素具有多样，然而现有的方法只考虑了单一外部因素，导致预测精度降低，本申请首先获取多类历史变量数据，即多种外部因素，并对每种历史变量数据进行单独预测，然后利用强化学习方法训练得到最佳的权重组合，通过考虑多种变量的影响，可以提高模型预测精度。
具体的，如图1所示，本实施例一的用于电动汽车充电站负荷预测模型的训练方法包括如下步骤：
步骤S10：获取充电站若干时刻的历史负荷状态数据，每一时刻的所述历史负荷状态数据包括多类历史变量数据以及相应的真实负荷数据；
步骤S20：利用预设模型依次对每一时刻的每一类历史变量数据进行单独预测，以生成多组预测负荷数据；
步骤S30：根据强化学习方法，并利用多组所述预测负荷数据和所述真实负荷数据对待训练的负荷预测模型的权重数据组进行训练。
示例性地，在步骤S10中，收集连续90天的外部因素数据并收集充电站所有充电桩的充电数据，即外部因素数据和充电数据共同作为历史变量数据，其中，历史变量数据包括天气信息、时段信息、假日信息、实时价格和交通流量等外部数据，以及包括充电量、充电时长和充电功率等充电站数据。考虑到充电站24小时均可使用，且充电车辆进入充电站和充电起始时间的随机性。本实施例一的真实负荷数据，是指充电站所有充电桩的叠加负荷，即充电站一整天的负荷数据。选择日前90天的历史变量数据作为输入X，且输入X可以在时间维度上展开。
作为另一实施例，在步骤S10之后，还包括步骤S11：对历史负荷状态数据进行预处理。具体来说，对历史变量数据划分训练集和测试集，训练集用于训练模型参数，测试集用于测试模型准确度；出现异常数据的原因是由于某些干扰因素，导致数据缺失或者出现错误，对其处理方式为：对于缺失的数据，如果前后时间间隔小于等于设定阈值，采用前后数据的均值将其补上；如果前后时间间隔大于设定阈值，采用之前的数据来代替，此时要采用相同日期类型的数据；对于某一类型数据出现Null的情况，删除该列数据或者用0补全；对于出现错误的数据，将某一时刻的真实负荷和其前后真实负荷值进行比较，如果数据的变化范围大于某一阈值，则取前后值的平均值代替；最后对输入数据进行归一化。
Figure BDA0002725443840000061
其中，x为归一化前的历史变量数据，x，表示归一化后的历史变量数据。
作为另一实施例，在步骤S11之后，还包括步骤S12：对预处理之后历史变量数据进行相空间重构。具体来说，输入多个序列X＝[x1,x2,…,xN]，N为输入序列中元素的个数。输入的变量可包括天气信息，时段信息，假日信息，实时价格，交通流量，充电量，充电时长，充电功率等。
延迟序列即相点为Xt＝(xt,x(t+τ),x(t+2τ),…,x[t+(m-1)τ])T,t＝1,2,…,N-(m-1)τ。使用延迟序列进行重构相空间，相空间X中每一列为一个相点Xt。
Figure BDA0002725443840000062
使用C-C方法确定延迟时间τ和嵌入维数m。
具体来说，关联积分的定义为：
Figure BDA0002725443840000063
Figure BDA0002725443840000064
其中r为空间距离，||Xi-Xj||为欧几里德距离。
延迟时间为τ，时间序列的序列相关性表示为：
Figure BDA0002725443840000065
局部最优延迟时间τ*为第一个S(m,r,τ)＝0或达到最小值的时间。在局部最优延迟时间τ*处，重构的相空间处于接近均匀的点分布下。
相关区间差量表示为：
ΔS(m,τ)＝max{S(m,rj,τ)}-min{S(m,rj,τ)}
当N大于3000时，m＝2,3,4,5，
Figure BDA0002725443840000071
s为输入序列的标准差。
计算
Figure BDA0002725443840000072
的全局最小点得出τw，即可根据τw＝(m-1)τ*求取最优相空间维度m*。
进一步地，上述历史变量数据对应的真实负荷数据Y也进行相应的预处理和相空间重构，在此不进行赘述。
进一步地，在步骤S20中，采用循环门单元网络模型(GRU)对每一类历史变量数据进行独立预测，即在只考虑一种变量的情况下，所对应的电站负荷状态数据是什么。每种变量对应的预测负荷数据为
Figure BDA0002725443840000073
f为GRU模式函数，一共输入i个历史变量数据，GRU模型对每个历史变量数据独立预测，再经过权重组合的预测结果表示为
Figure BDA0002725443840000074
w1，w2…wi为待训练的权重数据组，X1，X2…Xi为多类历史变量数据，f(X1)，f(X2)…f(Xi)为多组预测负荷数据。
具体地，如图3所示，GRU(循环门单元)是LSTM(长短期记忆)的一种改进模型，通过丢弃存储单元机制并引入更新门来替换输入和忘记门来简化LSTM的结构。GRU模型由输入层，隐藏层，输出层构成，其中隐藏层由重置门rt和更新门zt组成。两个门都取决于先前的隐藏状态ht-1和当前输入xt。重置门rt确定在使用滤波后的信息和当前输入xt获得新的隐藏状态
Figure BDA0002725443840000075
之前，已过滤了多少先前的隐藏状态ht-1。
更新门zt控制前一个隐藏状态ht-1和下一个隐藏状态
Figure BDA0002725443840000076
的比例，从而确保有效的信息可以流到下一个GRU单元，将构建好的每个序列输入到GRU网络中，得出所需的预测结果。
GRU网络隐藏层中的激活函数包括sigmoid函数和tanh函数，其表达式分别为：
Figure BDA0002725443840000077
Figure BDA0002725443840000081
GRU处理公式如下：
zt＝σ(Uzht-1+xtWz)
rt＝σ(Urht-1+xtWr)
Figure BDA0002725443840000082
Figure BDA0002725443840000083
其中ht为隐藏状态
Figure BDA0002725443840000084
为新的隐藏状态，Wz为更新门权重矩阵，Wr为重置门权重矩阵，W为隐藏状态权重矩阵。
利用GRU模型对历史变量数据进行预测的具体过程为现有技术，在此不进行赘述。
进一步地，如图4所示，在步骤S30中，强化学习方法为Q学习方法，利用多组所述预测负荷数据和所述真实负荷数据对待训练的负荷预测模型的权重数据组进行训练的方法包括：
步骤S31：构建并初始化状态矩阵和动作矩阵，其中所述状态矩阵S由待训练的权重数据组构成，所述动作矩阵a由权重的变化量构成。状态矩阵S作为Q表的横行，动作矩阵a作为Q表的纵列。
S＝[w1,w2,…,wi]
a＝[△w1,△w2,…,△wi]
步骤S32：状态矩阵S按照预设策略执行动作矩阵a，以更新权重数据组。
作为优选实施例，采用ε-greedy策略：
Figure BDA0002725443840000085
ε为范围(0，1)的随机数值。以ε的概率探索(Exploration)即随机选择动作a，以1-ε的概率利用(Exploitation)选择Q值最大的动作a。
步骤S33：根据更新后的权重数据组、多组预测负荷数据和真实负荷数据计算损失函数，并根据所述损失函数计算奖励因子。
所述损失函数L的计算公式为：
Figure BDA0002725443840000091
其中，
Figure BDA0002725443840000092
w1，w2…wi为待训练的权重数据组，X1，X2…Xi为多类历史变量数据，f(X1)，f(X2)…f(Xi)为多组预测负荷数据，Y为真实负荷数据，N为历史变量数据的组数，即N组
Figure BDA0002725443840000093
数据。
奖励因子R的计算公式如下：
Figure BDA0002725443840000094
步骤S34：根据所述奖励因子更新状态矩阵和动作矩阵；
Figure BDA0002725443840000095
智能体执行动作a后，计算损失函数L，计算并获得奖励因子R，计算Q值并更新Q表和状态S。其中α是学习率，γ是折扣因子。学习率越大，保留之前训练的效果就越少。
重复上述步骤直至满足迭代条件，即可获得最佳的状态矩阵S，从而获得最佳的权重数据组。
实际应用中，将测试数据输入到训练完毕的模型中进行预测，得到最终的预测结果，再进行逆归一化，即得到未来一天充电站的负荷。其中，测试数据也需要进行相空间重构。
本实施例一公开的负荷预测模型的训练方法，通过使用多种历史变量数据，解决了部分方法未考虑多种因素导致预测结果不准确的问题。同时使用相空间重构技术，从输入数据中提取更多有用的信息，提高了模型的计算性能。还使用了GRU神经网络对输入数据进行预测，解决了传统LSTM参数多和计算速度慢的问题。最后使用了采取ε-greedy策略的Q-learning算法训练模型预测结果的组合权重，提升了模型的预测精度。
实施例二
如图5所示，本实施例二提供的一种用于电动汽车充电站的负荷预测模型的训练装置包括获取模块100、预测模块200、训练模块300。获取模块100用于获取充电站若干时刻的历史负荷状态数据，每一时刻的所述历史负荷状态数据包括多类历史变量数据以及相应的真实负荷数据；预测模块200用于依次对每一时刻的每一类历史变量数据进行单独预测以生成多组预测负荷数据；训练模块300用于根据强化学习方法，并利用多组所述预测负荷数据和所述真实负荷数据对待训练的负荷预测模型的权重数据组进行训练。
进一步地，所述训练装置还包括数据重构模块500，数据重构模块500用于对多类所述历史变量数据进行相空间重构，以生成多类重构变量数据。相空间重构的具体过程参照实施例一中的描述，在此不进行赘述。
进一步地，如图6所示，所述训练模块400包括初始化单元401、执行单元402、计算单元403和更新单元404。其中，初始化单元401用于构建并初始化状态矩阵和动作矩阵，其中所述状态矩阵由待训练的权重数据组构成，所述动作矩阵由权重的变化量构成；执行单元402用于使状态矩阵按照预设策略执行动作矩阵，以更新权重数据组；计算单元403用于根据更新后的权重数据组、多组预测负荷数据和真实负荷数据计算损失函数，并根据所述损失函数计算奖励因子；更新单元404用于根据所述奖励因子更新状态矩阵和动作矩阵。训练模块400的具体训练过程参照实施例一，在此不进行赘述。
本实施例二的负荷预测模型的训练装置的整体训练过程如图7所示。
本申请还公开了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有用于电动汽车充电站的负荷预测模型的训练程序，所述用于电动汽车充电站的负荷预测模型的训练程序被处理器执行时实现上述的用于电动汽车充电站的负荷预测模型的训练方法。
本申请还公开了一种计算机设备，在硬件层面，如图8所示，该终端包括处理器12、内部总线13、网络接口14、计算机可读存储介质11。处理器12从计算机可读存储介质中读取对应的计算机程序然后运行，在逻辑层面上形成请求处理装置。当然，除了软件实现方式之外，本说明书一个或多个实施例并不排除其他实现方式，比如逻辑器件抑或软硬件结合的方式等等，也就是说以下处理流程的执行主体并不限定于各个逻辑单元，也可以是硬件或逻辑器件。所述计算机可读存储介质11上存储有用于电动汽车充电站的负荷预测模型的训练程序，所述用于电动汽车充电站的负荷预测模型的训练程序被处理器执行时实现上述的用于电动汽车充电站的负荷预测模型的训练方法。
计算机可读存储介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机可读存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带、磁盘存储、量子存储器、基于石墨烯的存储介质或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。
上面对本发明的具体实施方式进行了详细描述，虽然已表示和描述了一些实施例，但本领域技术人员应该理解，在不脱离由权利要求及其等同物限定其范围的本发明的原理和精神的情况下，可以对这些实施例进行修改和完善，这些修改和完善也应在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种用于电动汽车充电站的负荷预测模型的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括：
获取充电站若干时刻的历史负荷状态数据，每一时刻的所述历史负荷状态数据包括多类历史变量数据以及相应的真实负荷数据；
利用预设模型依次对每一时刻的每一类历史变量数据进行单独预测，以生成多组预测负荷数据；
根据强化学习方法，并利用多组所述预测负荷数据和所述真实负荷数据对待训练的负荷预测模型的权重数据组进行训练。
2.根据权利要求1所述的用于电动汽车充电站的负荷预测模型的训练方法，其特征在于，获取所述充电站的历史负荷状态数据之后，所述训练方法还包括：
对多类所述历史负荷状态数据进行相空间重构，以生成多类重构变量数据和重构后的真实负荷数据。
3.根据权利要求2所述的用于电动汽车充电站的负荷预测模型的训练方法，其特征在于，利用预设模型依次对每一时刻的每一类历史变量数据进行单独预测，以生成多组预测负荷数据的方法包括：
将每一时刻的每一类重构变量数据依次输入到循环门单元网络模型，循环门单元网络模型输出多组预测负荷数据。
4.根据权利要求1所述的用于电动汽车充电站的负荷预测模型的训练方法，其特征在于，所述强化学习方法为Q学习方法，利用多组所述预测负荷数据和所述真实负荷数据对待训练的负荷预测模型的权重数据组进行训练的方法包括：
构建并初始化状态矩阵和动作矩阵，其中所述状态矩阵由待训练的权重数据组构成，所述动作矩阵由权重的变化量构成；
状态矩阵按照预设策略执行动作矩阵，以更新权重数据组；
根据更新后的权重数据组、多组预测负荷数据和重构后的真实负荷数据计算损失函数，并根据所述损失函数计算奖励因子；
根据所述奖励因子更新状态矩阵和动作矩阵；
重复上述步骤直至满足迭代条件。
5.根据权利要求4所述的用于电动汽车充电站的负荷预测模型的训练方法，其特征在于，所述损失函数的计算公式为：
Figure FDA0002725443830000021
其中，
Figure FDA0002725443830000022
w1，w2…wi为待训练的权重数据组，X1，X2…Xi为多类历史变量数据，f(X1)，f(X2)…f(Xi)为多组预测负荷数据，Y为真实负荷数据，N为历史变量数据的组数。
6.一种用于电动汽车充电站的负荷预测模型的训练装置，其特征在于，所述训练装置包括：
获取模块，用于获取充电站若干时刻的历史负荷状态数据，每一时刻的所述历史负荷状态数据包括多类历史变量数据以及相应的真实负荷数据；
预测模块，用于依次对每一时刻的每一类历史变量数据进行单独预测，以生成多组预测负荷数据；
训练模块，用于根据强化学习方法，并利用多组所述预测负荷数据和所述真实负荷数据对待训练的负荷预测模型的权重数据组进行训练。
7.根据权利要求6所述的用于电动汽车充电站的负荷预测模型的训练装置，其特征在于，所述训练装置还包括：
数据重构模块，用于对多类所述历史负荷状态数据进行相空间重构，以生成多类重构变量数据和重构后的真实负荷数据。
8.根据权利要求6所述的用于电动汽车充电站的负荷预测模型的训练装置，其特征在于，所述训练模块包括：
初始化单元，用于构建并初始化状态矩阵和动作矩阵，其中所述状态矩阵由待训练的权重数据组构成，所述动作矩阵由权重的变化量构成；
执行单元，用于使状态矩阵按照预设策略执行动作矩阵，以更新权重数据组；
计算单元，用于根据更新后的权重数据组、多组预测负荷数据和重构后真实负荷数据计算损失函数，并根据所述损失函数计算奖励因子；
更新单元，用于根据所述奖励因子更新状态矩阵和动作矩阵。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有用于电动汽车充电站的负荷预测模型的训练程序，所述用于电动汽车充电站的负荷预测模型的训练程序被处理器执行时实现权利要求1至5任一项所述的用于电动汽车充电站的负荷预测模型的训练方法。
10.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括计算机可读存储介质、处理器和存储在所述计算机可读存储介质中的用于电动汽车充电站的负荷预测模型的训练程序，所述用于电动汽车充电站的负荷预测模型的训练程序被处理器执行时实现权利要求1至5任一项所述的用于电动汽车充电站的负荷预测模型的训练方法。
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