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基于GLDSC-ConvAutoformer模型的区域电动汽车短期充电负荷预测
1
作者
李练兵
郭兴辰
+1 位作者
曾四鸣
梁纪峰
《太阳能学报》
北大核心
2025年第2期90-98,共9页
针对大规模电动汽车并网过程中对电网负荷产生波动的问题,电动汽车短期负荷预测可为电动汽车的优化调度提供决策依据。为更好地保证电网的稳定性与可靠性,提出一种电动汽车短期充电负荷预测方法,以提高负荷预测精度。首先,根据每个充电...
针对大规模电动汽车并网过程中对电网负荷产生波动的问题,电动汽车短期负荷预测可为电动汽车的优化调度提供决策依据。为更好地保证电网的稳定性与可靠性,提出一种电动汽车短期充电负荷预测方法,以提高负荷预测精度。首先,根据每个充电桩上电动汽车充电的时空差异,构建基于受限动态时间弯曲距离算法的灰关联度模型,将关联度矩阵作为谱聚类算法的度矩阵,构建灰色受限动态谱聚类算法,对所有电动汽车日充电负荷曲线进行聚类,使聚类数据有更好的周期性;其次,对聚类数据分别进行双重卷积化处理,将提取的数据特征分别输入到Autoformer,构建ConvAutoformer负荷预测模型,分别对所聚类结果进行负荷预测;最后,采用实际电动汽车充电桩充电负荷数据进行算例分析。实验结果表明,所提方法能有效提高电动汽车短期充电负荷预测准确度。
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关键词
电动汽车
特征提取
预测
受限
动态
时间弯曲距离
灰色受限动态谱聚类
ConvAutoformer
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职称材料
题名
基于GLDSC-ConvAutoformer模型的区域电动汽车短期充电负荷预测
1
作者
李练兵
郭兴辰
曾四鸣
梁纪峰
机构
省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室(河北工业大学)
河北工业大学电气工程学院
国网河北省电力有限公司电科院
出处
《太阳能学报》
北大核心
2025年第2期90-98,共9页
基金
河北省省级科技计划(20312102D)。
文摘
针对大规模电动汽车并网过程中对电网负荷产生波动的问题,电动汽车短期负荷预测可为电动汽车的优化调度提供决策依据。为更好地保证电网的稳定性与可靠性,提出一种电动汽车短期充电负荷预测方法,以提高负荷预测精度。首先,根据每个充电桩上电动汽车充电的时空差异,构建基于受限动态时间弯曲距离算法的灰关联度模型,将关联度矩阵作为谱聚类算法的度矩阵,构建灰色受限动态谱聚类算法,对所有电动汽车日充电负荷曲线进行聚类,使聚类数据有更好的周期性;其次,对聚类数据分别进行双重卷积化处理,将提取的数据特征分别输入到Autoformer,构建ConvAutoformer负荷预测模型,分别对所聚类结果进行负荷预测;最后,采用实际电动汽车充电桩充电负荷数据进行算例分析。实验结果表明,所提方法能有效提高电动汽车短期充电负荷预测准确度。
关键词
电动汽车
特征提取
预测
受限
动态
时间弯曲距离
灰色受限动态谱聚类
ConvAutoformer
Keywords
electric vehicles
feature extraction
forecasting
limited dynamic time bending distance
grey limited dynamic spectrum clustering
ConvAutoformer
分类号
TM734 [电气工程—电力系统及自动化]
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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GLDSC-ConvAutoformer模型的区域电动汽车短期充电负荷预测
李练兵
郭兴辰
曾四鸣
梁纪峰
《太阳能学报》
北大核心
2025
0
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参考文献
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