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龙图腾网获悉淮阴工学院申请的专利一种基于组合权重的电动汽车充电负荷影响因素评估及预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118644097B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410675787.5，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种基于组合权重的电动汽车充电负荷影响因素评估及预测方法是由孙凯;葛宜达;马常纹;张楚;陈亚娟;姚君豪;郑勇舜;张鑫玉设计研发完成，并于2024-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于组合权重的电动汽车充电负荷影响因素评估及预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于组合权重的电动汽车充电负荷影响因素评估及预测方法，包括：预先获取历史充电负荷数据，并对负荷数据进行预处理，并将预处理后的充电负荷数据进行划分；构建基于不同场景下充电负荷预测影响因素指标体系，计算指标组合权重；构建GATv2‑Linformer混合预测模型；基于开普勒优化算法KOA融合多种改进策略得到IKOA，利用IKOA优化GATv2‑Linformer预测模型参数；构建XGBoost误差校正模型；利用改进后的GATv2‑Linformer预测模型和XGBoost误差校正模型分别获得初始预测值和误差预测值，利用预测误差值对产生的预测值进行修正，得到更精准的电动汽车充电负荷预测结果。本发明扩大了开普勒优化算法的搜索规模，提升了算法跳出局部最优的能力，得到了更精准的预测输出。

本发明授权一种基于组合权重的电动汽车充电负荷影响因素评估及预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于组合权重的电动汽车充电负荷影响因素评估及预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 1预先获取城镇居民区、商业区和工业园区三种充电场景的电动汽车历史充电负荷数据，并对负荷数据进行预处理，得到年负荷曲线，并将预处理后的充电负荷数据进行划分； 2构建基于不同场景下充电负荷预测影响因素指标体系，通过专家经验和改进熵权法计算指标组合权重，并将权重较高的影响因素特征值作为输入，以充电负荷作为输出； 3将GATv2的图注意力机制引入Linformer注意力层，构建GATv2-Linformer混合预测模型； 4基于开普勒优化算法KOA融合多种改进策略得到IKOA，利用IKOA优化GATv2-Linformer预测模型参数； 5构建XGBoost误差校正模型； 6利用改进后的GATv2-Linformer预测模型和XGBoost误差校正模型分别获得初始预测值和误差预测值，利用预测误差值对产生的预测值进行修正，得到更精准的电动汽车充电负荷预测结果； 所述步骤4利用IKOA优化GATv2-Linformer预测模型参数包括： 4.1使用佳点集策略初始化代替原有的随机初始化： 它的偏差满足： 其中Pnk为佳点集，r为佳点，n为点数，Cr，δ是只与r，δ有关的常数，δ为任意小的正数，p是满足p-32s的最小素数，s代表维度，upper代表上界，lower代表下界； 4.2在位置更新中使用精英策略： 在位置更新策略中引入柯西变异增加种群多样性，提高算法的全局搜索能力，增大搜索空间： 计算行星最新位置的适应度值，在迭代过程中更新全局最优解，将最优适应度值所对应的行星的位置作为输出，更新GATv2-Linformer预测模型的学习参数、Linformer的编码层和解码层层数。

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