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龍圖騰網獲悉青島特來電新能源科技有限公司;青島特來電大數據有限公司申請的專利充電站的充電量預測方法、裝置、電子設備及介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117151264B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211426532.2，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權充電站的充電量預測方法、裝置、電子設備及介質是由項寶慶;黃偉;魏亮;劉樹濤;羅松;王峰;潘博存設計研發完成，并于2022-11-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本充電站的充電量預測方法、裝置、電子設備及介質在說明書摘要公布了：本申請提供一種充電站的充電量預測方法、裝置、電子設備及介質。該方法在基于目標充電站在預設時間段的充電量，獲取多個充電時序特征和相應充電時序特征對應的充電量后，將多個充電時序特征中滿足預設特征選擇條件的充電時序特征確定為與當前預測日期相關的目標充電時序特征；獲取目標充電站所處環境在當前預測日期的氣象預測信息，以及預設時間段內與當前預測日期所在充電周相鄰的上一充電周中具有相同星期的目標日期的氣象觀測信息；將目標充電時序特征對應的充電量、當前預測日期的氣象預測信息和目標日期的氣象觀測信息作為預測數據，輸入訓練好的氣象因素影響擬合預測模型，得到當前預測日期的預測充電量。該方法提高了預測的準確性。

本發明授權充電站的充電量預測方法、裝置、電子設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種充電站的充電量預測方法，其特征在于，所述方法包括： 基于目標充電站在預設時間段的充電量，獲取多個充電時序特征和相應充電時序特征對應的充電量；在初始時刻所述預設時間段的起始日期和終止日期均為歷史日期； 將所述多個充電時序特征中滿足預設特征選擇條件的充電時序特征確定為與當前預測日期相關的目標充電時序特征；所述當前預測日期為按照時間順序所述預設時間段后相鄰的第一個未來日期； 獲取所述目標充電站所處環境在所述當前預測日期的氣象預測信息，以及所述預設時間段內與所述當前預測日期所在充電周相鄰的上一充電周中具有相同星期的目標日期的氣象觀測信息；所述氣象預測信息包括預報溫度和預報天氣類型；所述氣象觀測信息包括溫度和天氣類型； 將所述目標充電時序特征對應的充電量、所述當前預測日期的氣象預測信息和所述目標日期的氣象觀測信息作為預測數據，輸入訓練好的氣象因素影響擬合預測模型，得到所述當前預測日期的預測充電量；其中，所述氣象因素影響擬合預測模型是基于歷史時間段內的歷史充電時序特征、歷史預測日期的氣象預測信息和與歷史預測日期具有相同星期的歷史日期的氣象觀測信息作為訓練樣本和歷史預測日期的歷史充電量作為標簽數據訓練得到的； 其中，基于目標充電站在預設時間段的充電量，獲取多個充電時序特征和相應充電時序特征對應的充電量，包括： 采用時序擬合預測模型，對輸入的所述預設時間段的充電量進行處理，得到所述充電量對應的多個充電時序特征和相應充電時序特征對應的充電量；所述充電時序特征包括與溫度和天氣類型無關的第一充電時序特征和除所述第一充電時序特征外的第二充電時序特征； 其中，所述第一充電時序特征包括：充電長期趨勢特征、充電周趨勢特征和充電節假日特征；所述第二充電時序特征包括：充電季節性趨勢特征和誤差項特征，所述誤差項特征表征除所述充電季節性趨勢特征之外考慮到的其他第二充電時序特征； 所述第一充電時序特征包括： 所述充電長期趨勢特征或所述充電周趨勢特征中與所述當前預測日期相鄰的前一個日期的時序特征； 所述充電周趨勢特征中與所述當前預測日期所在充電周相鄰的上一充電周中具有相同星期的日期的時序特征； 所述充電長期趨勢特征或所述充電周趨勢特征中與所述當前預測日期相鄰的前三天連續日期的平均時序特征； 所述充電長期趨勢特征或所述充電周趨勢特征中與所述當前預測日期相鄰的前七天連續日期的平均時序特征； 所述充電長期趨勢特征或所述充電周趨勢特征中與所述當前預測日期相鄰的前十五天連續日期的平均時序特征； 所述預設時間段的充電節假日特征； 所述預設時間段的充電周趨勢特征。

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