在电动汽车快速发展的今天，充电设施的建设显得尤为重要。近日，苏州大学与苏州交通投资集团有限责任公司联合申请了一项名为“基于多维相似度计算的电动汽车充电站充电需求预测方法”的专利，这一创新方法将有助于提高充电需求的预测精度，促进充电基础设施的合理布局。
该专利的申请公开号为CN121212618A，申请日期为2025年8月。根据专利摘要，这一方法通过清洗已建充电站的历史订单数据，结合站点配置及区位环境特征，构建标准化特征向量集。接着，利用这一特征向量集训练第一XGBoost模型，并通过SHAP值分析筛选出关键特征子集。这一过程不仅提升了计算效率，还为后续的需求预测奠定了坚实基础。
在充电需求预测中，待建充电站的特征会被映射至关键特征子集空间，利用余弦相似度计算匹配与待建站高度相似的历史站点，形成相似站点数据集。通过这一机制，研究团队能够突破待建站零历史数据的限制，提供更为精准的充电需求预测。
此外，基于相似站点数据集构建的第二XGBoost预测模型，采用贝叶斯优化进行超参数调优，进一步提升了预测模型的性能。这一自动调优机制不仅增强了模型的跨区域泛化能力，还有效提升了充电需求的预测精度。
这一新方法的提出，标志着电动汽车充电基础设施建设向前迈进了一步。随着电动汽车保有量的不断增加，充电需求的精确预测将为城市交通规划和可持续发展提供强有力的支持。借助这一创新技术，相关企业和机构能够更好地满足市场需求，优化资源配置，实现经济与环境的双赢。
最后，值得注意的是，市场存在风险，投资需谨慎。本文仅为信息分享，不构成个人投资建议。希望通过这一新专利的推广应用，能为电动汽车充电行业带来新的机遇与挑战。
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