Spatio-temporal prediction of electric vehicle charging load driven by multi factor integration

WANG Jibo; DING Hui; LIU Mingxin; GUO Youyou

doi:10.13471/j.cnki.acta.snus.ZR20250184

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Spatio-temporal prediction of electric vehicle charging load driven by multi factor integration

Research articles | 更新时间：2026-01-19

- Spatio-temporal prediction of electric vehicle charging load driven by multi factor integration
- Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni Vol. 65, Issue 1, Pages: 103-110(2026)
- 作者机构：
  
  南京邮电大学自动化学院 / 人工智能学院，江苏南京 210023
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13471/j.cnki.acta.snus.ZR20250184
  CLC： TP399
- Received：02 September 2025，
  
  Accepted：09 October 2025，
  
  Online First：27 October 2025，
  
  Published：25 January 2026
- 稿件说明：
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王继波,丁卉,刘明鑫等.多因素融合驱动的电动汽车充电负荷时空预测[J].中山大学学报(自然科学版)(中英文),2026,65(01):103-110.

WANG Jibo,DING Hui,LIU Mingxin,et al.Spatio-temporal prediction of electric vehicle charging load driven by multi factor integration[J].Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni,2026,65(01):103-110.
王继波,丁卉,刘明鑫等.多因素融合驱动的电动汽车充电负荷时空预测[J].中山大学学报(自然科学版)(中英文),2026,65(01):103-110. DOI： 10.13471/j.cnki.acta.snus.ZR20250184.

WANG Jibo,DING Hui,LIU Mingxin,et al.Spatio-temporal prediction of electric vehicle charging load driven by multi factor integration[J].Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni,2026,65(01):103-110. DOI： 10.13471/j.cnki.acta.snus.ZR20250184.

摘要

针对多因素影响下城市电动汽车充电负荷的预测问题，提出了时空图卷积与多通道注意力网络融合模型（STGC-SENet）。该模型构建了周期性时序片段提取模块以获取近期、日、周三尺度周期特征，通过时空图卷积实现时序依赖与空间拓扑关联的同步建模，引入SE通道注意力层对多因素特征通道进行重标定，动态强化关键特征。基于真实数据的实验表明：相比于长短时记忆网络（LSTM）、多视角时空图卷积网络（MSTGCN）、基于注意力的时空图卷积网络（ASTGCN）等基线模型，STGC-SENet的平均绝对误差分别下降3.36、0.56、1.10。在因素敏感性方面，相比于近期、周时序片段，日周期因子的加入对模型预测提升效果最为显著；在历史充电负荷输入下，充电桩占用数与实时电价融入能够获得最优的预测效果，整体平均绝对误差下降至5.08，而充电桩数目和气象因素的融入并未带来较好的预测效果提升。

Abstract

To address the spatial-temporal prediction of urban electric vehicle charging load under multi-factor influences，a fusion model combining spatial-temporal graph convolutional and Squeeze-and-Excitation network（STGC-SENet） was proposed. A periodic temporal segment extraction block was constructed to acquire features across recent，daily and weekly scales. Temporal dependencies and spatial topological correlations were synchronously modeled through spatio-temporal graph convolution. A Squeeze-and-Excitation channel attention layer was introduced to recalibrate feature channels， dynamically enhancing key feature. Experiments based on real-world urban charging datasets demonstrate that： compared to baseline model（LTSM， MSTGCN， ASTGCN），STGC-SENet reduced the mean absolute error by 3.36， 0.56 and 1.10， respectively. Regarding factor sensitivity， incorporating the daily periodicity factor demonstrates the most significant prediction improvement compared to recent and weekly temporal segments. Under historical charging load inputing， integrating charging pile occupancy rate and real-time electricity price yields optimal prediction performance，with MAE decreasing to 5.08；conversely， incorporating the number of charging piles and meteorological factors did not yield significant prediction improvement.

关键词

Keywords

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