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基于自编码器的电动汽车充电负荷研究
被引量：
3
1
作者
盛锐
唐忠
+2 位作者
史晨豪
薛佳诚
谢琳宇
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2021年第2期149-159,共11页
随着电动汽车的逐步推广,研究电动汽车充电负荷特性,既有利于充电站优化运行,又有利于电力系统安全稳定运行。根据电动汽车充电负荷的时空性,提出了一种基于自编码器的电动汽车充电负荷研究方法。基于NHTS数据集分析找出电动汽车充电负...
随着电动汽车的逐步推广,研究电动汽车充电负荷特性,既有利于充电站优化运行,又有利于电力系统安全稳定运行。根据电动汽车充电负荷的时空性,提出了一种基于自编码器的电动汽车充电负荷研究方法。基于NHTS数据集分析找出电动汽车充电负荷的时间分布规律。通过自编码器方法提取电动汽车出行里程和出行结束时间的特征。以此为基础计算出电动汽车到达不同目的地的概率,从而建立电动汽车充电负荷的时空特性模型。计算了每辆电动汽车的最短等待时间,统计负荷时考虑了时间误差,提高了充电负荷计算的精确性。最后,通过算例得到了地区内电动汽车的充电负荷,验证了所提出研究方法的可行性和准确性。
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关键词
出行时间分布
自编码器
到达概率
电动汽车充电负荷
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职称材料
城市轨道交通车站高峰时段与高峰客流预测模型
被引量：
5
2
作者
魏杰
余丽洁
+1 位作者
任璐
陈宽民
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期867-877,共11页
现有轨道交通车站高峰客流预测方法简化了车站高峰形成过程,基于默认假设,即车站高峰小时与所属线路高峰小时一致进行预测,忽略了车站与线路间存在的高峰偏差现象,造成部分车站高峰客流量被低估,导致车站能力设计不足,站台拥挤风险增加...
现有轨道交通车站高峰客流预测方法简化了车站高峰形成过程,基于默认假设,即车站高峰小时与所属线路高峰小时一致进行预测,忽略了车站与线路间存在的高峰偏差现象,造成部分车站高峰客流量被低估,导致车站能力设计不足,站台拥挤风险增加。从车站高峰形成机理出发,基于用地发生率模型,考虑不同目的出行行为的差异化,对客流属性进行划分,引入不同目的的出行时间概率分布函数,建立站点尺度的高峰小时与高峰客流预测模型框架。该模型真实反映了车站高峰与高峰偏差现象形成的这一复杂过程,可解释性强、符合实际,且能适用于建成环境、车站特征和轨道交通网络服务等变化情形下的车站高峰客流预测。验证结果显示:1)提出模型较传统模型提升了43%~47%的车站预测精度(高峰客流相应的MAPE值下降了5.7%~6.38%,高峰时间相应的APE值下降了23~50 min),具有更广泛的适用性和更稳定、更准确的预测结果,能为车站设计和运营方案制定提供更可靠的决策依据;2)各类出行目的的峰值和峰尺度存在差异,按不同比例叠加后,会产生不同的叠加曲线。揭示了车站高峰客流形成机理为不同用地产生的不同出行目的客流时间分布叠加曲线的高峰。
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关键词
城市交通
轨道交通车站高峰
时间
车站高峰客流
交通与土地利用
出行
目的
时间
分布
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职称材料
题名
基于自编码器的电动汽车充电负荷研究
被引量：
3
1
作者
盛锐
唐忠
史晨豪
薛佳诚
谢琳宇
机构
上海电力大学电气工程学院
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2021年第2期149-159,共11页
基金
国家自然科学基金项目资助(61672337)。
文摘
随着电动汽车的逐步推广,研究电动汽车充电负荷特性,既有利于充电站优化运行,又有利于电力系统安全稳定运行。根据电动汽车充电负荷的时空性,提出了一种基于自编码器的电动汽车充电负荷研究方法。基于NHTS数据集分析找出电动汽车充电负荷的时间分布规律。通过自编码器方法提取电动汽车出行里程和出行结束时间的特征。以此为基础计算出电动汽车到达不同目的地的概率,从而建立电动汽车充电负荷的时空特性模型。计算了每辆电动汽车的最短等待时间,统计负荷时考虑了时间误差,提高了充电负荷计算的精确性。最后,通过算例得到了地区内电动汽车的充电负荷,验证了所提出研究方法的可行性和准确性。
关键词
出行时间分布
自编码器
到达概率
电动汽车充电负荷
Keywords
travel time distribution
autoencoder
arrival probability
EV charging load
分类号
U491.8 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
城市轨道交通车站高峰时段与高峰客流预测模型
被引量：
5
2
作者
魏杰
余丽洁
任璐
陈宽民
机构
长安大学运输工程学院
出处
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期867-877,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(71871027)
陕西省自然科学基金资助项目(2022JQ-455)。
文摘
现有轨道交通车站高峰客流预测方法简化了车站高峰形成过程,基于默认假设,即车站高峰小时与所属线路高峰小时一致进行预测,忽略了车站与线路间存在的高峰偏差现象,造成部分车站高峰客流量被低估,导致车站能力设计不足,站台拥挤风险增加。从车站高峰形成机理出发,基于用地发生率模型,考虑不同目的出行行为的差异化,对客流属性进行划分,引入不同目的的出行时间概率分布函数,建立站点尺度的高峰小时与高峰客流预测模型框架。该模型真实反映了车站高峰与高峰偏差现象形成的这一复杂过程,可解释性强、符合实际,且能适用于建成环境、车站特征和轨道交通网络服务等变化情形下的车站高峰客流预测。验证结果显示:1)提出模型较传统模型提升了43%~47%的车站预测精度(高峰客流相应的MAPE值下降了5.7%~6.38%,高峰时间相应的APE值下降了23~50 min),具有更广泛的适用性和更稳定、更准确的预测结果,能为车站设计和运营方案制定提供更可靠的决策依据;2)各类出行目的的峰值和峰尺度存在差异,按不同比例叠加后,会产生不同的叠加曲线。揭示了车站高峰客流形成机理为不同用地产生的不同出行目的客流时间分布叠加曲线的高峰。
关键词
城市交通
轨道交通车站高峰
时间
车站高峰客流
交通与土地利用
出行
目的
时间
分布
Keywords
urban transit
subway station peak time
station peak passenger flow
traffic and land use
travel purpose time distribution
分类号
U291.69 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自编码器的电动汽车充电负荷研究
盛锐
唐忠
史晨豪
薛佳诚
谢琳宇
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2021
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
城市轨道交通车站高峰时段与高峰客流预测模型
魏杰
余丽洁
任璐
陈宽民
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
5
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职称材料
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