电动汽车充电负荷概率预测的条件扩散模型

利用去噪扩散模型，该模型可以通过学习扩散过程的反转，逐步将高斯先验转换为实时时间序列数据。

此外，我们将这种扩散模型与基于交叉注意的条件调节机制相结合，对可能的充电需求曲线执行条件生成。

我们还提出了一种任务通知微调技术，以更好地使DiffPLF适应概率时间序列预测任务，并获得更准确和可靠的预测区间。

最后，我们通过多个实验验证了DiffPLF在预测不稳定充电负荷复杂时间模式和基于一定协变量进行可控发电方面的优势。

结果表明，与传统方法相比，该方法的MAE和CRPS分别提高了39.58%和49.87%。

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