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计及多公共充电站差异化耦合关联的电动汽车充电负荷时-空短期预测
被引量：
3
1
作者
黄南天
孙赫宏
+3 位作者
王圣元
蔡国伟
张良
王日俊
《中国电机工程学报》
北大核心
2025年第4期1424-1435,I0016,共13页
现有电动汽车充电负荷预测研究,多对单一预测对象开展研究。同时,对充电场景下多公共充电站的充电负荷时-空预测研究较少。公共充电站的充电负荷波动剧烈,较私人充电设施的充电负荷难以预测。为此,提出一个基于自适应时-空图卷积神经网...
现有电动汽车充电负荷预测研究,多对单一预测对象开展研究。同时,对充电场景下多公共充电站的充电负荷时-空预测研究较少。公共充电站的充电负荷波动剧烈,较私人充电设施的充电负荷难以预测。为此,提出一个基于自适应时-空图卷积神经网络的多公共充电站充电负荷时-空短期预测方法。首先,通过快速最大信息系数构建含有日期、气象以及历史负荷特征的多节点特征集。并通过数据自适应图生成,构建动态相似权时-空图,实现多公共充电站空间连接关系重构。然后,构建图卷积层,差异化生成各节点的空间聚合特征,实现全域充电节点差异化特征增强。同时,通过节点自适应参数学习方法学习不同充电节点的充电模式。最后,通过门控循环单元层挖掘空间聚合特征的时域特征。所提出的公共充电站充电负荷时-空预测方法相应的对称平均绝对百分比误差(symmetric mean absolute percentage error,SMAPE)和平均绝对误差(mean absolute error,MAE)分别为12.95%和31.72 kW。
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关键词
充电负荷时-空短期预测
多公共充电站
图神经网络
自适应
图生成
差异化时空耦合关联
节点自适应参数学习
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职称材料
题名
计及多公共充电站差异化耦合关联的电动汽车充电负荷时-空短期预测
被引量：
3
1
作者
黄南天
孙赫宏
王圣元
蔡国伟
张良
王日俊
机构
现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室(东北电力大学)
出处
《中国电机工程学报》
北大核心
2025年第4期1424-1435,I0016,共13页
基金
吉林省科技发展计划项目(20210201126GX)
国家重点研发计划项目(2022YFB2404002)。
文摘
现有电动汽车充电负荷预测研究,多对单一预测对象开展研究。同时,对充电场景下多公共充电站的充电负荷时-空预测研究较少。公共充电站的充电负荷波动剧烈,较私人充电设施的充电负荷难以预测。为此,提出一个基于自适应时-空图卷积神经网络的多公共充电站充电负荷时-空短期预测方法。首先,通过快速最大信息系数构建含有日期、气象以及历史负荷特征的多节点特征集。并通过数据自适应图生成,构建动态相似权时-空图,实现多公共充电站空间连接关系重构。然后,构建图卷积层,差异化生成各节点的空间聚合特征,实现全域充电节点差异化特征增强。同时,通过节点自适应参数学习方法学习不同充电节点的充电模式。最后,通过门控循环单元层挖掘空间聚合特征的时域特征。所提出的公共充电站充电负荷时-空预测方法相应的对称平均绝对百分比误差(symmetric mean absolute percentage error,SMAPE)和平均绝对误差(mean absolute error,MAE)分别为12.95%和31.72 kW。
关键词
充电负荷时-空短期预测
多公共充电站
图神经网络
自适应
图生成
差异化时空耦合关联
节点自适应参数学习
Keywords
spatial-temporal short-term charging load forecasting
multi-public charging stations
graph neural network
adaptive graph generation
differentiated spatialtemporal coupling correlation
node adaptive parameter learning
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
计及多公共充电站差异化耦合关联的电动汽车充电负荷时-空短期预测
黄南天
孙赫宏
王圣元
蔡国伟
张良
王日俊
《中国电机工程学报》
北大核心
2025
3
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