电动汽车充电负荷预测是电动汽车大规模推广应用的关键技术之一，对于电动汽车充电负荷预测的方法有很多，本综述将对其中的一些主要方法进行介绍。
首先，电动汽车充电负荷预测的影响因素主要包括电动汽车的保有规模大小、电动汽车充电方式、起始荷电状态、电动汽车电池的充放电特性、充电功率、充电时间、动力电池容量等，而天气情况、温度、日期类型以及公交调度等因素也会通过影响用户的行为特性而影响电动汽车充电负荷[1]。
其次，电动汽车充电负荷预测的方法可以分为基于电力系统短期负荷预测方法的电动汽车充电负荷预测、蒙特卡洛模拟法以及其他新型电动汽车充电负荷预测方法。其中，基于电力系统短期负荷预测方法的电动汽车充电负荷预测主要是通过对历史数据的分析，找出其规律性，然后利用这些规律性对未来进行预测；蒙特卡洛模拟法则是通过模拟电动汽车的充电过程，计算出充电负荷的概率分布，从而进行预测；其他新型电动汽车充电负荷预测方法则包括了基于机器学习和深度学习的方法等[1]。
此外，近年来，一些新的电动汽车充电负荷预测方法也开始受到关注。例如，时空图谱注意力网络可以通过对基于城市兴趣点的出行需求和道路交通流量的时空分布进行学习和预测，并计及日期类型、天气温度和交通事件的影响，从而得到更准确的电动汽车充电负荷预测结果[3]。另外，蒙特卡洛法也是一种常用的电动汽车充电负荷预测方法，该方法可以通过随机抽样的方式，计算出电动汽车的初始荷电状态和充电所需时长，进而预测得出各类型的电动汽车充电负荷曲线[5]。
总之，电动汽车充电负荷预测是一个复杂的问题，需要综合考虑多种因素，并采用合适的方法进行预测。未来还需要进一步研究更加准确、可靠的电动汽车充电负荷预测方法，以支持电动汽车的大规模推广应用。
