电动汽车充电需求的深度时空预测
机器学习
2021-06-22 v1
摘要
电动汽车可提供低碳排放方案以逆转上升的排放趋势。然而，这要求用于满足需求的是绿色能源。为满足该要求，准确预测充电需求至关重要。短期与长期充电需求预测将有助于更好地优化电网和未来基础设施扩展。本文中，我们提议使用公开可用数据来预测电动汽车充电需求。为建模充电站之间复杂的时空相关性，我们认为时序图卷积模型最适合捕捉这些相关性。所提出的时序图卷积网络与其他预测方法相比，在短期与长期预测中提供了最准确的预测。
引用
@article{arxiv.2106.10940,
title = {Deep Spatio-Temporal Forecasting of Electrical Vehicle Charging Demand},
author = {Frederik Boe Hüttel and Inon Peled and Filipe Rodrigues and Francisco C. Pereira},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.10940},
year = {2021}
}