ChatEV 是行业应用领域的开源项目，由 Quhaoh233 开发，2025 年首次发布。
它收录于行业应用分类，该分类目前共有 545 个项目，GitHub 星标数为 58。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-07-05。MIT许可证，完全免费，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：科研人员探索NLP在时间序列预测中的新应用。同类可对比的替代方案包括 DeepCharge、ChargeNet、EV充电需求预测相关项目。
ChatEV
把充电需求当“话”说，用语言模型精准预测未来负荷
ChatEV是一个将电动汽车充电需求预测转化为自然语言处理问题的开源模型项目。它基于Python实现，核心思路是把时间序列的充电需求数据编码为文本序列，利用语言模型（如Transformer）来学习充电模式的时空依赖关系，从而预测未来时段的充电负荷。该项目解决了传统数值预测方法难以捕捉复杂上下文信息（如节假日、天气、区域活动）的问题，通过自然语言范式增强模型的表达能力和泛化性。其核心能力包括：数据到文本的序列化转换、基于预训练语言模型的微调预测、以及针对充电站级别的需求输出。项目处于早期阶段，代码结构清晰，适合研究充电预测新范式的开发者参考。
开源
free
开源模型
GitHub 星标
★ 58
维护状态
低维护
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类开源模型
开发团队Quhaoh233
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，无付费版本。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型eletric-vehicle,large-language-models,time-series-forecasting
GitHub 星标★ 58
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-02-13 00:00:00
最近更新2026-07-05 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数3
使用教程
核心亮点
- 创新性地将充电需求预测转化为NLP任务，开辟新研究思路
- 代码结构简洁，依赖少，便于二次开发和实验复现
- 提供完整的序列化与预测流程，开箱即用
不足之处
- 项目处于早期，文档和示例数据较少，上手门槛偏高
- 未提供与主流数值预测方法的对比基准，效果验证不足
适用场景
- 科研人员探索NLP在时间序列预测中的新应用
- 充电运营商预测区域充电负荷以优化调度
- 智能电网领域对充电需求进行短期预测
替代项目
DeepCharge、ChargeNet、EV充电需求预测相关项目
项目介绍
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