一种基于神经网络的充电桩负载均衡方法及系统

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一种基于神经网络的充电桩负载均衡方法及系统
申请号:CN202511555686
申请日期:2025-10-29
公开号:CN121032147A
公开日期:2025-11-28
类型:发明专利
摘要
本发明涉及电动汽车充电基础设施智能管理技术领域,公开了一种基于神经网络的充电桩负载均衡方法及系统,其中,一种基于神经网络的充电桩负载均衡方法包括:通过多模态自编码器网络分析充电桩状态、环境和用户行为数据,生成统一场景表示;利用变分自编码器和密度聚类算法识别典型场景;将充电负载均衡知识分解为跨场景共享知识和场景特定知识;基于场景相似度自动生成适应当前场景的神经网络架构;应用元强化学习算法训练元策略网络生成负载均衡决策;通过渐进式模型切换实现场景平滑过渡;本发明实现了多场景适应、知识共享与平滑切换,有效解决了传统方法中系统冗余、知识隔离和场景切换性能波动等问题,提升了充电基础设施的运营效率。
技术关键词
负载均衡方法 神经网络架构 强化学习算法 密度聚类算法 充电基础设施 编码器 多源异构数据 网络分析 模态特征 注意力机制 多模态 策略 场景类别 场景分类 场景变化检测 负载均衡系统 智能管理技术 时序预测模型 学习控制器