基于ASC-GCN-GRU的电动汽车充电站负荷预测

尚中雯; 张倩; 赵婵娟; 袁伟博; 丁津津

doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-2361

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基于ASC-GCN-GRU的电动汽车充电站负荷预测

更新时间：2026-07-21

- 基于ASC-GCN-GRU的电动汽车充电站负荷预测
- Vol. 47, Issue 5, Pages: 489-497(2026)
- 作者机构：
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- DOI：10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-2361
  CLC： TM715
- Online First：04 June 2026，
  
  Published：2026
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尚中雯, 张倩, 赵婵娟, et al. 基于ASC-GCN-GRU的电动汽车充电站负荷预测[J]. 2026, 47(5): 489-497.
DOI：

尚中雯, 张倩, 赵婵娟, et al. 基于ASC-GCN-GRU的电动汽车充电站负荷预测[J]. 2026, 47(5): 489-497. DOI： 10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-2361.

摘要

针对新能源电力系统与电动汽车充电负荷的协同需求

提出一种属性特征增强-改进图卷积神经网络-门控循环神经网络（ASC-GCN-GRU）模型

用于新能源场景下充电站负荷的准确预测。首先针对传统方法预先构建固定邻接矩阵的局限性

引入自适应图生成（DAGG）模块动态挖掘充电站间的时空关联特征;结合节点自适应参数学习（NAPL）模块适配新能源场景下充电模型的多样性。其次

综合考虑温度、降水量等与新能源出力密切相关的环境因素以及日期和兴趣点（POI）等外部因素

结合充电站的时序负荷建立属性特征增强的节点特征。最后

引入交叉验证递归特征消除法（RFECV）筛选出ASC-GCN-GRU负荷预测模型性能最好的最优特征集。算例结果表明

所提出的ASC-GCN-GRU模型与GCN-GRU、门控循环神经网络（GRU）和麻雀算法优化极限学习机（SSA-ELM）相比

具有更好的预测性能。

Abstract

For the collaborative demand of new energy power system and electric vehicle charging load

this paper proposes an attribute-augmented spatiotemporal-graph convolutional network- gated recurrent unit is proposed neural network for charging station forecasting （ASC-GCN-GRU） model to accurately predict charging station load in new energy scenarios. Firstly

in view of the limitation of the traditional method of pre-constructing a fixed adjacency matrix

the data adaptive graph generation （DAGG） module is introduced to dynamically mine the spatio-temporal correlation features between charging stations. node adaptive parameter learning （NAPL） module is used to adapt to the diversity of charging models in new energy scenarios. Secondly

considering the environmental factors closely related to new energy output

such as temperature and precipitation

as well as external factors such as date and point of interest （POI）

the node features with enhanced attribute characteristics are established by combining the temporal load of the charging station. Finally

recursive feature elimination with cross-validation （RFECV） was introduced to select the optimal collection with the best performance of ASC-GCN-GRU load forecasting model. The numerical results show that the proposed ASC-GCN-GRU model has better prediction performance than the GCN-GRU

gated recurrent unit neural network （GRU） and sparrow search algorithm-extreme learning machine （SSA-ELM）.

关键词

Keywords

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