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龍圖騰網獲悉淮陰工學院申請的專利一種基于組合權重的電動汽車充電負荷影響因素評估及預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118644097B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202410675787.5，技術領域涉及：G06Q10/0637；該發明授權一種基于組合權重的電動汽車充電負荷影響因素評估及預測方法是由孫凱;葛宜達;馬常紋;張楚;陳亞娟;姚君豪;鄭勇舜;張鑫玉設計研發完成，并于2024-05-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于組合權重的電動汽車充電負荷影響因素評估及預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于組合權重的電動汽車充電負荷影響因素評估及預測方法，包括：預先獲取歷史充電負荷數據，并對負荷數據進行預處理，并將預處理后的充電負荷數據進行劃分；構建基于不同場景下充電負荷預測影響因素指標體系，計算指標組合權重；構建GATv2?Linformer混合預測模型；基于開普勒優化算法KOA融合多種改進策略得到IKOA，利用IKOA優化GATv2?Linformer預測模型參數；構建XGBoost誤差校正模型；利用改進后的GATv2?Linformer預測模型和XGBoost誤差校正模型分別獲得初始預測值和誤差預測值，利用預測誤差值對產生的預測值進行修正，得到更精準的電動汽車充電負荷預測結果。本發明擴大了開普勒優化算法的搜索規模，提升了算法跳出局部最優的能力，得到了更精準的預測輸出。

本發明授權一種基于組合權重的電動汽車充電負荷影響因素評估及預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于組合權重的電動汽車充電負荷影響因素評估及預測方法，其特征在于，包括如下步驟： 1預先獲取城鎮居民區、商業區和工業園區三種充電場景的電動汽車歷史充電負荷數據，并對負荷數據進行預處理，得到年負荷曲線，并將預處理后的充電負荷數據進行劃分； 2構建基于不同場景下充電負荷預測影響因素指標體系，通過專家經驗和改進熵權法計算指標組合權重，并將權重較高的影響因素特征值作為輸入，以充電負荷作為輸出； 3將GATv2的圖注意力機制引入Linformer注意力層，構建GATv2-Linformer混合預測模型； 4基于開普勒優化算法KOA融合多種改進策略得到IKOA，利用IKOA優化GATv2-Linformer預測模型參數； 5構建XGBoost誤差校正模型； 6利用改進后的GATv2-Linformer預測模型和XGBoost誤差校正模型分別獲得初始預測值和誤差預測值，利用預測誤差值對產生的預測值進行修正，得到更精準的電動汽車充電負荷預測結果； 所述步驟4利用IKOA優化GATv2-Linformer預測模型參數包括： 4.1使用佳點集策略初始化代替原有的隨機初始化： 它的偏差滿足： 其中Pnk為佳點集，r為佳點，n為點數，Cr，δ是只與r，δ有關的常數，δ為任意小的正數，p是滿足p-32s的最小素數，s代表維度，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變異增加種群多樣性，提高算法的全局搜索能力，增大搜索空間： 計算行星最新位置的適應度值，在迭代過程中更新全局最優解，將最優適應度值所對應的行星的位置作為輸出，更新GATv2-Linformer預測模型的學習參數、Linformer的編碼層和解碼層層數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人淮陰工學院，其通訊地址為：223000 江蘇省淮安市經濟技術開發區枚乘東路1號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。