考虑电动汽车用户行为的农村配电网负荷预测方法及装置

本申请公开了一种考虑电动汽车用户行为的农村配电网负荷预测方法及装置，涉及电力系统负荷预测技术领域，该方法包括：采集目标区域历史负荷、电价政策、农事、气象四类多源原始数据；分别构建连续数值电价特征序列、融合农事与电动车充电记录的动态农忙系数序列、气象特征序列；将各类特征时序与负荷时序对齐，经相关性筛选关键特征并拼接为多维用户行为特征向量；把向量送入深度学习模型训练，模型收敛后预测未来负荷并输出结果。通过融合电价、农事、气象刻画农村电动汽车充电行为，精细化特征有效提升负荷预测精度；时序对齐与特征筛选削减冗余信息，深度学习适配时序变化，模型泛化能力优异，为农村配电网规划与有序充电提供精准数据支撑。