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基于聚类分析的电动汽车充电负荷预测方法
被引量：
55
1
作者
王睿
高欣
+3 位作者
李军良
徐建航
艾冠群
井潇
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2020年第16期37-44,共8页
准确预测电动汽车充电负荷是研究大规模电动汽车接入对电网影响的基础,现有充电负荷预测方法缺乏考虑路况拥堵因素对电动汽车荷电量的影响。提出了一种基于聚类分析的电动汽车充电负荷预测方法,在分析常规充电负荷影响因素并初步建立概...
准确预测电动汽车充电负荷是研究大规模电动汽车接入对电网影响的基础,现有充电负荷预测方法缺乏考虑路况拥堵因素对电动汽车荷电量的影响。提出了一种基于聚类分析的电动汽车充电负荷预测方法,在分析常规充电负荷影响因素并初步建立概率分布模型的基础上,对每段行程的行驶里程和行驶时间构成的二维出行特征数据进行聚类分析。挖掘常规统计数据无法得到的道路拥堵因素,考虑不同路况条件下道路拥堵因素对电动汽车荷电状态的影响并叠加该变量到负荷预测模型中。以北京市为例分别预测并比较分析了工作日、周末、夏季、冬季电动汽车日充电负荷曲线。计算结果表明该方法可在一定程度上提高充电负荷预测的精确度。
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关键词
电动汽车
负荷建模
充电负荷预测
聚类分析
路况拥堵因素
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职称材料
题名
基于聚类分析的电动汽车充电负荷预测方法
被引量：
55
1
作者
王睿
高欣
李军良
徐建航
艾冠群
井潇
机构
北京邮电大学自动化学院
南瑞集团有限公司/国网电力科学研究院有限公司
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2020年第16期37-44,共8页
基金
国家电网公司科技项目资助(52110417001G)。
文摘
准确预测电动汽车充电负荷是研究大规模电动汽车接入对电网影响的基础,现有充电负荷预测方法缺乏考虑路况拥堵因素对电动汽车荷电量的影响。提出了一种基于聚类分析的电动汽车充电负荷预测方法,在分析常规充电负荷影响因素并初步建立概率分布模型的基础上,对每段行程的行驶里程和行驶时间构成的二维出行特征数据进行聚类分析。挖掘常规统计数据无法得到的道路拥堵因素,考虑不同路况条件下道路拥堵因素对电动汽车荷电状态的影响并叠加该变量到负荷预测模型中。以北京市为例分别预测并比较分析了工作日、周末、夏季、冬季电动汽车日充电负荷曲线。计算结果表明该方法可在一定程度上提高充电负荷预测的精确度。
关键词
电动汽车
负荷建模
充电负荷预测
聚类分析
路况拥堵因素
Keywords
electric vehicle
forecasting model
charging demand forecast
clustering analysis
traffic congestion factor
分类号
TM715 [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
基于聚类分析的电动汽车充电负荷预测方法
王睿
高欣
李军良
徐建航
艾冠群
井潇
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2020
55
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