一种基于多智能体的居民区充电负荷预测与有序充电方法及系统

本发明涉及一种基于多智能体的居民区充电负荷预测与有序充电方法，具体如下：首先，获取充电桩负荷数据，进行缺失值和异常值修正；再者,将修正后的一维负荷数据转换到二维空间，提取多尺度时序特征，得到周期性特征序列；其次，构造充电负荷预测网络，使用周期性特征序列进行训练；然后，基于负荷预测网络，构造电动汽车有序充电强化学习环境；接着,利用强化学习环境，训练共享参数的多智能体有序充电策略网络；最后，利用实时负荷预测和最优策略网络，生成居民区电动汽车有序充电方案。该方案提升了居民区充电负荷预测的准确性及有序充电策略的性能。