关键词：电动汽车;负荷预测;时空相关性;图卷积神经网络;长短期记忆网络
摘 要：针对传统的电动汽车负荷预测方法未能充分利用电动汽车负荷之间的空间相关性，负荷预测精度较低的问题，提出一种基于GCN-LSTM（图卷积神经网络与长短期记忆网络）的电动汽车负荷预测方法。首先，构建图数据来描述充电站在地域上的分布，并使用GCN提取所研究充电站与相邻充电站之间的空间依赖信息；其次，将不同时刻GCN提取到的信息构成时间序列，输入LSTM网络，从而对电动汽车充电负荷进行预测。最后，以中国某市城区内的充电站负荷数据为例进行算例分析，结果表明所提出的方法能有效提高预测精度。
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